聊聊Neo4j图数据库的那些明显优势 nosql数据结构互联网
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2024-01-09 17:32:16
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在高速发展的互联网应用中，业务需求的频繁变更和数据的快速增长都要求数据库必须具有很强的适应能力。Neo4j图数据库正是一个能够适应这种业务需求不断变化和大规模数据增长而产生的数据库，它不但具有很强的适应能力，而且能够自始至终保持高效的查询性能。
现实世界中的一切事物都处在联系之中，如人际关系、电脑网络、地理数据、分子结构模型等，无一不处在纷繁复杂的联系之中。这种联系形成了一种互相关联的数据，联系才是数据的本质所在。传统的关系型数据库并不能很好地表现数据的联系，而一些NoSQL（Not Only SQL，非关系型数据库）数据库又不能表现数据之间的联系。同样是NoSQL的Neo4j图数据库是以图的结构形式来存储数据的，它所存储的就是联系的数据，是关联数据本身。
关联数据中的联系本来就很复杂，若要在关系型数据库中使用结构化形式来表现这种联系，则一般不能直接表示，处理起来既烦琐又费事，并且随着数据的不断增长，其访问性能将日趋下降。无数的开发人员和数据库管理人员都或多或少地使用过关系型数据库，在其应用的规模化进展过程中，对于数据库的性能优化往往捉襟见肘、陷入窘境。Neo4j没有模式结构的定义，也不需要这些定义，它使用非结构化的方式来存储关联数据，所以能够直接表现数据的关联特性。
Neo4j不管是与关系型数据库相比，还是与其他NoSQL数据库相比，都具有很多前所未有的优势，这可以从以下几个方面来分析，主要表现为查询的高性能、设计的灵活性和开发的敏捷性等。
1 高性能表现
Neo4j是一个原生的图数据库引擎，它存储了原生的图数据，因此，可以使用图结构的自然伸展特性来设计免索引邻近节点遍历的查询算法，即图的遍历算法设计。图的遍历是图数据结构所具有的独特算法，即从一个节点开始，根据其连接的关系，可以快速和方便地找出它的邻近节点。这种查找数据的方法并不受数据量的大小所影响，因为邻近查询始终查找的是有限的局部数据，不会对整个数据库进行搜索。所以，Neo4j具有非常高效的查询性能，相比于RDBMS可以提高数倍乃至数十倍的查询速度。而且查询速度不会因数据量的增长而下降，即数据库可以经久耐用，并且始终保持最初的活力。不像RDBMS那样，因为不可避免地使用了一些范式设计，所以在查询时如果需要表示一些复杂的关系，势必会构造很多连接，从而形成很多复杂的运算。并且在查询中更加可怕的是还会涉及大量数据，这些数据大多数与结果毫无关系，有的可能仅仅是通过ID查找它的名称而已，所以随着数据量的增长，即使查询一小部分数据，查询也会变得越来越慢，性能日趋下降，以至于让人无法忍受。
2 设计的灵活性
在日新月异的互联网应用中，业务需求会随着时间和条件的改变而发生变化，这对于以往使用结构化数据的系统来说，往往很难适应这种变化的需要。图数据结构的自然伸展特性及其非结构化的数据格式，让Neo4j的数据库设计可以具有很大的伸缩性和灵活性。因为随着需求的变化而增加的节点、关系及其属性并不会影响到原来数据的正常使用，所以使用Neo4j来设计数据库，可以更接近业务需求的变化，可以更快地赶上需求发展变化的脚步。
大多数使用关系型数据库的系统，为了应对快速变化的业务需求，往往需要采取推倒重来的方法重构整个应用系统。而这样做的成本是巨大的。使用Neo4j可以最大限度地避免这种情况发生。虽然有时候，也许是因为最初的设计考虑得太不周全，或者为了获得更好的表现力，数据库变更和迁移在所难免，但是使用Neo4j来做这项工作也是非常容易的，至少它没有模式结构定义方面的苦恼。
3 开发的敏捷性
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在高速发展的互联网应用中，业务需求的频繁变更和数据的快速增长都要求数据库必须具有很强的适应能力。Neo4j图数据库正是一个能够适应这种业务需求不断变化和大规模数据增长而产生的数据库，它不但具有很强的适应能力，而且能够自始至终保持高效的查询性能。
现实世界中的一切事物都处在联系之中，如人际关系、电脑网络、地理数据、分子结构模型等，无一不处在纷繁复杂的联系之中。这种联系形成了一种互相关联的数据，联系才是数据的本质所在。传统的关系型数据库并不能很好地表现数据的联系，而一些NoSQL（Not Only SQL，非关系型数据库）数据库又不能表现数据之间的联系。同样是NoSQL的Neo4j图数据库是以图的结构形式来存储数据的，它所存储的就是联系的数据，是关联数据本身。
关联数据中的联系本来就很复杂，若要在关系型数据库中使用结构化形式来表现这种联系，则一般不能直接表示，处理起来既烦琐又费事，并且随着数据的不断增长，其访问性能将日趋下降。无数的开发人员和数据库管理人员都或多或少地使用过关系型数据库，在其应用的规模化进展过程中，对于数据库的性能优化往往捉襟见肘、陷入窘境。Neo4j没有模式结构的定义，也不需要这些定义，它使用非结构化的方式来存储关联数据，所以能够直接表现数据的关联特性。
Neo4j不管是与关系型数据库相比，还是与其他NoSQL数据库相比，都具有很多前所未有的优势，这可以从以下几个方面来分析，主要表现为查询的高性能、设计的灵活性和开发的敏捷性等。
1 高性能表现
Neo4j是一个原生的图数据库引擎，它存储了原生的图数据，因此，可以使用图结构的自然伸展特性来设计免索引邻近节点遍历的查询算法，即图的遍历算法设计。图的遍历是图数据结构所具有的独特算法，即从一个节点开始，根据其连接的关系，可以快速和方便地找出它的邻近节点。这种查找数据的方法并不受数据量的大小所影响，因为邻近查询始终查找的是有限的局部数据，不会对整个数据库进行搜索。所以，Neo4j具有非常高效的查询性能，相比于RDBMS可以提高数倍乃至数十倍的查询速度。而且查询速度不会因数据量的增长而下降，即数据库可以经久耐用，并且始终保持最初的活力。不像RDBMS那样，因为不可避免地使用了一些范式设计，所以在查询时如果需要表示一些复杂的关系，势必会构造很多连接，从而形成很多复杂的运算。并且在查询中更加可怕的是还会涉及大量数据，这些数据大多数与结果毫无关系，有的可能仅仅是通过ID查找它的名称而已，所以随着数据量的增长，即使查询一小部分数据，查询也会变得越来越慢，性能日趋下降，以至于让人无法忍受。
2 设计的灵活性
在日新月异的互联网应用中，业务需求会随着时间和条件的改变而发生变化，这对于以往使用结构化数据的系统来说，往往很难适应这种变化的需要。图数据结构的自然伸展特性及其非结构化的数据格式，让Neo4j的数据库设计可以具有很大的伸缩性和灵活性。因为随着需求的变化而增加的节点、关系及其属性并不会影响到原来数据的正常使用，所以使用Neo4j来设计数据库，可以更接近业务需求的变化，可以更快地赶上需求发展变化的脚步。
大多数使用关系型数据库的系统，为了应对快速变化的业务需求，往往需要采取推倒重来的方法重构整个应用系统。而这样做的成本是巨大的。使用Neo4j可以最大限度地避免这种情况发生。虽然有时候，也许是因为最初的设计考虑得太不周全，或者为了获得更好的表现力，数据库变更和迁移在所难免，但是使用Neo4j来做这项工作也是非常容易的，至少它没有模式结构定义方面的苦恼。
3 开发的敏捷性
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