什么是圖數據庫？
圖數據是一種通過節點和邊來表示和存儲復雜關系的數據結構。傳統表格型數據難以高效表達和分析多維度關系，而圖數據以關系為核心，能夠更自然地建模和解析。圖數據由節點（實體，如人、公司）、邊（關系，如交易、合作）和屬性（附加信息，如金額、時間）構成。
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數據孤島難以打通
企業的各業務系統相互獨立，數據分散，傳統工具難以高效整合分析多源數據
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關系數據復雜
多層級、多維度的關系（如供應鏈、資金流）難以用傳統方式建模和計算，無法高效支持實時分析
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隱匿模式難發現
隱藏在復雜網絡中的行為特征、異常模式難以被識別，潛在關系往往被傳統分析方式忽略
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屬性圖組成結構
1. 節點（Node）:
? 數據模型的基本單元，表示實體，如人、產品、地點等。
? 節點包含屬性，用于描述實體的特征（如名稱、年齡、類型）。
2. 邊（Edge）:
? 節點之間的連接，表示關系或關聯，如“朋友關系”、“購買關系”等。
? 邊可以是有向的（表示單向關系）或無向的（表示雙向關系），并可包含屬性描述關系的 特性（如關系強度、時間）。
3. 屬性（Property）:
? 節點和邊的附加信息，用于存儲描述性數據。
? 示例：節點的“名稱”、“類別”或邊的“時間戳”、“權重”。
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本體模型
本體模型是一種知識表示方法，旨在通過概念化和結構化的方式對領域知識進行抽象描述。概念化是指從現實世界中提取相關概念進行建模，而結構化則意味著將這些概念轉化為機器可處理的數據結構。本體模型以結構化方式刻畫領域知識中的實體、關系和屬性，形成貼合業務邏輯的概念模型。本體建模最終是要達到解決實際業務問題的目的，因此我們在建模時需要考慮業務需求，需求決定了我們的模型中實體和關系。
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圖查詢語言
專為圖結構設計的查詢語言，如Cypher、Gremlin等，支持高效查詢和分析。
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圖分析與計算
包括路徑計算、社區檢測、模式匹配等，適合復雜網絡關系的深層次挖掘，如反欺詐、推薦系統等場景。
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分布式原生圖存儲引擎
GDMBASE原生圖存儲自主研發，無第三方依賴，采用原生圖結構和免索引鄰接設計，實現高效圖查詢。支持分布式擴展和副本冗余，確保高可用性與可擴展性。
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標準圖查詢語言
全面兼容 OpenCypher 查詢語言，提供了一種聲明式且易讀的查詢語法，簡化了復雜圖數據查詢，提升了開發效率，并支持跨數據庫的互操作性及高級數據處理功能。
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高效數據導入
通過先進的并行處理技術和高效算法，實現了高速穩定的數據裝載，支持每秒百萬級別的千億點邊圖數據導入，滿足大規模圖數據處理需求。
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全面的知識圖譜構建
通過本體建模、結構化映射、非結構化抽取融合，實現多源數據整合，并結合一致性校驗、沖突檢測、相似度匹配與實體對齊，確保數據精準可靠。
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增強交互分析
通過自研繪圖引擎Horizon，實現增強的數據可視化，支持力導向、層級、輻射等布局和社群包裹、軌跡動效等交互功能，并提供自定義樣式，助力直觀探索復雜圖數據。
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模塊化集成
采用模塊化解耦設計，提供高度定制和擴展能力。支持多種集成策略，包括開放API和嵌入式功能集成，以及繪圖引擎的SDK，增強數據可視化自定義需求。
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豐富算法種類
集成了包括PageRank、最短路徑、度中心性、三角計數、弱連通分量、標簽傳播等20余種當前主流的圖算法，滿足不同場景下的圖分析需求。
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并行處理
采用BSP計算模型，將計算任務分解為多輪計算子步驟，通過迭代消息通信完成節點間協作，采用障礙同步機制，減少分布式鎖的性能損耗。
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客戶端編程
提供Java/Python SDK，支持圖計算應用開發，集成Python3.10+交互環境及networkx、pandas、jupyter、matplotlib等工具，實現科學分析。
GDMBASE圖數據庫
知識圖譜平臺
圖計算平臺
