当数据中的关系比数据本身更重要时
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-01
开始使用[图形数据库技术之后，我们才开始真正掌握数据的潜力
我们开始从同事那里得到回应当我们将数据放到那里时：天哪，这真是神奇！可以从文档中直接推断出某些关系，而可以通过分析电子邮件记录来推断其他关系。例如如果看到某人与某公司之间有几封电子邮件，则可以推断该人是该公司的客户，使用类似的逻辑，能够在图数据库中在共享相同地址，具有家族关系或业务关系或经常进行通信的实体之间创建关系。
使用的图形数据模型
从本质上讲，这些关系是隐藏的和隐式的，通常必须追溯到关联才能使整个图景浮现，显然，使用更好的工具是实现这些突破的关键，当调查其个重要的离岸金融故事时，该团队试图尽可能地手动找到此类链接，并在简单的Word文档中发现关系时画线。
为什么图技术很重要
使用诸如关系和SQL之类的主力数据技术，原因是诸如文件之类的高容量，高度链接的数据集对于SQL来说太难解析了，关系数据库仅将数据建模为一组表和列，并在数据集变得更加相互关联时执行复杂的联接和自联接，这样的查询在技术上很难构造并且运行起来很昂贵，同时使其同步工作并不容易，随着总数据集大小的增加，性能会不稳定，表格数据模型很难理解，并且与开发人员对应用程序的直观可视化（技术上定义为“对象关系阻抗不匹配”）不符。
我们倾向于通过绘制数据元素之间的连接来创建直观的模型
尝试基于关系建立数据模型并将其强制放入表格框架中，这是要求我们这样做的方式，这会造成精神上的脱节，相比之下，图形数据库技术的力量在于发现数据点之间的关系并大规模地理解它们，这是因为图形数据库将数据存储在由节点，属性和关系组成的结构中，这与传统的关系数据库不同，后者将信息存储在刚性表中，图数据库然后映射实体之间的链接，数据库终拥有950,000个节点和120万个关系。
挖掘大数据的未来
当连接的设备的大量内容产生数PB的数据时，图形数据库将成为物联网（IoT）的焦点，到2021年全球将有208亿台联网的IoT设备，图形数据库将使企业能够挖掘这些数据，拔出数据仓库和关系数据库无法找到的关系连接，了解物联网数据中的连接对于了解设备依赖性和分析将为重要的业务决策提供依据的数据非常重要，企业将需要一种可以快速，轻松地执行此操作的工具-这就是图形数据库的用武之地，它们可以精确，高性能地发现，捕获并理解复杂的相互依存关系，并将其转化为真正的业务价值。
我们经常阅读有关正在创建的大数据山以及企业如何扩展它们的信息
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使用的图形数据模型
从本质上讲，这些关系是隐藏的和隐式的，通常必须追溯到关联才能使整个图景浮现，显然，使用更好的工具是实现这些突破的关键，当调查其个重要的离岸金融故事时，该团队试图尽可能地手动找到此类链接，并在简单的Word文档中发现关系时画线。
为什么图技术很重要
使用诸如关系和SQL之类的主力数据技术，原因是诸如文件之类的高容量，高度链接的数据集对于SQL来说太难解析了，关系数据库仅将数据建模为一组表和列，并在数据集变得更加相互关联时执行复杂的联接和自联接，这样的查询在技术上很难构造并且运行起来很昂贵，同时使其同步工作并不容易，随着总数据集大小的增加，性能会不稳定，表格数据模型很难理解，并且与开发人员对应用程序的直观可视化（技术上定义为“对象关系阻抗不匹配”）不符。
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通常会忘记此数据中的连接，实际上要提取有价值的见解，数据中的关系远比数据本身有价值。
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