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ps做网站的分辨率多少,自己做网站需要服务器,广东省门户网站建设的现状,中文网站建设工具图数据库简介图数据库#xff08;Graph Database#xff09;是以图结构存储和查询数据的非关系型数据库#xff0c;核心通过节点#xff08;Node#xff09;、边#xff08;Edge#xff09;和属性#xff08;Property#xff09;表示数据关系。相比传统关系型数据库Graph Database是以图结构存储和查询数据的非关系型数据库核心通过节点Node、边Edge和属性Property表示数据关系。相比传统关系型数据库图数据库擅长处理复杂关联关系适用于社交网络、推荐系统、欺诈检测等场景。常见图数据库类型Neo4j最流行的原生图数据库支持Cypher查询语言。ArangoDB多模型数据库支持图、文档和键值存储。Amazon Neptune全托管的图数据库服务兼容Gremlin和SPARQL。图数据库查询语句示例CypherNeo4j创建节点和关系CREATE (a:Person {name: Alice, age: 30})-[:FRIENDS_WITH]-(b:Person {name: Bob})查询朋友关系MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]-(b:Person) WHERE a.name Alice RETURN b.nameGremlinApache TinkerPop遍历查询g.V().has(Person, name, Alice).out(FRIENDS_WITH).values(name)SPARQLRDF图查询RDF数据SELECT ?friend WHERE { ?alice rdf:type :Person . ?alice :name Alice . ?alice :FRIENDS_WITH ?friend . }一、Neo4jCypher—— 最主流的图数据库查询语言1. 节点操作1创建节点含属性、标签cypher// 创建单个节点标签Person属性姓名、年龄、城市 CREATE (p:Person {name: 张三, age: 30, city: 北京}) RETURN p; // 批量创建节点 CREATE (p1:Person {name: 李四, age: 28, city: 上海}), (p2:Company {name: 字节跳动, industry: 互联网, scale: 万人以上});2查询节点cypher// 按标签属性筛选节点 MATCH (p:Person {city: 北京}) WHERE p.age 25 RETURN p.name, p.age; // 模糊查询正则 MATCH (p:Person) WHERE p.name ~ 张.* RETURN p;3更新节点cypher// 修改属性 MATCH (p:Person {name: 张三}) SET p.age 31, p.job 工程师 RETURN p; // 新增标签 MATCH (p:Person {name: 张三}) SET p:Engineer RETURN p;4删除节点cypher// 删除单个节点需先删除关联边否则报错 MATCH (p:Person {name: 李四}) DETACH DELETE p;2. 关系边操作1创建关系含属性cypher// 给已有节点创建关系张三→字节跳动关系WORKS_AT属性入职时间、职位 MATCH (p:Person {name: 张三}), (c:Company {name: 字节跳动}) CREATE (p)-[r:WORKS_AT {join_time: 2020, position: 后端开发}]-(c) RETURN r; // 创建节点同时创建关系 CREATE (p:Person {name: 王五})-[r:FRIEND_WITH {since: 2018}]-(q:Person {name: 赵六}) RETURN p, r, q;2查询关系cypher// 查询张三的工作关系 MATCH (p:Person {name: 张三})-[r:WORKS_AT]-(c:Company) RETURN p.name, r.position, c.name; // 查询多跳关系张三的朋友的朋友 MATCH (p:Person {name: 张三})-[:FRIEND_WITH*2]-(f:Person) RETURN f.name;3更新关系cypherMATCH (p:Person {name: 张三})-[r:WORKS_AT]-(c:Company {name: 字节跳动}) SET r.salary 30000 RETURN r;4删除关系cypherMATCH (p:Person {name: 张三})-[r:WORKS_AT]-(c:Company) DELETE r;3. 路径 / 聚合查询cypher// 最短路径张三到字节跳动的最短路径 MATCH shortestPath((p:Person {name: 张三})-[*]-(c:Company {name: 字节跳动})) RETURN path; // 聚合统计各城市的人数 MATCH (p:Person) RETURN p.city, COUNT(p) AS person_count ORDER BY person_count DESC;二、NebulaGraphnGQL—— 分布式图数据库1. 基础操作需先创建空间、标签、边类型ngql// 创建空间 CREATE SPACE IF NOT EXISTS my_space (vid_typeFIXED_STRING(30)); USE my_space; // 创建标签节点类型 CREATE TAG IF NOT EXISTS Person (name string, age int, city string); // 创建边类型 CREATE EDGE IF NOT EXISTS WORKS_AT (join_time int, position string); // 插入节点VID为自定义唯一标识 INSERT VERTEX Person(name, age, city) VALUES p1:(张三, 30, 北京), p2:(李四, 28, 上海); // 插入边起点VID - 终点VID INSERT EDGE WORKS_AT(join_time, position) VALUES p1-c1:(2020, 后端开发); // 查询节点 MATCH (p:Person) WHERE p.age 25 RETURN p.name, p.city; // 查询边 MATCH (p:Person)-[r:WORKS_AT]-(c:Company) RETURN p.name, r.position;三、ArangoDBAQL—— 多模型数据库支持图 文档aql// 创建节点集合 CREATE COLLECTION Persons; // 创建边集合 CREATE COLLECTION WorksAt (type: EDGE); // 插入节点 INSERT {name: 张三, age: 30, city: 北京} INTO Persons; INSERT {name: 字节跳动, industry: 互联网} INTO Companies; // 插入边_from/_to为节点的完整路径集合名/文档ID INSERT {_from: Persons/123, _to: Companies/456, join_time: 2020, position: 后端开发} INTO WorksAt; // 查询张三的工作关系 FOR p IN Persons FILTER p.name 张三 FOR r IN WorksAt FILTER r._from p._id FOR c IN Companies FILTER c._id r._to RETURN {person: p.name, company: c.name, position: r.position};应用场景实时推荐基于用户行为图谱生成个性化推荐。路径分析查找社交网络中最短路径或影响力传播路径。知识图谱构建和查询复杂的实体关系网络。图数据库通过高效的图遍历算法如DFS、BFS优化关联查询适合需要频繁处理关系的场景。