在圖資料庫和關聯式資料庫中，資料元素都以其之間的預定義關係儲存。然而，它們以完全不同的方式表示數據之間的關係。在關聯式資料庫中，資料以行和列的形式以表格格式儲存。相關資料也儲存在表中，資料點具有到原始表的連結。涉及資料關係的操作變得低效，因為它們需要搜尋多個資料表。相比之下，圖形資料庫將資料儲存為實體和關係的網路。它使用數學圖論來儲存資料之間的關係並對其執行操作。圖資料庫在建模關係方面要有效率得多。在數據關係複雜的情況下，它們顯著提高了應用程式的效率。
資料模型：圖資料庫與關聯式資料庫
圖資料庫和關聯式資料庫都儲存資訊並表示資料之間的關係。然而，關係模型優先考慮資料對象，而圖模型優先考慮對象之間的關係。
關係資料庫模型
關聯式資料庫使用將資訊組織成行和列的資料表。ig資料庫 列包含資料物件的特定屬性，行代表單獨的資料記錄。
關聯式資料庫的固定模式要求您預先使用主鍵和外鍵描述表之間的關係。
例子
考慮一個社交網路應用程序，其中包含可以彼此成為朋友的客戶的個人資料。要對資料建模，您將需要兩個表。
朋友表可能如下圖所示：
正如您所看到的，在表示複雜關係時，存在冗餘和重複。這可能會增加儲存需求並降低擴充時的效能。
圖資料庫模型
另一方面，圖資料庫使用具有屬性、邊和節點的圖結構來表示資料。節點是對象，邊展示了這些節點之間的關係，屬性描述了節點和邊的屬性。這種動態結構使得圖形資料庫對於表示相關資料非常有用。它在關係和資料類型方面提供了更大的靈活性圖資料庫和關係資料庫有什麼區別 。
例子
上一節的社群媒體應用程式的數據現在將呈現如下：
{customer_id：“C1”
名稱：“亞歷杭德羅”
位置：“美國”
朋友：「C2，C3」}
建模關係時不再出現資料記錄的重複或冗餘。
主要區別：圖與關聯式資料庫
除了不同的資料模型之外，關聯式資料庫和圖形資料庫還有許多差異，使它們在功能和實用性方面有所不同。
手術
圖遍歷演算法用於查詢圖資料模型。這些演算法要么是面向深度的，要么是面向寬度的，什麼是多線電話系統？ 這有助於快速查找和檢索連接的資料。圖形資料庫對於複雜的關係和查詢非常有用，因為它們能夠識別資料之間的關係。
相反，關聯式資料庫使用 SQL 來檢索和操作資料。使用 SQL，使用者可以對資料表執行各種類型的查詢，例如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE 。關係資料庫擅長處理具有明確定義的表之間關係的結構化資料。它們對於執行複雜的過濾、聚合和連接多個表特別有效。
縮放選項
擴展關係資料庫時，通常會垂直擴展。垂直擴展是指升級硬件，例如處理器、儲存或內存，以增加伺服器可以處理的負載。垂直擴展有其局限性，這可能會帶來成本問題。
關聯式資料庫還可以使用分片來水平擴展，其中資料分佈在多個伺服器上。然而，分片使資料儲存變得複雜，並可能導致一致性問題。
相比之下，圖形資料庫非常適合水平擴展，並使用分區來實現這一點。圖資料庫有什麼區別所有分區都位於不同的伺服器上，這允許許多伺服器並行處理圖查詢。透過分佈在多個節點上，資料庫引擎即使在大規模情況下也可以有效率地查詢資料。
表現
圖資料庫提供無索引的鄰接性，從而提高效能。由於沒有鄰接索引，系統可以在相關實體之間導航。由於圖資料庫將關係儲存為節點之間的連結或指針，因此資料庫可以遵循記憶體指針並在物件之間快速移動。在這種情況下，資料庫不需要索引或映射表。
這種無索引的鄰接系統允許圖資料庫實現恆定時間的關係遍歷。 「恆定時間」意味著您可以在相同的時間內在圖形資料庫中的關係之間順序移動，無論資料大小如何。節點之間的直接連接提供即時訪問，使您可以快速查詢和追蹤關係。這些功能使圖資料庫非常有效率。
或者，關聯式資料庫使用索引查找，必須掃描表來識別物件之間的關係。可以連接多個表，但這很耗時，因為系統必須掃描大型索引以獲取更多資料。因此，關係資料庫無法提供與圖資料庫相同的效能。
易於使用
圖形資料庫是面向關係的，這使得它們在使用連接資料時更容易使用。當您導覽具有多個關係的路徑時，沃沃盒 這些資料庫非常適合處理多步驟查詢。您也可以使用Gremlin或Cypher等圖查詢語言來直觀地表達關係。這些語言可讓您探索相關數據，這簡化了用於探索巢狀和聯結數據的語法。
關聯式資料庫使用 SQL，在管理多節點查詢時會感覺不自然。如果一個查詢由多個連接組成並且跨越巢狀子查詢，那麼編寫 SQL 就會變得困難。如果您不小心，這可能會導致難以閱讀和處理的笨拙查詢。
同時，關係資料庫發展並在各個應用領域流行。您可以利用多種工具、圖資料庫有什麼區別資源和社群支援來優化您的系統。他們還以可靠且符合 ACID 的方式管理結構化資料方面做得很好。 ACID 屬性是原子性、一致性、隔離性和持久性，有助於確保資料可靠性。
何時使用圖資料庫以及何時使用關聯式資料庫
圖形和關係資料庫有許多強大的用例。由於它們具有不同的數據模型和幾個關鍵差異，因此它們在不同的領域中有效。
圖資料庫
圖資料庫提供了靈活的設計，允許動態更改和調整資料。它對數據關係的關注使其在分析、語義搜尋或推薦引擎中很有用。圖資料庫是以下場景的最佳選擇。
- 您處理具有複雜關係的數據，例如社交網路、詐欺偵測系統、知識圖和搜尋引擎。
- 您需要一個不斷發展的模式，因為您可以更改邊、節點和屬性，而不會影響資料庫結構的其餘部分。
- 您使用相關資料並需要在關係之間進行三個或更多轉換（對等查詢）
圖資料庫靈活、可擴展、動態，且擅長表示資料之間的關係。
關聯式資料庫
關係資料庫提供具有出色資料完整性支援的結構化模式。關係資料庫是以下場景的最佳選擇。
- 您需要 ACID 合規性以及高水準的資料完整性和一致性，就像在金融交易中一樣。
- 您可以使用高度結構化的數據，這些數據非常適合表格數據模型，例如在企業資源管理中。
- 您的數據之間的連接是有限的
AWS 如何協助您滿足關聯式資料庫和圖形資料庫要求？
Amazon Web Services (AWS) 提供關聯式資料庫和圖形資料庫解決方案。
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 是一組託管服務，可讓您輕鬆在雲端中設定、使用和擴展關聯式資料庫。 Amazon RDS 支援多種資料庫引擎，例如：
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server，用於部署多個版本的 SQL Server（2014、2016、2017 和 2019）
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for MySQL支援 MySQL Community Edition 版本 5.7 和 8.0。
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for MariaDB支援 MariaDB 伺服器版本 10.3、10.4、10.5 和 10.6
同樣，Amazon Neptune 是一個專門建構的高效能圖形資料庫引擎。該服務經過優化，可以以毫秒延遲儲存數十億個連接和查詢圖。
Neptune 支援流行的圖形模型 – 屬性圖和 W3C 資源描述框架 (RDF)。它還支援 Gremlin 和 SPARQL 等查詢語言，因此您可以建立查詢來導航高度連接的資料集。
海王星有以下幾個特點：
- 為了實現高可用性，此服務使用唯讀副本、時間點復原、連續備份和跨可用區複製。
- 由於支援儲存資料加密，該服務是安全的。
- 這是完全可以管理的。使用資料庫時，您不再需要處理管理任務，圖資料庫有什麼區別例如配置必要的硬體、安裝軟體修補程式、安裝和配置資料庫本身以及備份資料庫。