簡(jiǎn)介

　　在眾多不同的數(shù)據(jù)模型里，關(guān)系數(shù)據(jù)模型自20世紀(jì)80年代就處于統(tǒng)治地位，而且出現(xiàn)了不少巨頭，如Oracle、MySQL和MSSQL，它們也被稱(chēng)為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（RDBMS）。然而，隨著關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)使用范圍的不斷擴(kuò)大，也暴露出一些它始終無(wú)法解決問(wèn)題，其中最主要的是數(shù)據(jù)建模中的一些缺陷和問(wèn)題，以及在大數(shù)據(jù)量和多服務(wù)器之上進(jìn)行水平伸縮的限制。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展也產(chǎn)生了一些新的趨勢(shì)變化：

　　用戶、系統(tǒng)和傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)，其增長(zhǎng)速度因大部分?jǐn)?shù)據(jù)量集中在Amazon、Google和其他云服務(wù)的分布式系統(tǒng)上而進(jìn)一步加快；

　　數(shù)據(jù)內(nèi)部依賴(lài)和復(fù)雜度的增加，這一問(wèn)題因互聯(lián)網(wǎng)、Web2.0、社交網(wǎng)絡(luò)，以及對(duì)大量不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源開(kāi)放和標(biāo)準(zhǔn)化的訪問(wèn)而加劇。

　　而在應(yīng)對(duì)這些趨勢(shì)時(shí)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)生了更多的不適應(yīng)性，從而導(dǎo)致大量解決這些問(wèn)題中某些特定方面的不同技術(shù)出現(xiàn)，它們可以與現(xiàn)有RDBMS相互配合或代替它們——亦被稱(chēng)為混合持久化（Polyglot Persistence）。數(shù)據(jù)庫(kù)替代品并不是新鮮事物，它們已經(jīng)以對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)（OODBMS）、層次數(shù)據(jù)庫(kù)（如LDAP）等形式存在很長(zhǎng)時(shí)間了。但是，過(guò)去幾年間，出現(xiàn)了大量新項(xiàng)目，它們被統(tǒng)稱(chēng)為NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（NoSQL-databases）。

　　NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

　　NoSQL（Not Only SQL，不限于SQL）是一類(lèi)范圍非常廣泛的持久化解決方案，它們不遵循關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)模型，也不使用SQL作為查詢語(yǔ)言。其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以不需要固定的表格模式，也經(jīng)常會(huì)避免使用SQL的JOIN操作，一般有水平可擴(kuò)展的特征。

　　簡(jiǎn)言之，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)可以按照它們的數(shù)據(jù)模型分成4類(lèi)：

　　鍵-值存儲(chǔ)庫(kù)（Key-Value-stores）

　　BigTable實(shí)現(xiàn)（BigTable-implementations）

　　文檔庫(kù)（Document-stores）

　　圖形數(shù)據(jù)庫(kù)（Graph Database）

　　在NoSQL四種分類(lèi)中，圖數(shù)據(jù)庫(kù)從最近十年的表現(xiàn)來(lái)看已經(jīng)成為關(guān)注度最高，也是發(fā)展趨勢(shì)最明顯的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型。圖1就是db-engines.com對(duì)最近三年來(lái)所有數(shù)據(jù)庫(kù)種類(lèi)發(fā)展趨勢(shì)的分析結(jié)果。

　　圖1 db-engines.com對(duì)最近三年來(lái)所有數(shù)據(jù)庫(kù)種類(lèi)發(fā)展趨勢(shì)的分析圖數(shù)據(jù)庫(kù)

　　圖數(shù)據(jù)庫(kù)源起歐拉和圖理論，也可稱(chēng)為面向/基于圖的數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)應(yīng)的英文是Graph Database。圖數(shù)據(jù)庫(kù)的基本含義是以“圖”這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)和查詢數(shù)據(jù)，而不是存儲(chǔ)圖片的數(shù)據(jù)庫(kù)。它的數(shù)據(jù)模型主要是以節(jié)點(diǎn)和關(guān)系（邊）來(lái)體現(xiàn)，也可處理鍵值對(duì)。它的優(yōu)點(diǎn)是快速解決復(fù)雜的關(guān)系問(wèn)題。

　　圖具有如下特征：

　　包含節(jié)點(diǎn)和邊；

　　節(jié)點(diǎn)上有屬性（鍵值對(duì)）；

　　邊有名字和方向，并總是有一個(gè)開(kāi)始節(jié)點(diǎn)和一個(gè)結(jié)束節(jié)點(diǎn)；

　　邊也可以有屬性。

　　說(shuō)得正式一些，圖可以說(shuō)是頂點(diǎn)和邊的集合，或者說(shuō)更簡(jiǎn)單一點(diǎn)兒，圖就是一些節(jié)點(diǎn)和關(guān)聯(lián)這些節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系（relationship）的集合。圖將實(shí)體表現(xiàn)為節(jié)點(diǎn)，實(shí)體與其他實(shí)體連接的方式表現(xiàn)為聯(lián)系。我們可以用這個(gè)通用的、富有表現(xiàn)力的結(jié)構(gòu)來(lái)建模各種場(chǎng)景，從宇宙火箭的建造到道路系統(tǒng)，從食物的供應(yīng)鏈及原產(chǎn)地追蹤到人們的病歷，甚至更多其他的場(chǎng)景。

　　通常，在圖計(jì)算中，基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達(dá)就是：

　　G=（V， E）

　　V=vertex（節(jié)點(diǎn)）

　　E=edge（邊）

　　如圖2所示。

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