知识图谱常用的是图数据库

知识图谱是近年来非常火热的话题，它是一个包含大量实体和实体关系信息的复杂网络。为了实现知识图谱的高效存储和查询，图数据库成为了一个非常重要的技术方案。本文将介绍图数据库的相关概念和常用的图数据库实现，以及如何使用Python语言进行图数据库的操作。

一、图数据库的概念

图数据库是一种特殊的数据库，它基于图的数据结构进行存储和查询。在图数据库中，图是由节点和边构成的，节点代表实体，边代表实体之间的关系。图数据库中的每个节点和边都可以包含各种属性，这使得图数据库非常适合于存储和处理实体关系图。与传统的关系型数据库不同，图数据库的查询和遍历非常快速，甚至可以在海量数据下实现实时查询。

二、常见的图数据库实现

目前，市面上有很多开源的图数据库实现。以下介绍其中几个比较常见的图数据库实现。

1. Neo4j

Neo4j是一个非常流行的图数据库实现，它是一个完全基于图的数据库，具有良好的可扩展性和高性能的查询功能。Neo4j使用Cypher查询语言，这是一种类似于SQL的查询语言，可以方便地进行复杂的查询操作。

2. OrientDB

OrientDB是另一种流行的图数据库实现，它既支持图数据库，又支持关系型数据库，并且可以通过SQL语言进行查询。与Neo4j不同的是，OrientDB也支持文档存储和键值存储。

3. JanusGraph

JanusGraph是一个基于Apache TinkerPop图计算框架的图数据库实现，它可以在不同的数据存储后端（如Cassandra、HBase、MySQL等）上运行，并且兼容多种图数据库查询语言。

三、Python使用图数据库的应用示例

下面以Neo4j为例，介绍如何使用Python语言进行图数据库的操作。

1. 安装并启动Neo4j

为