图数据库与知识图谱_知识图谱和图数据库区别

一、图数据库与知识图谱
1.知识图谱是图数据库关联最为紧密、场景最广泛的应用方向。知识图谱以图数据库作为存储引擎，对海量信息进行智能化处理，形成大规模的知识库并进而支撑业务应用。

知识图谱根据知识形式的不同，可以分为面向语义网络的RDF图模型，和面向结构化实体的属性图模型。传统知识图谱的数据源主要是是文本，以RDF图模型为主，随着大数据时代的到来，属性图模型由于其可理解性更好而收到越来越多的开发者青睐。

知识图谱中图数据库具有存储和查询两方面的技术优势：

l 存储方面，图数据提供了灵活的设计模式。知识图谱中存储了多样、海量的数据。在关系型数据库中所有的数据库模式都需要提前定义，后续改动代价高昂。而图模型中，只需要重新增加模式定义， 再局部调整图数据，便可完成在原有的数据源上增加标签或添加属性。

l 查询方面，图数据库提供了高效的关联查询。在用图数据库存 储的知识图谱中，可以通过查询实体的边和其边上的标签（即联系） 来快速地获取与其相联系的另一实体，省去了复杂的各种表格的关联操作，关系查询更加便捷，效率显著提高。

二、应用场景
知识图谱是图数据库最为基础的底层应用场景，充分利用了其图模型 在存储和查询的优势为多行业提供知识服务，具体应用场景例如电商、金融、法律、医疗、智能家居等多个领域的决策系统、推荐系统、智能问答等等。通过图数据库可以快速建立知识图谱，完成***精准、快速***的查询。

图数据库善于处理大量的、复杂的、互联的、多变的网状数据，其效率远远高于传统的关系型数据库的百倍、千倍甚至万倍。基于图数据库应用广泛的优势，国内越来越多的公司开始尝试使用图数据库为业务发展助力。