# 图数据库
# 市场背景与特点
随着各行各业对于智能化的更高要求，除了需要存储更大规模的数据之外，对于异构数据、汇集新数据、基于复杂关联分析等能力的需求也越来越强，图数据库可以很好的补充传统数据库的不足，以相互补充的方式，更好的满足市场需求。
如今，已经有越来越多的应用场景背后出现了图数据库的身影，基于知识图谱的搜索增强、基于社交关系的商品推荐、基于交易行为的风险预测等等
图数据的定义可描述为：
以顶点（点）、关系（边）为基础单元，适用于表示数据与数据之间拓扑关系的一种数据结构。
图数据库的定义可描述为：
以图数据为存储单元，以高效存储、查询图数据为目标，更适合处理复杂关联型数据的数据管理系统，属于非关系型数据库（NoSQL）。
通常在图数据库中，数据实体会以点进行存储，而实体与实体之间的关系会以边进行存储，由于关系被直接存储为基础数据单元，这样的架构使得图数据库能够更灵活、更快速的响应基于复杂关联的查询。
eZoo图数据库（eZooDB），是高可用、易扩展、国产化的原生分布式图数据库。
# 与关系型数据库的区别
- 存储模型不同
在关系型数据库中，基础数据结构是表，通过抽象化将数据转换为统一结构，再将最终结构化的数据存储在表中。
而在原生图数据库中，基础数据结构是点和边，通过点集合与边集合，完整的存储了整个数据集的拓扑关系，其他数据则作为点、边的属性进行存储。
- 查询分析模型不同
关系型数据库主要的计算模型是基于行扫描（select）、行连接（join）、行过滤（filter）等。
由于数据实体之间的关系已被抽象并拆分存储在了不同表之中，如果想要查询小王有哪些好友？，首先需要把两张表进行连接操作，再通过扫描、过滤，最后找到的目标数据。
如果想要查询小王的好友的好友是谁？、哪些人不是小王的好友？等基于深层关系、关系组合的查询，则复杂程度成倍增加。
而图数据库的计算模型是基于拓扑学的理论，通过图游走、图算法等方式，通过关系、及多重嵌套的关系，非常灵活、快速的找到目标数据。
# 我们的优势
- 国内自主研发，高效安全可控
eZooDB是国内自主研发的、原生分布式图数据库，安全性高，可控性强。采用C++，从底层开始研发，功能灵活同时具备超高性能，软件部署包小，并且适用性好。
- 毫秒查询效率，性能全球领先
eZooDB打通了底层数据存储与上层计算，提供一站式的数据处理与分析服务，最大化的发挥了各个模块的优势。通过集成集成底层数据存储、高性能计算、图深度学习模块，助力挖掘更多、更深层次的数据价值。
- 超高计算性价比，降低总成本
得益于eZooDB超高的计算性能，以往必须使用大规模集群才能满足的计算场景，只需要几个eZooDB节点即可完成。搭配灵活的商业模式，帮主客户实现总体成本（TCO）最低的刚性需求。
- 分布式高可用，生产安全保证
支持分布式数据存储，保证生产环境的数据安全，提升了系统稳定性、可用性与处理效率，同时具有易于扩展，搭建灵活的特征。
# 案例场景
图数据库非常适合社交网络、欺诈检测、推荐引擎、实时图谱等需要存储高度互联数据集的场景。
例如：在一个典型的社交网络中，常常会存在谁认识谁、上过什么学校、常住什么地方、喜欢什么餐馆等类似的查询，传统关系型数据库对于超过2张表进行关联查询就已经十分低效，难以胜任，但图数据库可轻松应对各种复杂关系组合的查询。
我们准备了几个经典案例场景的快速入口：
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