圖數據庫一體機是麵向知識圖譜、大數據、科學計算、工程計算、大數據分析、機器學習、深度學習、電信、能源、氣象、金融、數據庫、高gao頻pin交jiao易yi等deng行xing業ye應ying用yong。是shi支zhi持chi屬shu性xing圖tu模mo型xing，用yong於yu處chu理li高gao度du連lian接jie數shu據ju查zha詢xun與yu存cun儲chu的de實shi時shi可ke靠kao的de數shu據ju庫ku，管guan理li極ji致zhi計ji算suan性xing能neng和he並bing行xing加jia速su效xiao率lv的de彈dan性xing高gao性xing能neng計ji算suan服fu務wu平ping台tai。適shi用yong於yu金jin融rong欺qi詐zha檢jian測ce、企業圖譜、公共安全、數字化變革、非關係型數據庫、大數據、大數據可視化、數據分析、供應鏈管理、數據管理、圖數據、數據決策、數據展示、反欺詐、反洗錢、實時推薦、客戶360、網絡安全等領域。
興起於20世紀60年代的數據庫技術十年來並未普及。近十年來，信息世界發展迅速，麵對極其複雜、互聯互通、動態多變的數據洪流，數據庫平台如雨後春筍般湧現，市場上有350多個選擇。多年來，數據庫市場一直以每年5%至6%的速度高速擴張，預計未來4至5年市場規模將從目前的500億美元攀升至1000億美元。
近兩年來，數據庫行業的發展趨勢呈現出三個特點。
1 融合
隨sui著zhe新xin數shu據ju的de大da規gui模mo創chuang新xin，快kuai速su擴kuo張zhang的de數shu據ju庫ku市shi場chang再zai次ci呈cheng現xian出chu融rong合he態tai勢shi，數shu百bai家jia數shu據ju庫ku廠chang商shang逐zhu漸jian被bei分fen為wei四si個ge新xin的de穩wen定ding的de數shu據ju庫ku陣zhen營ying，包bao括kuo文wen檔dang數shu據ju庫ku、圖形數據庫、時間數據庫和NewSQL數據庫。在不同的子領域，隻有數量有限的公司處於領先地位，比如圖領域的Neo4j和文檔領域的MongoDB。
2 向雲遷移已經成為整個行業的長期趨勢
2017年前後一些大型雲供應商和獨立雲供應商開始現。雖然曾由於數據重力、監管等因素進度有所放緩，但這一趨勢再次全麵展開。在很大程度上，數據向雲服務的轉移已經成為數據庫平台發展的驅動因素。
3 數據科學家方興未艾
總(zong)的(de)來(lai)說(shuo)，數(shu)據(ju)科(ke)學(xue)家(jia)不(bu)喜(xi)歡(huan)數(shu)據(ju)庫(ku)，但(dan)他(ta)們(men)喜(xi)歡(huan)數(shu)據(ju)。圖(tu)數(shu)據(ju)庫(ku)是(shi)一(yi)個(ge)例(li)外(wai)，越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)數(shu)據(ju)科(ke)學(xue)家(jia)青(qing)睞(lai)它(ta)。數(shu)據(ju)科(ke)學(xue)家(jia)使(shi)用(yong)圖(tu)形(xing)算(suan)法(fa)處(chu)理(li)數(shu)據(ju)，然(ran)後(hou)通(tong)過(guo)圖(tu)形(xing)將(jiang)數(shu)據(ju)輸(shu)入(ru)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)管(guan)道(dao)，從(cong)而(er)為(wei)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)模(mo)型(xing)和(he)預(yu)測(ce)提(ti)供(gong)關(guan)係(xi)信(xin)號(hao)。因(yin)此(ci)，圖(tu)形(xing)數(shu)據(ju)庫(ku)成(cheng)為(wei)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)管(guan)道(dao)的(de)核(he)心(xin)部(bu)分(fen)。
以供應鏈為例，十年前供應鏈應用還不是圖數據庫的最佳用例。因為當時任何生產實物產品的製造公司可能隻有一個2到3個級別的供應鏈，關係數據庫完全可以滿足企業的需求。如果需要分析，添加2或3個節點即可。
muqianweizhi，zhizaoqiyebujinzaibutongdazhouyongyouguangfandeyewufenbu，haibixuyingduiyigeyouyigetufashijian。zhizaoqiyexuyaolejiecileishijianduigongyingliannaizhiyewudeyingxiang，jubeibaozhanggongyingliananquandenengli。youxiaodejiejuebanfashishixiangongyingliandeshuzihua。rujinqiyemianlindeshujufenxibuzaishi2至3次的跳轉挖掘，而是20、30甚至40跳轉挖掘。數據庫尤其是在多次跳轉中表現優異的圖形數據庫已經成為必然的選擇。
