一、什么是图数据库(Graph DB)
当然不是直接用图片来存储，而是图形化的结构表达数据之间的关系。利用OLTP技术
将一堆数据，以人可以直观的结构来表示。基于事务关联关系的模型表达，具有天然的课解释性。
以图论为理论基础，使用图模型，将关联数据的实体作 为顶点（vertex）存储，关系作为边（edge）存储，解决了数据复杂 关联带来的严重随机访问问题
20世纪70年代，由于图数据模型表达能力强，数据管理领域的研究人员就提出图模型对客观世界的数据进行建模，并设计了相关的图数据管理原型系统。
2000年之后，随着社交网络等真实大图数据的迅猛增长和其上应用需求的推动，图数据的相关研究工作重新成为热点。
在VLDB2014国际会议中(http://www.vldb.org)，出现了4个图数据管理的专题讨论
2019 年初 Gartner
²数据与分析峰会上将图列为 2019 年十大数据
和分析趋势之一，并认为到 2022 年，全球图处理及图数据库的应用
都将以每年 100%的速度迅猛增长。2020 年保守估计将达到 80 亿美元。市场尚处于蓝海，竞争却遍布全球。
1、图数据库发展
Graph 1.0：小规模原生图存储(2007 年-2010 年),
获得了比关系型数据库快得多的复杂关联数
据查询性能。(2007年第一款商用图数据库Neo4j诞生)
Graph 2.0：分布式大规模图存储(2010 年-至今),
支持分布式大规模图存储和在海量数据下离线计算分析成为关注的重点。
2、应用落地
(1)金融风控
(2)智能物联网
(3)知识图谱
(4)业务解决方案
(5)实时推荐引擎
(6)神经网络
3、图数据库技术架构
二、为什么大家要使用图数据库
日渐增加的数据，有多种数据的处理方案。
优点：
高效的表现数据之间的联系。—-关系一目了然
非结构化，随业务变化而不受影响，设计更加的灵活。——随时增加属性。
NoSQL数据库一样具有高效的查询性能。—-深度查询甚至比关系型数据库更快。
三、图数据库的选型要素
中国通信标准化协会 TC601 从 2019 年 6 月开始，组织国内一线图数 据库产品提供商，编写了《大数据 图数据库 技术要求与测试方法》 规范。
1、选型要素
2、目前图数据库有哪些
Neo4j
InfiniteGraph
GraphDB
Graph Database
3、图数据库的现状
目前只有 TigerGraph 完成了 6 度关系查询，在2018年底开源路算法库，发布三大类十大核心算法。
四、图数据库的实施建议
五、未来发展预言
1、查询语言的统一
2、图数据库与图处理引擎深度融合
3、软硬件一体化
4、图数据建模
5、存储系统
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