图数据库实战

一图胜万言——《图数据库实战》读后 Tom Shi 2023/4/20 是从什么时候开始，工作中开始涉及数据处理和数据库？这个问题很早以前就不再纠结了，因为已经记不清楚。反而是现在好像没有哪个工作甚至爱好，是与数据和数据库完全无关的。但作为一个老IT，我真的了解数据和数据库吗？这个还真不敢把话说满。至少，在读《图数据实战》之前，我对关系型数据库的理解，和读完之后就是完全不一样的。 《图数据库实战》这么low的书名，我感觉跟其内容完全不匹配。不过，本书的两位作者——被誉为图数据库领域的“意见领袖”的戴夫·贝克伯杰，还有拥有20多年复杂系统构建的数据构架师乔希·佩里曼——应该是完全不介意的吧。至少我认知里，始终在一线编程解决实际问题的程序员和工程师们，对于这种没啥实际意义的名头，基本上都不大愿意为此浪费时间。 先说我的读后“结论”，如果是不在第一线的非编程人员，那么本书第一部分是最值得反复阅读的。对于理解图数据库概念，甚至如我一样重新认识理解关系型数据库，都是非常有帮助的。第二三部分，需要一定的系统构建和编程的背景知识，阅读门槛稍高。但其实只要有一些基本概念，哪怕对其中具体的代码一知半解，也不影响理解其中的思路，关键是从实操中理解系统构架和从功能到数据的逻辑思路，这个对于非IT专业却需要与开发人员共同合作的工程人员或者业务人员来说，是非常有帮助的一件事情。所以，其实我个人是建议，即便看起来感觉乏味吃力，后半部分也依然是值得认真研读的。 首先，本书开篇就给出了一张图，充分说明了数据库工具是如何一步步演化到图数据库的。从这个演进梯次中其实可以看出，我们日常工作中运用最多的，并不是特别复杂的那些类型，反而是最基本的“键值型数据库”。但是，随着现在各个行业数字化转型的风潮渐起，业务和客户双方的需求，都对本行业提出了越来越高的数据理解和运用要求。而对现实世界中各种事务之间关系的描述，如何能够纳入结构化的数据体系，就构成了关于图数据库的最初话题。 其次，当前社会对于生产力和生产要素的主流认知中，数据早已是不言自明的新兴力量。因此，新工业或者说新时代的根基——底层数据库技术的进步，就成为关键。数据，源于人类对现实世界的抽象。现实世界中有实体，也有实体之间的关系。实体⼜可能是由⼀组部件通过确定关系构成，部件也可能是由更细微的元器件构成。其相互关系均存在构成逻辑的确定性和运⾏存续过程中的不确定性。因此，数据库技术，必须对实体和实体间的关系，予以同等权重的关注，否则就不足以满足当下和未来，社会对于数据、对于技术的需求。 最后，数据事实上已经成为社会公认的一种新资产形式。而对数据的结构化，是实现这种新资产价值，即发现隐藏在⼤量数据中的规律化、特殊性特征，构成了基于数据的数据，的基本手段。进一步，基于数据资产的增值，则体现在这类结构化数据进一步挖掘和分析的过程中。 这部分论述在书中所占篇幅很小，但个人认为很值得思考。接下来则是确定“图”的概念，书中的定义是： “图，是⼀种⼏乎⽆处不在、⽤来思考现实世界场景的⽅法，因为图能够抽象出这些场景要表现的项（item）和关系，从⽽能够快速、⾼效地处理数据中的连接。” 这⾥的图，在基本概念上，是对应于表。也就是说，表中的数据是对应和排列关系，以及表与表的关键关系。数据之间更复杂的关系，就需要抽象、分拆出更多的对应排列关系，构建更多的表，在表的条⽬间建⽴更多对应关系。图则把关键数据项之间关系突出出来，相⽐表，图可以包容更多更复杂的关系和逻辑。简言之，图就是顶点和边的集合。顶点代表实体或者节点，边则代表关系。起源于莱昂哈德·欧拉1736年的“哥尼斯堡七桥问题”开创了图论，也为今天的图数据库奠定了数学基础。 相比图数据库，传统的关系型数据库中，数据关系不是数据，⽽是结构。而在图数据库中，关系与数据同等重要，甚至关系本身还可以具有属性，即关于关系的数据，可以在图数据库中直接表达并进行计算。这种近乎动态的关系记录和运算模式，肯定是更接近现实世界的。 但是，技术的进步从来不是以新技术否定老技术。对于优秀的工程师来说，对特定技术的偏好并不是应有的好个人品质；根据面对的实际问题，适用最恰当最合适的技术，才是。 对于图数据库和关系数据库来说，同样如此。在关系数据库中，关系是唯⼀且锁定的，关系也是⽆属性的。关系之间不同数据的键值对，构成了基础的数据累积原则，即归类排序。而在图数据库中，类似关系数据库中的关系被强化，数据和关系的逻辑模型⼀旦抽象成功，即构成图数据库的基本数据单元。每个单元只保存⼀组键值对，对应逻辑模型中的所有属性定义。同类数据不归类，排序需要在遍历抽取基础上单独计算。 由此可见，中对于数据的处理方面，两者各有擅⻓。以过去所涉及的各类业务来说，感觉如果没有完备、健全的关系型数据作基础，图数据库在已有超长存续时间的业务中，要想发挥作用，所面临的困难，几乎是无法逾越的。 最后，引用书中按数据复杂性排序的数据引擎分类—— 键值数据库：所有数据都由唯⼀标识符（键）和关联的数据对象（值）表示。 列存储数据库（⼜名⾯向列、宽列式数据库）：数据按列来存储，可能每⾏有⼤量的列，也可能每⾏的列数不⼀样。 ⽂档数据库（⼜名⾯向⽂档数据库）：将数据存储到带有唯⼀键的⽂档中，该⽂档可以具有不同的模式，也可以包含嵌套数据。 关系数据库：将数据存储在包含具有严格模式⾏结构的表中，允许在表之间连接⾏来建⽴关系。 图数据库：将数据存储为顶点（节点、组件）和边（关系）。

很不错的入门的书，就算没有太多数据库的背景知识也可以看懂，内容也不太多，很快就可以读完。 可能出现的各方面的问题都讲到了，有不少坑真是后悔没早点读，哈哈哈。 整本书的思路比较清晰，娓娓道来的感觉，讲的非常不错，图论部分梦回大学时候的离散数学。

入门的书，对图数据库的存储原理，图数据库的设计都有涉及，但并没有深入某一种类型的数据库。其实图数据库的存储关系型数据库大致也能实现，但查询语言无法解决，就会导致程序跟数据库直接需要很多次的通讯，通讯成本，解释成本就很高。

国内为数不多的讲解图数据库基础的书籍。虽然这本书用的图数据库并不是Neo4j，但是通过阅读这本书，却让我更理解了Neo4j的一些概念。 这本书是通过一个具体的实例去讲解，如何对一个项目设计图数据库，如何确定节点和关系，属性应该放置到节点中还是关系上。所有的这些思考，作者都在书中根据他的想法给出了答案。这点对于刚刚接触图数据库的我来说，就好比是把一个应用按步骤的拆分给你看，并且告诉你，为什么要这么设计。 所以，在读完这本书之后，我很快的阅读完了Neo4j那本书，并且开始了对neo的操作。

为数不多的从工程角度来解析图结构设计的数，更是为数不多的gremlin的教材

主要讲germlin数据库。里面关于图的思维方式引导的不错。

作为入门读物很不错，很多内容在讲模式和用处而不是贴代码。

可能适合新手，但是这是一本实战，太啰嗦了

基础讲的很清楚，就是有些翻译有点别扭

把图数据库的操作比喻为密室逃脱，挺有意思