Question

本章会介绍一种很有意思的 NoSQL 存储：图数据库（ http://en.wikipedia.org/ wiki/Graph_database ）。很明显，图数据库是一种后关系型（post-relational）的数据存储，因为它们进一步演进了数据库的概念并保持了一些原有的特性。它们提供了一种有效的方式来存储半结构化（semistructured）但高度连通的数据，并且允许我们以很快的速度查询和遍历链接数据（Linked Data）。

图数据库由节点（node）组成，节点通过带有标向和标记的关系（即边）进行连接，如图 7-1 所示。在属性图中，节点和关系都可以存有任意的键值（key/value）对。图由这些元素形成了复杂的网络，它鼓励我们按照真实世界原始数据结构进行领域建模。关系型的数据库依赖于固定的模式（schema），而图数据是无模式的（schema-free）并且数据结构上没有限制。关系可以很容易添加和修改，因为它们不是模式的一部分，而是实际数据的一部分。

图 7-1 图数据库概览

可以将图数据库的高性能归功于将关联实体（join）的成本转移到了插入阶段 - 这是通过将关系作为数据结构的一等公民来实现的 - 从而允许我们以相同的时间从一个实体（节点）遍历到另一个节点。所以，不管数据集的规模如何，在图中进行指定遍历所消耗的时间是由遍历时跳跃的次数决定，而不是图中一共有多少节点和关系决定。在其他的数据库模型中，查找两个（或更多）实体之间关联的成本花费在每个查询之上。

借助于这一点，一个图就可以存储很多不同的领域实体，并在所有的实体之间建立有意思的关联。二次存取（secondary access）和索引结构也可以集成到图中，从而为一些节点或子图提供特殊的分组和访问路径。

鉴于图形数据库的特性，它们不依赖于聚集边界来管理原子性的操作，而是构建在 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）的数据存储之上，从而具备了行之有效的事务保证。