大性能优势的原因。
要举一个例子的话，点所代表实体或实例，可以是人员、企业、帐户或要跟踪的任何其他项目。它们大致相当于关系数据库中的记录、关系或行，或者文档存储数据库中的文档。
而边也称作关系，可以理解为将节点连接到其他节点的线；比如这些人员属于这家企业，这个企业开设了这些账户等等。
在探索节点、属性和边的连接和互连时，往往会得到意想不到的价值洞见，比如发现企业上下游人员对企业中某成员的不正常交易，就属于分析出一种不合理的「边」。
边可以是有向的，也可以是无向的。在无向图中，连接两个节点的边具有单一含义。在有向图中，连接两个不同节点的边，根据它们的方向具有不同的含义。
比如家庭成员中，父和子的关系，就属于两个节点所构建的一条边，在两个方向上的不同含义。
这样一种数据库对于处理和分析文科知识体系来说是最合适的，因此周至决心要发展它，甚至直接将其命名为「文科狗数据库」。
但是这个理由其实最多占到了一半，剩下的另一半，却是因为图数据库到了周至穿越过来的那一世，成了最常见的社交网络数据存储分析的最佳工具，成了查巧及深度遍历大量复杂且互连接的数据的最佳工具。
随着社交网络、电子商务以及资源检索等领域的爆炸性发展，采用图形数据库这种可以处理复杂关联的存储技术，而进一步组织存储、计算分析挖掘低结构化且互连的数据变得尤为有效，因此很快就得到了蓬勃发展，并且延伸出了图的匹配、关键字查询、图的分类、图的聚类和频繁子图挖掘这五个研究方向。
带来的好处，就是能够优
化检索高达十亿级别的数据，极大提高了数据遍历速度及遍历稳定性，大大减少了检索过程中的服务器压力，减少系统开销，不受数据海量增长影响，完成互联网时代尤关系型数据库根本无法胜任的工作。
第两千零四十六章 文科狗数据库-->>(第2/3页)，请点击下一页继续阅读。