今天分享的是：写给关系型数据库开发人员的图数据库权威指南
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该文档是面向关系型数据库开发人员的图数据库权威指南，核心围绕关系型数据库的局限、图数据库的优势及两者的对比展开。
关系型数据库虽强大，自上世纪八十年代起广泛应用，适合存储结构化表状数据，但在大数据时代渐显不足。它不擅长处理高度关联数据，因缺乏强大的存储和管理数据项关系的能力，其“关系”名称源于数学概念，与现实事物关系关联不大。且面对频繁的业务变化，修改数据库模式代价高，难以适应敏捷开发。在查询关联数据时，大量JOIN操作消耗资源，随复杂度增长性能下降，还存在自连接低效、查询慢等问题。
图数据库是处理关联数据的理想替代方案，以Neo4j为代表，将数据关系视为一等公民，无需外键推导关联。其基于图计算理论，由节点和关系构成，能建模多种场景🔷1-97🔷。具备本地图存储和图处理引擎等特性，可实现毫秒级查询性能，加快开发周期，快速响应业务变化，还支持企业级需求。应用场景广泛，包括智能搜索、欺诈检测等。
在数据建模上，关系型数据库用表、外键和JOIN，图数据库则用节点和关系直接物理存储关系，模型更简单且表现力强。查询语言方面，SQL处理复杂关联查询时冗长低效，而Cypher作为图查询语言，简洁直观，基于模式匹配，能高效处理关联数据查询。
展开剩余77%此外，文档还介绍了将关系数据库数据导入图数据库的方法，有全量迁移、部分迁移和数据复制三种策略，可通过CSV文件、命令行工具等实现。
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