1、什麼是圖數據庫
圖數據庫是一種使用圖數據結構實現語義查詢的數據管理系統，通過節點、邊和屬性來表示和存儲數據。
上面的數字1到數字6，都叫做“點”（或頂點）
連接點與點之間的線，叫做“邊”
也就是說，由點和連接每對點的邊所構成的圖就叫做“圖”（Graph）
點(node)：稱之爲頂點（Vertex）或點（node），也可以稱作實體（Entity）。
邊(edge)：連接兩個點（node）的邊，在知識圖譜範疇內也常被稱作關係（relation、relationship）。
圖（Graph）用至爲簡潔的點與邊，即可以表現出人與人、人與物、物與物之間的各種關係。
圖概念對於圖數據庫的理解至關重要。圖是一組點和邊的集合，“點”表示實體，“邊”表示實體間的關係。在圖數據庫中，數據間的關係和數據本身同樣重要，它們被作爲數據的一部分存儲起來。這樣的架構使圖數據庫能夠快速響應複雜關聯查詢，因爲實體間的關係已經提前存儲到了數據庫中。圖數據庫可以直觀地可視化關係，是存儲、查詢、分析高度互聯數據的最好辦法。
有兩種常用的圖形數據庫模型：屬性圖和 RDF 圖。屬性圖側重於分析和查詢，而 RDF 圖則側重於數據集成。這兩種圖形均是由一系列點（頂點）以及這些點之間的連接（邊）構成的集合。但它們是有區別的。
2、屬性圖
目前主流的圖數據庫選擇的圖模型是屬性圖。屬性圖由點、邊、標籤和屬性組成，我們結合一個具體的屬性圖實例來看一下。
以上屬性圖可以幫助我們理解一些相關概念：
1） 可以爲點設置標籤，比如 person, war等，擁有相同標籤的點我們認爲它們屬於一個分組，是一個集合，這樣劉備和曹操屬於一個分組；
2） 同樣可以爲邊設置標籤，標籤可以爲 relation等；
3） 節點可以擁有很多屬性，比如 style name、year等，這些屬性值以鍵值對的形式表示，例如：劉備的style name是玄德；
4） 邊也可以擁有屬性，比如army等；
5） 邊允許有方向，例如劉備和漢中之戰之間的邊的方向是由劉備指向漢中之戰的；
6） 元數據是用來描述點和邊的屬性信息的，元數據由若干標籤組成，每個標籤由若干屬性組成。
2.1 有向圖
“有向圖”，顧名思義就是能表示出方向的圖，我們則稱爲“有向圖”。
與此相對，邊上沒有箭頭表示出明確方向的圖，便是“無向圖”了。
有向圖：當圖中的邊有明確的方向時，且在圖中的各類操作可以利用這種方向的時候，我們稱其爲有向圖。例如，區塊鏈就是典型的有向無環圖，英文簡稱爲DAG（Directed Acyclic Graph）。以DAG的方式，可以追溯每一筆比特幣的流向、分佈、歸屬。
無向圖：
無向圖指的是忽略了邊的方向。在實際的圖數據庫實現中，通常都採用雙向邊存儲的方式來實現無向圖。
2.2 加權圖
由點和邊所構成的圖，還可以給邊加上一個值。這個值就叫作邊的“權重”或“權”，加了權的圖被稱爲“加權圖”。
沒有權的邊只能表示兩個點的連接狀態，而有權的邊就可以表示頂點之間的“連接程度”。
這個“程度”是什麼意思呢？
就是根據“圖”的內容不同，“程度”表示的意思也不同。
比如在地鐵線路中，如果把車站與車站間的票價加在邊上，就能在“圖”中看出乘車費了。
2.3 屬性圖的侷限性
在屬性圖的應用中，以下的需求是常見的但是卻難以滿足：
支持對圖中模式的捕獲
支持驗證和數據完整性
支持捕捉豐富的規則
支持繼承和推理
支持全局唯一標識符
支持可替換的標識符
圖之間的連通性
圖形可進化性的更好解決方案
這些是屬性圖設計中沒有解決的基本限制，原則上，在屬性圖中添加其中一些這樣的功能是可能的——但實現起來並不容易或便捷。
3 RDF圖
RDF 圖（RDF 即資源描述框架）符合一系列 W3C（萬維網聯盟）標準，旨在表示各種語句，適合用於表示複雜的元數據和主數據。它們通常用於關聯數據、數據集成和知識圖譜。它們可以表示域中的複雜概念，也可以提供豐富的語義和數據推斷。
在 RDF 模型中，語句由三個元素表示：一條邊連接兩個頂點，反映語句的主語、謂語和賓語 — 叫做 RDF 三元組。每個頂點和邊都由唯一的 URI（即唯一資源標識符）來標識。RDF 模型支持通過定義明確的語義以標準格式發佈數據，從而實現信息交換。政府統計機構、製藥公司和醫療機構現已廣泛採用 RDF 圖。
RDF模型在頂點和邊上沒有屬性，只有一個資源描述符，這是RDF與屬性圖模型間最根本的區別。在RDF中每增加一條信息都要用一個單獨的節點表示。比如，在圖中給表示人的節點添加姓名。在屬性圖中只需要在節點添加屬性即可，而在RDF中必須添加一個名字的單獨加節點，並用hasName與原始節點相連。
就是所有的信息都是節點，無論是張三這個名字，還是張三這個人，他們都屬於節點
張三相關節點爲張三，身份證號，住所等等
