此還類數據庫，數據邏輯層與關係型數據庫相比，表現形式相當靈活，主種形式：鍵值模型，這種模型表現形式比較單，但卻很強擴展性。列式模型，這種模型相比於鍵值模型能夠支持較為複雜數據，但擴展性相對較差。文檔模型，這種模型對於複雜數據支持擴展性都很優勢。圖模型，這種模型使用場景，通常基於圖數據結構數據定制。之所以需這樣數據庫，因為些作場景對數據庫邏輯結構並確，對於數據擴展速度擴展量同樣也並確，利用關係型數據庫來儲話，將會隨時面臨穩定列調，個已經放量數據關係型數據庫，隨時進列增刪，將場困難甚至無法實現災難。

因此非關係型數據庫，都用來對付需方便擴展，數據量極，性能求極，用性極，數據模型靈活應用場景。

因為這類數據庫儲數據方式比較離散，因此被稱作非關係型數據庫。們基本都為解決量數據，增長數據實際運用問題而，因此又被周至稱為「科狗數據庫」。

非關係數據庫類較為特殊數據塊，其數據邏輯層基於圖論為數據基礎數據管理係統。

圖組點邊集，「點」表示實體，「邊」表示實體間關係。圖數據庫，數據間關係數據本同樣，們被作為數據部分儲起來。

這樣架構使圖數據庫能夠速響應複雜關聯查詢，因為實體間關係已經提儲到數據庫。

圖數據庫以直觀視化關係，儲、查詢、分析度互聯數據最優辦法。

這樣數據結構直接儲節點之間依賴關係，除把數據間關聯作為數據部分特征進儲，關聯還以添加標簽、方向以及屬性，這也圖數據庫關係查詢相比其類型數據庫巨性能優勢原因。

舉個例子話，點所代表實體或實例，以員、企業、帳戶或跟蹤任何其項目。們緻相當於關係數據庫記錄、關係或，或者文檔儲數據庫文檔。

而邊也稱作關係，以理解為將節點連接到其節點線；比如這些員屬於這企業，這個企業開設這些賬戶等等。

探索節點、屬性邊連接互連時，往往會得到到價值洞見，比如發現企業遊員對企業某成員正常交易，就屬於分析種理「邊」。

邊以向，也以無向。無向圖，連接兩個節點邊具單含義。向圖，連接兩個同節點邊，根據們方向具同含義。

比如庭成員，父子關係，就屬於兩個節點所構建條邊，兩個方向同含義。

這樣種數據庫對於處理分析文科識體係來說最適，因此周至決發展，甚至直接將其命名為「文科狗數據庫」。

但這個理由其實最占到半，剩另半，卻因為圖數據庫到周至穿越過來世，成最常見社交網絡數據儲分析最佳具，成查巧及度遍曆量複雜且互連接數據最佳具。

隨著社交網絡、電子商務以及資源檢索等領域爆炸性發展，采用圖形數據庫這種以處理複雜關聯儲技術，而進步組織儲、計算分析挖掘結構化且互連數據變得尤為效，因此很就得到蓬勃發展，並且延伸圖匹配、關鍵字查詢、圖分類、圖聚類頻繁子圖挖掘這個研究方向。

帶來好處，就能夠優

化檢索達億級別數據，極提數據遍曆速度及遍曆穩定性，減檢索過程務器壓力，減係統開銷，受數據量增長響，完成互聯網時代尤關係型數據庫根本無法勝任作。

過圖數據庫隨著後世分布式儲，數據分析，ai檢索等端具起進入視野，因此導緻很認為這個東。

其實這個誤會，比如數據數學理論，其實完成時間幾，完全當時應用場景軟件具都無法將之實現而已。

圖數據庫發展其實也著非常長曆史。代，ibis導航型數據庫已經支持層次模型以及樹狀結構，過形式較為特殊。

代後期，網絡模型數據庫已經誕，而且已經以支持圖結構。

dasyl（數據係統語言委員會）於定義bol，定義網絡數據庫語言。

隻過還因為件性能無法支持複雜查詢需求，沒範圍推廣使用而已。

時間裏，圖數據庫其實直隨著計算機性能斷改善而進化發展，過現依然還處於實驗研究階段，作為端學術玩，時間還清應用場景。

因此周至指導盛基旗信息報研究所，就撿到量漏，從全世界各個研究所，計算機院係，型信息企業等處，購得許識産權作為技術儲備。

等到兩千以後，隨著互聯網時代量關聯數據産、rdf資源描述框架網絡交換資源普遍應用、以及具備acid事務保證圖數據庫現，才能讓圖數據再次回到曆史台央。

等到個時候，擁圖數據庫核識産權公司，毫無疑問將成為時代寵兒。

但凡事都得個因由，也就底層邏輯，沒個發展圖數據庫理而強背景支持，周至得到李老理解，得到公司資源傾斜，乃至得到學國力支持，幾乎難如登事。

數字圖書館這個項目，就周至給發展圖數據庫到最佳錨點。