图数据库本质上是一种NoSQL数据库，旨在建模、存储和检索复杂且相互关联的数据结构（称为“图”）。在此范例中，数据实体通常被称为“节点”，它们维护与其他节点（表示为“边缘”）的关系。与传统的关系数据库不同，传统的关系数据库中的表是由预定义的列构成的，并且关系是固定的，而图数据库利用图模型的灵活性来实现更复杂和动态的关系，为数据库设计和查询提供了显着多样化的维度。
起源和基本原理
图数据库的概念并不是全新的，但它们的受欢迎程度在过去十年中迅速增长，特别是随着涉及社交网络、推荐引擎、欺诈检测甚至生物信息学的用例变得更加普遍。根据 Forrester Research 的一项研究，从 2017 年到 2020 年，图数据库的采用率大幅增长了 210%。
这种激增很大程度上归因于对复杂且往往是多方面的关系进行建模的必要性，传统关系数据库尽管具有优势，但难以有效地表示。例如，虽然关系数据库可能需要多个联接来描述多个表之间的连接，但图形数据库可以在单个统一结构中捕获此连接，从而使复杂的遍历和查询更加简化。
核心组件
- 节点：代表实体。例如，在社交网络中，节点可以代表用户、帖子或评论。
- 边：表示节点之间的关系。使用相同的社交媒体类比，边缘可以描绘友谊、喜欢或分享。
- 属性：与节点和边关联的附加元数据或属性。用户节点可能具有“姓名”或“生日”等属性。
优点
选择图形数据库有几个优点：
- 灵活性：它允许轻松添加新关系或数据类型，而无需重组。
- 性能：随着数据的增长，更快地遍历关系。一个值得注意的用例是 LinkedIn 的“您可能认识的人”功能，它有效地使用了图形模型。
- 高级分析：促进复杂的算法，例如最短路径、网络密度或增强决策的中心性。
图数据库和AppMaster
鉴于AppMaster的综合功能，包含图形数据库兼容性将是一个有希望的补充，特别是在处理复杂的应用程序逻辑时。 AppMaster是一个强大的no-code平台，旨在简化后端、Web 和移动应用程序开发。该平台的核心优势在于其能够让客户直观地创建数据模型、业务流程和endpoints ，而无需深入研究复杂的编码。
目前来看， AppMaster应用程序可以与任何 Postgresql 兼容的数据库无缝集成作为主数据库。然而，由于 Go 生成的后端应用程序， AppMaster应用程序固有的可扩展性和适应性表明了图数据库增强该生态系统的潜力。
想象一下将图形数据库与AppMaster的 BP Designer 集成：用户可以直观地制作和部署复杂的图形模型，阐明更复杂的业务逻辑或利用图形数据库的强大功能进行实时推荐和社交网络集成。
实施中的考虑因素
尽管如此，虽然AppMaster和图数据库之间的协同作用很诱人，但也有一些注意事项需要牢记：
- 学习曲线：图数据库本质上需要改变传统的 SQL 思维方式。 AppMaster作为一个用户友好的平台，需要确保集成直观。
- 优化：鉴于AppMaster以生成没有技术债务的应用程序而自豪，因此应该优化集成以避免与图相关的陷阱，例如“超级节点”或复杂的循环依赖关系。
- 可扩展性： AppMaster的标志之一是其处理高负载用例的能力。随着图形数据库成为系统的一部分，这一点必须保持不妥协。
