Graph 如何在关系数据库中持久化图形数据结构？

我考虑过创建一个顶点表和一个边表，但是在内存中构建图和遍历子图需要大量的查找吗？我希望避免过多的数据库读取。有没有其他方法可以持久化图形

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旁注：我听说过Neo4j，但我的问题是如何在标准数据库中概念性地表示图形。不过，我对一些NoSQL解决方案持开放态度，比如mongodb。

答案很不幸：您的考虑在每一点上都是完全正确的。必须将节点（顶点）存储在一个表中，以及引用FromNode和ToNode的边，才能将图形数据结构转换为关系数据结构。你也是对的，这会导致大量的查找，因为你不能将它划分成子图，而子图可能会被立即查询。您必须从一个节点遍历到另一个节点，从一个节点遍历到另一个节点，以此类推（当SQL处理集合时，以递归方式）

重点是…

关系、面向图形、面向对象和基于文档是满足不同需求的不同类型的数据结构。这就是为什么会出现这么多不同的NoSQL数据库（大多数都是简单的文档存储），因为以关系方式组织大数据毫无意义

备选方案1-面向图形的数据库

但也有面向图形的NoSQL数据库，这使得图形数据模型成为一级公民，就像我现在正在玩的一样。它的优点是，尽管它将数据持久化为图形，但它仍然可以以关系的、甚至面向对象的或面向文档的方式使用（即，通过使用普通的旧SQL进行查询）。然而，这无疑是从中获取数据的最佳方式

备选方案2-在内存中使用图形

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当涉及到快速路由时，路由框架如在内存中构建完整的图（数十亿个节点）。因为Graphhopper使用了GraphStore的MemoryMapped实现，它甚至可以在只需要一些MB内存的Android设备上运行。启动时，完整的图形从数据库读取到内存中，然后在那里进行路由，因此您无需查找数据库。

我遇到了同样的问题，决定最终采用以下结构，需要两个数据库查询，然后剩下的工作在内存中：

将节点存储在表中，并使用每个节点记录引用图形：

Table Nodes

id  | title | graph_id
---------------------
105 | node1 | 2
106 | node2 | 2

还将边存储在另一个表中，并再次引用这些边与每条边所属的图形：

Table Edges

id | from_node_id | to_node_id | graph_id
-----------------------------------------
1  | 105          | 106        | 2
2  | 106          | 105        | 2

使用一个查询获取所有节点，然后使用另一个查询获取所有边

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现在，构建存储图形的首选方法（例如，邻接列表）并继续应用程序流程。

在前面的内容中添加MS SQL Server添加的事实

它遵循所描述的具有节点和边表的模式（应使用特殊的“作为节点”和“作为边”关键字创建）。

它还引入了新的MATCH关键字“支持模式匹配和通过图进行遍历”，如下所示（在下面的示例中，friend是edge表的名称）：

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还有一套非常好的文章。

为了给你提供有价值的建议，我需要你方提供更多信息。我们讨论了多少个节点和多少个关系？我想是几十亿个节点。就像我说的，这主要是概念性的，但我很好奇如何扩展大量的记录。我想我脑子里有非常大的图形。不是开源的，但它正是你想要的：新的Aster 6.0在关系数据库中带有图形引擎——它被称为SQL-GR，旨在对存储在关系表中的图形（在Aster中）使用现有的和新的函数：以节点表和边缘表表示。我了解到diaspora确实使用RDBMS进行图形化，但不确定要使其支持庞大的基础（如70%的facebook）需要什么硬件要求，或者甚至可能需要什么硬件要求。+1顺便说一句：“图形数据库”和“关系数据库”之间真正的唯一区别是查找的实现。如果节点表中引用的边列表是通过直接指针到达的，则可以将其称为graph DB，尽管数据仍然可以组织在表中！因此，如果这种查找是log（n）per edge list或甚至per edge，那么人们称之为“关系数据库”，遍历图的成本相当高（与存储是否映射或内存或其他情况无关）。@Karussell值得注意的是，大多数SQL数据库都支持基于哈希的索引，其中边/顶点查找是O（1），就像图形数据库一样。O（log（n））查询时间通常与基于B树的索引相关联，这些索引通常在数据排序很重要时使用（对于边/顶点ID通常不相关）。您可能是对的。与直接指针相比，基于散列的索引仍然有开销（空间和时间）。但可能DBs使用的技术非常相似，只是营销宣传使他们看起来非常不同：）

SELECT Person2.name AS FriendName
FROM Person Person1, friend, Person Person2
WHERE MATCH(Person1-(friend)->Person2)
AND Person1.name = 'Alice';