图数据库

一、第一性问题：为什么需要图数据库

1. 数据系统解决的本质问题

任何数据系统，本质都在回答一个问题：

系统中"价值信息"主要存在于哪里？

数据系统价值主要存在于
关系数据库单条记录的属性 + 聚合结果
KV / 文档数据库单个对象整体
搜索引擎文本相关性
图数据库实体之间的关系结构

当问题的复杂度主要来自：

此时，关系本身成为一等公民，图数据库成为结构上的必然选择。

二、图数据库的核心思想：关系本体化

1. 关系是一等公民

在传统 RDBMS 中：

在图数据库中：

图数据库不是"另一种存储方式"，而是把关系提升为可计算对象。

三、图建模哲学：不是"怎么建"，而是"为什么这样建"

1. 基础抽象

2. 什么时候"应该建边"

一个关系值得成为边，通常满足至少一个条件：

  1. 关系本身具有业务语义（朋友、交易、调用）
  2. 关系会被频繁遍历或参与路径计算
  3. 关系比实体属性更稳定

3. 反范式的合理性

在图数据库中，反范式不是妥协，而是设计选择：

图数据库优化的核心目标是：控制遍历状态空间，而非减少存储。

四、统一遍历计算模型（超越 API）

所有图查询，本质都可抽象为：

遍历 = 起点 × 扩展规则 × 约束 × 终止条件

1. 四个基本要素

2. 已知结构 vs 未知结构

路径查询、最短路径、推荐系统，本质都是这一模型的不同实例。

五、图数据库性能的结构性决定因素

1. 性能不是"快不快"，而是"状态空间大不大"

决定遍历成本的核心因素：

2. 超级节点的本质

超级节点的问题不在"节点多"，而在：

缓解方式：

六、图分析：从"查询"到"结构计算"

1. 寻路问题

本质：

典型算法：

应用：导航、网络分析、反欺诈链路追踪

2. 中心性分析

衡量节点在整体结构中的"位置价值"：

3. 群体检测

目的：

方法：

七、图与机器学习的结合

1. 图特征工程

2. 图嵌入（Embedding）

目标：

八、底层实现的抽象模型

1. 为什么图遍历可以做到 O(1)

核心原因不是"没有索引"，而是：

抽象模型：

2. 实现只是模型的具体化

以 Neo4j 为例：

实现细节可以变化，但：

邻接直连 + 指针跳转，是图数据库不变的核心结构。

九、总结：图数据库的稳定认知框架

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