选择哪种图数据库来支持知识图谱的构建呢？图数据库选择指南 (知识图谱 用哪个图数据库)
随着人们对大数据和的不断深入探究，越来越多的数据被应用在了不同领域的知识图谱构建中。知识图谱的构建是一个复杂而又漫长的过程，其中图数据库是支撑知识图谱构建不可或缺的一环。如何选择合适的图数据库支持知识图谱的构建？本文将对图数据库的基本概念、选择指南、对比分析等方面进行介绍。
一、图数据库基本概念
通俗的说，图数据库就是一种专门用来存储图结构的数据库。它通过节点和边的方式建立数据之间的关系，以图的方式展现数据之间的各种关系。正是这种特殊的建模方式，使得图数据库在面对复杂的数据结构的时候能更好的解决各种关系的挖掘、分析和查询。
目前市面上的图数据库主要可以分为三类：基于关系的图数据库、基于RDF的图数据库和基于文档的图数据库。
1. 基于关系的图数据库：作为图数据库的最早一种形态，它最早是由CEMC(TinkerPop)和Neo4j两家公司所创建的。基于关系图的数据库通常采用语法简单、性能高效、结果较为直观的图形式进行数据数据存储、查询和分析，如主导语言Cypher。
2. 基于RDF的图数据库：RDF作为数据标准协议，是一种用来描述Web资源的语言。因此基于RDF的图数据库通常可以实现对大规模的万维网数据进行存储和查询，如Jena和Virtuoso。
3. 基于文档的图数据库：基于文档的图数据库相对较新，它采用了自然语言描述的方式来描述数据结构，即将每一个节点和边都存储为一个文档对象。相比于其他两种图形式，基于文档的图形式更灵活，更适合存储不同类型的数据。
二、图数据库的选择指南
1. 数据结构选择：在图数据库的选择过程中，首先需要确定需要存储和管理的数据类型是怎样的。如果需要存储的数据不是无论如何也不可能建立任何关系的，则其并不适合图数据库。
2. 性能需求：当需要进行高效、大规模、复杂的查询时，基于关系图的图数据库通常表现的较为突出。基于RDF的图数据库通常具有较高的数据查询和存储效率。基于文档的图数据库因其自然语言描述方式，可适合存储不同类型、结构不同的数据，但对于大规模、高效的图形数据处理还尚未达到更佳状态。
3. 数据安全性：通常情况下，图数据库代表的是企业数据重要的一部分。因此，在选择图数据库时，数据安全性是至关重要的。需要了解相应的数据库在安全方面的性能和强度，并且需要根据现有的企业安全策略来确定相应的安全安排。
4. 数据完整性：图数据库的数据完整性是数据管理的一个主要考量方面。在选择图数据库时，需要尊重当前的数据完整性标准，并制定相关的数据验证策略。
5. 数据可扩展性：基于大规模分布式环境的数据管理方案，在选择图数据库时，需要考虑到数据的可扩展性。能否支持任意数据量的存储管理、支持分布式的多节点服务器架构，对于未来数据管理的需求和疏浚效率是至关重要的。
三、图数据库的对比分析
凭借图特定的建模方式和处理方法，图数据库已经成为知识图谱构建和分析的关键技术之一。为帮助读者更好的了解和选择图数据库，我们将分别对三种图数据库进行简要的对比分析。
1. Neo4j
Neo4j是最早在图数据库领域出现的先驱之一，并已成为实际应用中最成熟、最知名的图数据库之一。
优点：
1）高效查询：基于Cypher查询语法，可灵活查询较大、复杂图结构的数据。
2）易于使用：提供普通SQL类操作来实现排序、搜索、过滤、数据更新等多项操作。
3）高可扩展性：支持以无线扩展的方式创建任意数量的图模式、边和节点，相对于其他的图数据库具有更好的扩展性。
缺点：
1）对于较小的图具有较为复杂的安装和操作。
2）对于处理大规模图数据的处理能力还不够强大。
2. TigerGraph
TigerGraph 版权属于美国GSQL Inc.公司，它是世界首个真正的并行图数据库。在内核、分布式架构和 API 方面都有显著的优势。
优点：
1）高效性能：能够支持大规模图结构的高效查询，处理大规模图数据时表现出业界领先的价格性能比。
2）丰富的图算法库：提供了完整、丰富的图算法库，可大大减轻用户的开发负担。
3）高度可扩展性：在后台基于分布式架构运行，支持水平扩展。
缺点：
1）相对较新，生态环境不够完善。
2）对于数据固定结构形式的存储和处理性能相对较差。
3. ArangoDB
ArangoDB是新一代的多模型数据库，可以实现图数据库、键值和文档的三种组合。它是一款高效的数据库，可用于高速地存储、查询和分享多种类型的数据。
优点：
1）多数据模型：支持所有三种类型（图形、文档和键/值）的数据模型，各个模型之间可以进行混合存储。
2）语法简单：内置AQL语言，操作与查询比较简单。
3）高度可扩展：拥有灵活的水平扩展和很好的性能。
缺点：
1）对于大规模图数据的管理处理比较缓慢，性能还可优化。
2）图数据库的 API 接口相对不太成熟。
四、结语
随着知识图谱的不断发展和完善，图数据库的应用也将不断深入到各个领域中。选取合适的图数据库掌握构建维护知识图谱的关键技术，因此，需要根据实际需要，在结合以上几个方面的基础上，明确自己的需求和要求，寻找适合自己的图数据库，从而帮助企业更好地完成知识图谱的构建。
相关问题拓展阅读：
知识图谱平台产品哪个好？
Sophon KG
星环知识图谱软件（Sophon KG）是一站式知识全生命周期的管理平台，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。本平台支持低代胡游码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。
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星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，获得了多项荣誉和权威认可，发挥了重要的引领者作用。星游凳环科技知识图谱平台曾入围Gartner 2023《Market Guide for Artificial Intelligence Startups, Greater China》，获得中国证券业协会2023年重点课题研究优秀课题，并多次入围字母点评“知识图谱平台领导者象限”。此外，曾参与编写中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》、IEEE-P2907课题《信裤磨销息技术 人工智能 知识图谱技术框架》（国标计划号T-469）߅.
知识图谱可以用python构建吗？
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答案当然是可以的！！！
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什么是知识图谱
从Google搜索，到聊天机器人、金融风控、物联网场景、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。
互联网的终极形态是万物的互联，而搜索的终极目标是对万物的直接搜索。传统搜索引擎依靠网页之间的超链接实现网页的搜索，而语义搜索是直接对事物进行搜索，如人物、机构、地点等。这些事物可能来自文本、图片、视频、音频、IoT设备等各种信息资源。而知识图谱和语义技术提供了关于这些事物的分类、属性和关系的描述，使得搜索引擎可以直接对事物进行索引和搜索。
知识图谱是由Google公司在2023年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图春洞缺谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度颤缺出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。
那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。
本项目利用pandas将excel中数据抽取，以三元组形式加载到neo4j数据库中构建相关知识图谱。
运行环境
基于Neo4j能够很容易构建知识图谱，除了用neo4j自带的cypher，也支持Python包py2neo创建节点和关系从而构建知识图谱。本项目是基于发票信息，将发票数据中结构化数据抽象成三元组，分别创建节点和关系从而构建成知识图谱。
具体包依赖可以参考文件requirements.txt
neo4j-driver==1.6.2numpy==1.15.3pandas==0.23.4parso==0.3.1pickleshare==0.7.5pluggy==0.8.0prompt-toolkit==1.0.15py==1.7.0py2neo==ygments==2.2.0pytest==3.9.3python-dateutil==2.7.5wcwidth==0.1.7wincertstore==0.2xlrd==1.1.0
将所需依赖安装到pyton中：pip install -r requirements.txt
Pandas抽取excel数据
python中pandas非常适用于数据分析与处理，可以将excel文件转换成dataframe格式，这种格式类似于Spark中的Dataframe结构，可以用类sql的形式对数据进行处理。
Excel数据结构如下
通过函数data_extraction和函数relation_extrantion分别抽取构建知识图谱所需要的节点数据以及联系数据，构建三元组。
数据提取主要采用pandas将excel数据转换成dataframe类型
invoice_neo4j.py
建立知识图谱所需节点和关系数据
DataToNeo4jClass.py
具体代码请移步到GitHub上下载
详细内容请到github下载，项目名neo4j-python-pandas-py2neo-v3
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excel知识图谱配置文件在哪
数据库中。excel知识图谱是以结构化的形歼灶式描述客观世界隐山中概念、实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界氏携扮的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力，配置文件在数据库中。
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