本文讨论了图数据库的定义，以及区分真正的图数据库和基于其他平台构建的产品的评估标准。

什么是图数据库

在前文中，我们详细介绍了图数据的特性，不难发现图数据是一种极其适合表达实体间复杂关系的数据形式。专门用来存储和处理这种图数据的数据库系统被称为图数据库。

在图数据库中，数据以图（Graph）的形式组织，包含了节点（node）和边（edge）。在这个结构中，节点代表着实体，而边则表示节点之间的关系。

因此，图数据库不仅仅是一种数据存储形式，更是一种强大的数据处理和分析工具，为各种复杂关系的数据提供了高效、灵活的解决方案。

如何考察图数据库

除了要满足一般数据库的基本要求，如事务 ACID、可扩展性、安全性等，图数据库还需满足其他一些方面的要求。

存储是否原生

原生图存储指的是数据库的存储引擎经过专门的设计和优化，能够高效地存储和管理图中的节点和边，以满足复杂查询和分析（如遍历、路径查找、图算法等）的性能需求。

原生图存储引擎是针对节点和边数据设计的，而不是复用关系型数据库中的表格存储，因此原生图存储引擎通常具有独特的数据结构和算法。

需要注意，并不是所有的“图数据库”产品都是真正的原生图数据库。一般来讲，基于关系型数据库、NoSQL 数据库（如键值存储、文档数据库）等构建的产品，通过扩展功能或插件实现的图计算功能、图处理框架、图库层等，在内部实现上未能完全符合原生图存储的标准，它们在查询性能、灵活性等方面和真正的图数据库存在较大差距。

算法是否正确

除了要面对分布式、并发操作、事务机制等带来的计算正确性问题的挑战，图数据库还必须确保其图查询、图算法等计算过程是正确无误的。

图数据库支持的图算法，如最短路径、K步邻居、连通性检测、社区划分等，其内部实现相当复杂。此外，图结构可能涉及到各种边界条件，如环路、孤立节点等，处理这些情况需要特殊的算法支持，如果处理不当，可能导致计算错误。

图算法的正确性需要通过精心的算法设计和严格的算法测试来保证，同时图数据库引擎自身的计算能力也需要不断提高，以保证图数据库在各种复杂情境下的计算结果的准确性。

结果是否可视

除了基本操作的可视化，如图建模、数据导入、算法执行和用户管理等，图数据库应该特别关注提升查询结果的可视化能力。

图数据本身是一种比传统表格更高维的数据形式，人脑对于高维数据的直观感知和处理速度天然超越了机器。因此，图数据库的真正价值在于能够提供以图的方式式呈现的计算结果，使人们能够直观地洞察数据。

图数据库应该能够将查询或分析结果以 2D 或 3D 图的形式展现出来，其中节点可以用形状或图标表示，边则可以用线条或箭头表示。节点和边的不同颜色、大小、形状可以表示不同的信息，帮助用户更直观地理解和分析数据。这种可视化能力不仅提高了用户对数据的理解，也使得复杂关系和模式更容易被发现和分析。