随着数据形式的变化，面向不同场景的数据库也应运而生，主要包括关系型数据库(如Oracle、Mysql、SQLite)和非关系型数据库NoSQL(如内存数据库Redis、文档数据库MogoDB、列式数据库HBase、图数据库Neo4j)两大类。在NoSQL中，以Neo4j为代表的图数据库解决了海量关联数据存储和查询的问题。

都说在处理关联型数据上，图数据库表现得比传统关系型数据库优异，但优异在哪里呢？特别是，为什么图数据库查询关系数据更快呢？本文将以一个具体的例子进行解读。

图数据库VS关系型数据库

相对于关系型数据库来说，图数据库因其存储结构的特点相较于关系型数据库有天然的优势，总结起来有如下几点：

1. 更好的性能表现：对于高度关联的数据来说，会产生较多的join操作，当join层次过多的时候，关系型数据库的性能会显著低于图数据库。
2. 灵活性：图数据库具有更好的灵活性，不强制把图数据存储到结构一定的数据表中，属性值的新增和删除都很方便，对于NULL值很多的数据集、非结构化数据等非常有用。
3. 便于数据模型：因为没有预先设定的结构，使得数据建模非常方便，可按需调整。
4. SQL查询痛点：随着Join的操作，SQL语句会变得非常复杂。

对于上述四点优势，2-4理解起来没什么难度，第一点虽然字面意思能理解，但一直搞不懂是为什么？join的层数变多会让关系型数据库查询性能下降能够理解，但为什么图数据库不会呢？

案例场景

场景：有三张表分别是部门表D(部门ID、部门名称)、员工表E(员工编号、员工姓名、所属部门)、支出表P(支出编号、员工、金额)，现在想查询的是部门d1的总支出金额。

关系型数据库

先来看一下传统关系型数据库是怎么解决场景中提出的问题，通过对需求的分析，SQL可以写成如下形式：

select sum(P.money)from Dleft join Eon D.id = E.didleft join Pon E.id = P.eidwhere D.id = 'd1'

上述查询语句会怎么执行呢，大致可分为如下几步：

1. 遍历D表，定位部门编号id为d1的部门，即要把D表的每一个值都访问一遍，时间复杂度是|D|。
2. 遍历E表，判断每一行数据的部门编号did字段是否为d1，即定位所属部门编号为d1的员工，假设最终定位到d1部门中有m位员工，时间复杂度是|E|。
3. 遍历P表，判断每一行数据的员工编号是否与第2步中得到的m位员工编号相同，进而得到支出金额，时间复杂度为5*|P|。
4. 汇总支出金额。

上述的按步分析可知，传统关系型数据库在解决这样一个问题时会多次遍历多张表，总的时间消耗是|D|+|E|+m*|P|。这还是在只探查一个部门的简化情况下，如果分析所有部门，时间复杂度可达到|D|*|E|*|P|，一般D表数据量不大，但E和P表的数据量(特别是P表)的数据量都很大，这样消耗的时间就很长了。

可能会有人说为什么不做索引，确实通过索引能够改善查询性能，假设D、E、P表的索引分别建在部门编号、员工编号、支出编号上，那么上面场景的时间消耗是多少呢？

1. 因为D表中的部门编号有索引，所以定位部门d1的时间为常数时间，记为1。
2. 员工表E的索引不在部门编号上，因此查询部门员工的操作仍然需要遍历全表，耗时为|E|。
3. 支出表P的员工编号也没有做索引，查询部门员工支出仍然需要遍历全表，耗时为|P|。
4. 那么，总耗时是1+|E|+m*|P|。在E表和P表都很大的情况下，耗时仍然过长。

随着D表、E表、P表规模的扩大，上述场景的耗时会越来越大。如果再增加一个支出明细表PI(产品编号、产品名称、产品数量、产品单价、支出编号)，想要查询每个部门的具体支出明细，上面的SQL代码就更复杂了，耗时也就更长，最坏情况下是|D|*|E|*|P|*|PI|。

也就是说，即使使用索引，传统关系型数据库还是会随着查询层次的加深、数据量的加大，查询性能会逐渐恶化，这还不算索引本身的维护成本。

图数据库

相较于传统的关系型数据库，图数据库(以Neo4j为例)并不是把数据存在一张一张表里，然后通过外键进行关联，而是在存储结构上直接把节点及其关联节点连接在一起。这样，当需要查询一个节点的关联节点时，直接从节点循着链接出发去寻找就可以了，而不需要遍历所有节点，大大节省了查询时间。

对于上述场景中的部门、员工、支出，图数据库将其视为实体，员工和部门之间通过“属于”的关系链接在一起，支出和员工通过“实施”关系链接在一起，如下图所示：

那么，如何查询部门d1的支出情况呢，步骤如下：

1. 通过索引技术快速定位编号为d1的部门，耗时为1。
2. d1为图数据库中的一个节点，直接遍历通过“属于”关系与该节点联结的节点(员工)，耗时为m，m为部门d1的员工数。
3. 围绕m个员工节点，遍历通过“实施”关系与这些节点联结的节点(支出)。假设有n个支出事件与部门d1的m个员工相关，那么耗时为n。
4. 这样，总的耗时时间为1+m+n。

这里，m和n都远小于|E|和|P|，因此耗时远小于传统关系型数据库的耗时。

即使是查询所有部门的支出情况，耗时为|D|+|E|+|P|，耗时也远比|D|*|E|*|P|少。

还有就是上面提到的，增加一个支出详情表PI，其实对于图数据库来说，并不会有多大影响。单一部门的时间变成1+m+n+c，远小于|D|+|E|+|P|+|PI|；全部部门的时间是|D|+|E|+|P|+|PI|，耗时也远比|D|*|E|*|P|*|PI|少。

总结一下

通过上面的例子可以看出，使用图数据库查询时，查询工作量仅与被查询的节点关系数有关(即一个子图)，而与全局节点数无关，这样当全局节点数变多、图变大时，子图的查询工作量不会有太大变化。另外，即使是查询层次变深，对于图数据库来说，只是多查了一层子图，逻辑比较清晰，不会像传统关系型数据库那样增加SQL的复杂度和表的遍历工作量。

这就是为什么在关联数据查询的场景下，图数据库的效率要比传统关系型数据库高的原因。

PS：本文内容多翻译自《Why Graph Databases Outperform RDBMS on Connected Data》，原文有更多解读，如果您感兴趣，可自行阅读。

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