从数据库的分类说起，一文了解图数据库-源码交易平台丞旭猿

在互联网数据海量的今天，数据库进入了全新阶段：新型数据库全面兴起、数据库开源已成趋势、数字化转型势在必行。

数据库全景图内含关系型数据库、面向文档的数据库、键值数据库、图数据库、时序数据库、列存储数据库、搜索引擎数据库等各类开源及闭源产品。

相信不少从事软件研发工作或自己有兴趣动手做过开发的同学，对数据库有一定了解。如果你是第一次知道数据库，可以先从数据库的定义开始：

在形式上，数据库是指一组相关数据及其组织方式。访问这些数据通常由一个数据库管理系统（DBMS）提供，该系统由一套集成的计算机软件组成，允许用户（数据库的使用者）与一个或多个数据库交互，并提供对数据库中包含的数据的访问。DBMS提供各种功能，允许输入、存储和检索大量信息，并提供管理这些信息的组织方式的方法。

我们从如下3个方面来展开。

数据库的发展历史

在这里我们简单回顾一下数据库的发展，让没有了解过数据库的同学有个粗略概览，也想以此来带出图数据库的发展。

在数据库软件系统诞生之前，数据存储和数据的管理已经存在了相当长的时间。不过当时数据管理主要是通过表格、卡片等方式进行，效率低下，需要大量人员参与，也极易出错。

在这样的背景下，于20世纪60年代，数据库系统应运而生。我们一起看一下几个关键的时间和出现的事物。

1962年：数据库（Database）一词开始流行于系统研发公司的备忘录中。

1970年：IBM的Edgar Frank Codd撰写了大型共享数据库的关系模型的论文，以此被称为关系数据库之父。

1979年：Oracle创建了第一个商业关系型数据库管理系统（RDBMS）。

1983年：IBM发布DB2。

1984年：Teradata发布第一个大规模并行处理（MPP）数据库平台。

1985年：适用于PC桌面的数据库系统出现，比如微软Access。

1988年：IBM首次提出数据仓库一词及行业标准。

1995年：第一款开源关系型数据库管理系统MySQL发布。

2000年：Neo4j的创始团队在RDBMS上遇到了性能问题，并开始构建第一个Neo4j原型。

2003年：第一款XML数据库发布，标志着进入NoSQL阶段。

2007年：第一款商用图数据库Neo4j发布，同期发布了开源版本。

2009年：商用大数据Hadoop平台Cloudera的产品发布。同期由MongoDB引发了去SQL的浪潮。

2010年：Neo4j图数据库发布1.0正式版。

2011年：基于资源描述框架（RDF）的图数据库管理系统开始浮现。

2014年：Spark发布。

2015年：Apache发布超过25个数据相关项目。

2016年：Neo4j图数据库发布3.0正式版。

其实这个列表还可以很长，大家有兴趣也可以根据关键字搜索互联网了解更详细的历史故事。比如知乎上这篇信息图表。

数据库模型的分类

接下来我们了解一下数据库模型的不同类别。

数据库模型是用于确定数据库的逻辑结构。它从根本上决定了数据可以用何种方式存储、组织和操作。数据库管理系统可以提供一个或多个模型。最佳结构取决于应用程序数据的自然组织，以及应用程序的要求，包括交易率（速度）、可靠性、可维护性、可伸缩性和成本。大多数数据库管理系统都是围绕一个特定的数据模型构建的。

数据库模型不仅仅是构建数据的一种方式：它还定义了一组可以在数据上执行的操作。例如，关系模型定义了SELECT和JOIN等操作。虽然这些操作在特定的查询语言中可能不是显式的，但它们为构建查询语言提供了基础。

我最近在阅读《图数据库实战》这本书，第一章里有这个对比图。可以看到从最广泛的应用角度来看，面向不同的数据复杂程度，数据库管理系统可以分为以下5种类别。

键值（KV）数据库：所有数据有唯一的Key作为标识符，以及和Key关联的数据对象。模型简单易用，非常容易上手。

宽列数据库：这种数据库系统的数据按照列来存储，每行有大量的列表示不同的数据属性，允许不同行的数据有不同的列。

文档数据库：类似于键值数据库，也有一个唯一键，存储的数据是按照一定模式来组织的文档，也可以包含嵌套的数据。

图数据库：图（Graph）是指数据结构的图，图数据库将数据存储为节点（Node）和关系（Relationship），因此在处理关联数据方面有很大优势。

关系数据库：历史最悠久使用最广泛的数据库模型，以二维表的形式存储数据，允许不同表之间建立关联。

我们深入了解一下为什么图数据库会出现，不难看出虽然关系型数据库允许建立关联，但只能在查询计算时来处理关联，因此在处理多级和不确定的关联数据场景下就显得力不从心。而图数据库从模型设计开始就将数据和关系同时考虑，也同时存储下来，所以在计算关联关系的时候就很得心应手。

另一方面，从DB-Engines对市场上数据库系统的统计数据来看，关系型数据库一直稳定占据大部分市场，而图数据库则是过去10年增长最快的数据库类型。

关于图数据库的使用场景，我会在后续文章中陆续分享几类常见的图问题模式，即什么场景下使用图数据库更具有优势，敬请持续关注。

展望数据库的未来

Neo4j创始人兼CEO Emil Eifrem在圆桌论坛六大国际数据库掌门人尖峰对话上，分享了图数据平台引领数据库未来十年发展的观点。

过去两年，数据库行业的发展趋势呈现三大特征。

首先是融合，随着新型数据的大规模创新，高速扩展的数据库市场再次呈现出融合的局面，数百家数据库厂商逐渐归入到包括文档数据库、图数据库、时序数据库、NewSQL数据库在内的四个全新且稳定的数据库阵营中。在不同细分领域中，仅有有限的几家公司在领军之路上引吭高歌，如图领域的Neo4j 和文档领域的 MongoDB。

第二，向云转移成为整个行业的长期趋势。2017年前后一些大型云供应商和独立云供应商开始涌现。虽然曾因数据重力和监管等因素的影响进展放缓，而今这一趋势再次气势如虹。数据向云服务转移在很大程度上成为数据库平台的发展驱动要素。

第三，数据科学家方兴未艾。整体而言，数据科学家并不喜欢数据库，他们更加钟爱数据。而图数据库是个例外，越来越多的数据科学家对图数据库青睐有加。数据科学家使用图形算法处理数据，再通过图将数据输入机器学习管道中，从而为机器学习模型和预测提供关系型信号。由此，图数据库成为机器学习管道中的核心部分。————————————————原文链接：https://blog.csdn.net/neo4jdev/article/details/122948860

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