知识图谱图数据库选型

知识图谱是人工智能领域中比较热门的话题之一，因为将实体和关系按照特定的语义构建起来，可以进行知识自动化推理和应用。知识图谱数据在实际应用中起到了至关重要的作用，而知识图谱图数据库的选型则是实现一个好的知识图谱应用的关键环节。所以本文将对知识图谱图数据库的选型进行分析，介绍一些常见的开源数据库以及它们在知识图谱中的应用。

一、图数据库概述

图数据库是一种专门为存储图形结构（节点和边之间的关系）而设计的数据库。与关系型数据库相比，图数据库不关心数据之间的关系并强调数据之间的连接。图数据库适用于处理需要跨越多个实体的复杂关系的数据，例如社交网络、物流系统等。

二、常见的图数据库

1. Neo4j

Neo4j是一种完全符合ACID标准的图形数据库，被广泛应用的开源图形数据库之一。适用于需要高效存储和检索关系数据的场景。Neo4j能够处理大量的节点，也可以为节点添加一些复杂的属性数据，相比于其他的图形数据库，Neo4j的查询速度更快，而且支持搜索和复杂查询操作。此外，利用Neo4j的图孤立性，易于实现数据分区。

例如，我们可以使用Neo4j保存一些食物的数据，如下图所示：

2. ArangoDB

ArangoDB是一个跨多个数据模型支持的图形数据库，它支持面向文档、图形和键值的数据模型，也被称为“多模型数据库”。其基于NO-SQL思想，支持ACID事务、SPARQL查询语言，同时可以方便地添加和查询图形数据。ArangoDB还支持在分布式数据库中存储大规模图形数据。

下图展示了一个