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在我们的日常生活中，离不开语言。其实数据库技术也拥有自己的语言，人们通过它就能在数据这个大仓库中，快速地查找到自己想搜索的信息。
如同文字经历的种种演变历史，数据库语言也是随着该项技术的发展而逐步形成——从SQL到GQL，前者是针对关系型数据库的国际查询语言标准，后者则是作为后来者居上的图数据库查询语言国际标准。
目前作为图数据库查询语言的GQL国际标准，正在紧锣密鼓的制定中，预计2023年底将在全球实施。截至目前，GQL国际标准官方语言的权威部门IEEE（国际电子技术与信息科学工程师协会）以及LDBC等组织高度重视由我国自主研发的嬴图查询语言（Ultipa GQL，简称UQL），多次进行技术互动与探讨。
据了解，嬴图查询语言是由我国高性能计算与云计算系统专家孙宇熙及其同心尚科技团队共同研发，面市4年以来，已完成多次迭代，并实现了工业级场景的实践应用，拥有大量的行业经验积累。
目前市场上的图数据库查询语言不止一套，例如Neo4j的Cypher、Apache Tinkerpop的Gremlin、Tigergraph的GSQL，嬴图UQL查询语言为其中一员。这些语言在预计2023年发布的GQL国际标准出台之后估计都会向国际标准靠拢，标准也会参考和容纳各家语言的特点。
以上语言在制定上是各具特点，有的追求与传统SQL编程的模式接近，但是会严重牺牲图查询的高维性、递归能力与性能；有的追求图灵完备，就会造成二次开发的难度极高且代码可读性差；有的则存在很多设计缺陷，甚至会产生语句解析歧义，无法适用于真实的工业场景应用；有的不支持schema或必须预先设定schema，进而造成灵活性差的问题……针对以上问题，必须要求研发者在设计之初就要充分地考虑到图数据库查询语言的优劣、灵活性以及兼容模式等。
区别于此，嬴图查询语言在构建上实现了支持深度递归、完备、简洁、易懂、灵活、高效等特点，实实在在地带给了使用者切身的体验感和获得感！
首先，用户使用效率飞跃提升。过去，一名程序员要进行关联查询时，需要编写上百行的SQL代码，构造很多张临时表、中间表、宽表，经常需要进行大量的表连接操作，而使用嬴图查询语言，程序员可以做到只须敲几行甚至一行代码即可轻松搞定。这就如同从翻阅字典的印刷时代，直接跨越到了引擎搜索的数字化时代。
同时，操作查询在现实中的意义非同凡响。例如协助执法部门调查电信诈骗，传统大数据技术框架之上的多节点间数据组网、穿透操作极为复杂，耗时巨大（以周为单位运行），无法做到实时反馈，而嬴图查询语言的自组网模式仅需毫秒级，也就是我们一次眨眼的时间，即能实时找到嫌疑人之间错综复杂的关联罪证。
其次，学习门槛拉低，快速普及。除在构建、设计上的匠心独运外，嬴图查询语言所具备的普及性意义也是引起关联数据基准委员会重视的另一原因——区别于传统数据库语言只能由IT开发人员或数据科学家操作的局限性，嬴图查询语言配合低代码BI平台，覆盖的用户群体已扩大到了业务人员，甚至是任何人都可以快速掌握，并用来操作复杂的业务场景。
图查询语言的普及，不仅让图数据库技术广泛融入到日常生活和工作中，同时学习门槛的降低，也打破了传统组织架构中部门间的壁垒。
过去，传统意义上的数据库、大数据框架的主要使用者是程序员，这导致业务人员如果有需求——无论是生成一张报表，运行一个批处理程序，还是实现一个业务功能，都必须要依靠技术人员来最终完成从业务语言到执行命令之间的操作，整体运转耗时耗力、事倍功半。而使用嬴图查询语言即实现了无需编程“零门槛、低代码”的方式，“小白”也可以在半天时间内完成学习并上手操作。通过表单化、可视化、低代码BI平台集成，业务人员即可以轻松使用UQL设计业务模型，对接数据，运行图模型、完成图查询——高效、便捷、灵活、白盒。
再次，创造了新的工作范式。以金融机构举例，目前某大型商业银行通过使用嬴图数据库以及嬴图查询语言，使所有业务人员变成了业务和数据分析，实现了从上层业务到底层技术层的全贯通。
此外，简单、易懂的操作和可视化的查询，让业务人员实现了对数据超深层下钻分析的“超能力”，从而做到了在数据驱动下对市场实时洞察、决策以及判断和甄别，并依托图数据库在构建银行内系统的过程中，成功地突破了国际数据库巨头——甲骨文系统的“现金流引擎”与“规则引擎”两大“黑盒子”，避免了境外科技巨头在这一领域的难题风险，做到了完全的国产安全自主可控，同时实现了银行对百亿级全量逐笔、明细业务的实时化指标计量。（记者/段静娜）
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