眾所周知，數(shù)據(jù)庫(kù)是根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織，存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)。它是對(duì)計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)有組織，共享和統(tǒng)一管理的長(zhǎng)期收集。數(shù)據(jù)庫(kù)不僅可以存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，它還是多種數(shù)據(jù)管理方法。數(shù)據(jù)庫(kù)的類(lèi)型很多，從存儲(chǔ)各種數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單表到可以存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。今天本文要介紹的是關(guān)于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形數(shù)據(jù)庫(kù)的信息。那么內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)是什么？圖形數(shù)據(jù)庫(kù)是什么？

　　內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)是什么？

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)主要是把磁盤(pán)的數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中進(jìn)行相應(yīng)操作。

與直接讀取磁盤(pán)數(shù)據(jù)相比，內(nèi)存的數(shù)據(jù)讀取速度要高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)，因此，將數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中能夠極大地提高應(yīng)用的性能。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)改變了磁盤(pán)數(shù)據(jù)管理的傳統(tǒng)方式，基于全部數(shù)據(jù)都在內(nèi)存中的特點(diǎn)重新設(shè)計(jì)了體系結(jié)構(gòu)，并且在數(shù)據(jù)緩存、快速算法、并行操作方面也進(jìn)行了相應(yīng)的升級(jí)，因此，其數(shù)據(jù)處理速度一般比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)處理速度快幾十倍。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的最大特點(diǎn)是其應(yīng)用數(shù)據(jù)常駐內(nèi)存中，即活動(dòng)事務(wù)只與實(shí)時(shí)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)存進(jìn)行數(shù)據(jù)交流。

常見(jiàn)的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)有 Memcached、Redis、SQLite、Microsoft SQL Server Compact 等。

　　圖形數(shù)據(jù)庫(kù)是什么？

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)是 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中的一種應(yīng)用圖形方式存儲(chǔ)實(shí)體之間關(guān)系信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，最常見(jiàn)例子就是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的關(guān)系。

用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)“關(guān)系信息”數(shù)據(jù)的效果并不理想，其查詢(xún)步驟復(fù)雜、響應(yīng)緩慢，而圖形數(shù)據(jù)庫(kù)的特有設(shè)計(jì)卻非常適合“關(guān)系信息”數(shù)據(jù)的管理。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在表示多對(duì)多關(guān)系時(shí)，一般需要建立一個(gè)關(guān)聯(lián)表來(lái)記錄兩個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系，若這兩個(gè)實(shí)體之間擁有多種關(guān)系，那就需要額外增加多個(gè)關(guān)聯(lián)表。而圖形數(shù)據(jù)庫(kù)在同樣的情況下，只需要標(biāo)明兩者之間存在著不同的關(guān)系。如果要在兩個(gè)節(jié)點(diǎn)集間建立雙向關(guān)系，只需要為每個(gè)方向定義一個(gè)關(guān)系即可。

也就是說(shuō)，相對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的各種關(guān)聯(lián)表，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)系可以通過(guò)關(guān)系能夠包含屬性這一功能來(lái)提供更為豐富的關(guān)系展現(xiàn)方式。

因此，相較于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶(hù)在對(duì)事物進(jìn)行抽象時(shí)將擁有一個(gè)額外的標(biāo)識(shí)，那就是豐富的關(guān)系。

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)更有利于對(duì)人際關(guān)系、事件關(guān)系及其他關(guān)系的數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用。如微信的社交網(wǎng)絡(luò)，主要用于保持親人和朋友之間的聯(lián)系，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)能很好地顯示出用戶(hù)在朋友圈所具有的影響力，以及朋友之間是否存在著共同的愛(ài)好和興趣。

常見(jiàn)的圖形數(shù)據(jù)庫(kù)有 Neo4j、FlockDB、AllegroGrap、GraphDB、InfiniteGrap 等，另外，還有其他一些圖形數(shù)據(jù)庫(kù)，如 OrientDB、InfoGrid 和 HypergraphDB 等。

上述就是關(guān)于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)是什么，以及圖形數(shù)據(jù)庫(kù)是什么的全部?jī)?nèi)容，想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)的信息，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。