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1. 1. 图数据库介绍
   1. 1.1. 图的概念
   2. 1.2. 图数据库vs.关系型数据库
   3. 1.3. 发展
   4. 1.4. 产品分类
   5. 1.5. 架构
2. 2. 图查询的概念及应用
   1. 2.1. 图查询概念
   2. 2.2. 图查询应用
      1. 2.2.1. 搜索个贷失联客户
      2. 2.2.2. 搜索企业交易上下游
      3. 2.2.3. 企业股权穿透探索

图数据库基本应用简介

图数据库介绍

图的概念

顶点+边：G=(V,E)

分类：（三种范式）

超图（Hyper Graph）、属性图（Property Graph）、三元组（RDF）

1. 超图：实体通过超边相连，一条超边对应一类关系
2. 属性图：每个实体，所有关系都有自己的属性
3. 三元组（资源描述框架）：资源信息、属性、属性值

图数据库使用的图模型——属性图

• 节点（vertex）：实体/实例，用标签（label）表示其类型
• 边（edge）：两实体的关系，源+目标，关系类型（type）表明其类型
• 属性（properties）：键值对，描述节点和边的属性信息

图数据库vs.关系型数据库

1. 对比

	关系型数据库	图数据库
存储模型	用二维表存储实体与关系信息	用点与边的集合存储实体与关系信息
查询模型	基于扫描行、过滤行与聚合	基于点边组成路径的遍历与中间计算
分析类型	适用于简单数据查找与描述性统计	适用于关联分析与预测性分析
实时查询	物理隔离的表建立关联较慢	基于图结构的存储，关联扩展响应极快

2. 实例

——资金流从嫌疑账户开始，经过多个账户中转，最后如何回流到本身账户

• 关系型数据库：需要结合大量业务规则和算法模型来实现；很难或者无法通过SQL直接实现业务查询需求，经常涉及多度表关联操作
• 图数据库：过简单自然的建模与直接的图查询语句，更符合人类直觉；可快速的开发出图查询代码；可为下游模型提供优质的特征数据。

发展

1. 发展流行趋势迅猛
2. 学术界研究从2018年开始暴涨
3. 工业界许多图数据库解决方案

产品分类

1. 运营模式
   • 企业版：性能高、稳定；采购成本高
   • 开源社区：成本低、定制化开发；维护难度大
   • 云服务：依托第三方云
2. 面向场景
   • 操作型：企业级事务应用程序
   • 知识图谱（RDF）：RDF知识图谱
   • 多模态图：针对相同数据运行不同类型的查询——图查询、键值对查询
   • 分析图：完全面向批处理的计算平台，集成各种算法
3. 产品定位
   • 图计算系统 OLAP：侧重计算、不能实时更新，适用于实时性要求不高、数据量大场景
   • 图数据库 OLTP：图存储计算、实时查询、更新，适用于实时性要求高、逻辑计算简单场景

架构

1. 开发流程：
   1. 定义图模式 ——业务访谈/数据梳理
   2. 加载数据——数据抽取/转换/映射
   3. 创建查询——图规则/算法开发
   4. 测试查询——查询测试/调优
   5. 服务上线——生产上线
2. 技术架构：

图查询的概念及应用

图查询概念

• 场景：多张数据表之间有多个不同的关联键，常常需要使用多张表的信息进行复杂关联。

• 特点：会用到多次、甚至未知次数的表联接，甚至可能有环路问题。

• 问题：增加了数据分析人员的SQL代码开发难度以及对规则逻辑的理解难度，还会大量消耗数据库的计算资源。

• 图优势：用图查询去访问图数据库中的数据，不论是可视化探索还是代码开发，都更符合人类的直觉，减少了开发难度和逻辑复杂度，并且响应速度大大加快。

关系数据库：两步表关联；图数据库：给出一条路径即可

• 本质：在图数据库中，给定搜索的规则（Rule）和模式（Pattern），去访问图数据库中的点、边信息，包括结构信息、属性信息、路径信息等等。
  • 规则和模式：深度优先遍历、广度优先遍历、给定元路径进行搜索、给定环路结构进行搜索等等。

图查询应用

搜索个贷失联客户

• 场景：信贷不良资产的处置，寻找客户——借由寻找其亲属或其他关联人来找到失联人。
• 问题：关联人信息往往储存在数据仓库的不同表中，较为隐蔽、结构各异、难以汇总。
• 解决：图数据库中寻找

搜索企业交易上下游

• 场景：某一企业的上下游交易流水，清楚的反应了该企业以及所在产业链的现状及发展趋势，可为银行的业务决策、贷前营销、客户拓展、信用评估和风险识别预警等提供数据支持。
• 问题：产业链上存在着行业跨度大，多链路交错的复杂网络特性，不易从中快速有效地获得某企业上下游关联交易信息。并且，基于交易明细表的多次自关联操作耗时巨大、逻辑复杂。
• 解决：使用图查询，更符合人类直觉

企业股权穿透探索

• 场景：随着企业集团化、家族化、多元化发展，单一企业通过资本运作组建成商业帝国；各类资本系内部股权不透明，隐形股东和股权代持现象频繁发生，主要股东、控股股东、实际控制人、一致 行动人、最终受益人不明晰；企业与股东个人、企业与企业之间的关系与交互影响愈加复杂，单个客户信用风险的爆发有可能引发整个关联客群的风险。