图数据库和图计算之间有差异吗？

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它俩都是肇始于学术界对图论的研究，从最早的200多年前的欧拉的七桥问题演化出早期图论，再到后来的地图上色问题、20世纪60年代的随机图理论研究、多种最短路径算法，以及过去20年间随着大数据框架和理论发展而形成的各种社交图谱（图数据集）研究。但是，图计算（Graph Computing）与图数据库（Graph Database）之间的差异有很多，这是刚接触“图”的人不容易厘清的。

尽管在很多情况下，图计算可以和图数据库混用、通用，但它们之间存在着很多的不同。

图计算可以简单的等同于图处理框架（Graph Processing Frameworks）、图计算引擎(Graph Computing Engines)，它的主要工作是对已有的数据进行计算和分析。图计算的框架多数都出自学术界，这个和图论与计算机学科的交叉发生自上个世纪60年代并一直在不断演化有关。

图计算框架在过去20年中的主要发展趋势是在OLAP（Online Analytical Processing）场景中进行数据批处理（bulk analysis）。

图数据库的出现要晚得多，最早可以称之为图数据库的，也要到了上个世纪90年代，而真正原生的图数据库在2011年后才出现。

图数据库的框架主要功能可以分为3大部分：存储、计算与面向应用的服务（例如数据分析、决策方案提供、预测等等）。值得一提的是，传统类型的数据库通常并没有独立的计算引擎，这部分工作都是在存储引擎侧完成的，几乎所有讲关系型数据库包括分布式数据库的书中，存储都占尽风头，通常不会为计算单列一章，由此可见一斑。就计算部分，包含图计算，但图数据库可以处理OLAP与OLTP类操作，也就是说可以兼顾OLAP与OLTP（两者的结合也衍生出了新型的HTAP类型的图数据库，在之前的文章中，笔者曾详细介绍过它的原理）。如果非常粗略的说，从功能角度上看，图数据库是图计算的超集。

具体可点击链接详阅：知乎《文库 | 图计算与图数据库差异简析》

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