图数据库技术？图数据库的应用场景

其实图数据库技术的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解图数据库的应用场景，因此呢，今天小编就来为大家分享图数据库技术的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

相比SQL数据库,图数据库有何优势

相比SQL数据库，图数据库有何优势？

看你做什么项目了，它属于中小型数据库：优点是使用方便，提供的函数较丰富，性能相对于ACESS、MySql等数据库要强一些。缺点是：1.不是免费使用，当然你用盗版又不担心版权问题，那没的说，2.性能比不上大型数据库，如SQL2008，ORACLE,DB2等等 3.对.net的支持不如SQL2005以上的版本好4.不能移植到LINUX中，只能在windows中运行，安全性也不够高，经常被攻击它的1433端口

计算机成图技术

目前用于计算机成图的软件比较多，常用的有CorelDraw，AutoCAD，MapInfo，MapGIS，AreView，Photoshop，Photostyler。

CorelDraw，AutoCAD在地质成图中主要用于图件的矢量化，把位图变成矢量图。因为位图是由点阵组成的（*.bmp，*.tif，*.jpg，*.gif等），不仅存储空间大，而且不能单个图元编辑、修改，图形放大后会失真，从图7-1中可以看出，小图放大以后线条变得不圆滑。而矢量图则不一样。它考虑线段的起点和终点坐标，用函数描述曲线，所以存储空间小，并且可以任意修改单个图元，图件放大、缩小不失真（图7-2）。

图7-1位图放大效果图

图7-2矢量图放大效果图

Arc/Info，MapInfo，MapGIS是著名的地理信息系统（GIS）软件，它们不仅可以进行图件的矢量化，还可以进行空间数据管理，进行空间分析。Photoshop，Photostyler等是处理图像的软件。总之，只要在野外采集相关的资料（点位坐标、产状要素、界线性质等）就可以用计算机完成图件编制工作。

进行计算机成图一般要注意以下几个问题：

1）建立工作目录，把编辑的文件放入其中，以便于管理，并对重要文件经常备份。

2）根据图件内容建立图层管理，以便于后续编辑和调用方便。如把地形等高线放入图层1，地名、地物标志放入图层2，地层界线放入图层3，……也可以进一步细分，把不同方向的断裂放入不同图层、不同期次的岩浆岩放入不同图层。总之，图层分类越科学，对后续使用越方便、越有利。

3）规范图例，最好使用国标要求的线条、颜色和花纹，其中颜色是用RGB（R为红色：0～255；G为绿色：0～255；B为蓝色：0～255）定义的。因为RGB模型是以光的颜色为基础，所以RGB值越大对应的光量越多。因此，较高的RGB值会产生较淡的颜色。当这3个颜色值达最大值时，产生的颜色为白色。

CMYK颜色模型是以墨的颜色为基础的，百分比越高的颜色越暗。理论上100%的青色、100%的品红色和100%的黄色组合会产生黑色。因为CMYK颜色模型是通过吸收光来产生颜色的，所以称它为减色模型。

HSB颜色模型基于色度（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Brightness or Lightness）。色度是基本的颜色；饱和度是颜色的浓度，或者说是与灰色的差距；亮度是颜色中包含白色的成分。饱和度为0的颜色是灰色（在白色到黑色之间）。亮度为0的颜色是黑色；亮度为100的颜色是白色。因为HSB颜色模型不基于混合颜色，所以，使用这种模式可能更易于找到理想的颜色。

对已定义的线条、花纹、颜色和图元记录在系统文件之中，应做好备份，否则系统改变时会丢失。如MapGIS系统中，图案库：FILLGRPH.LIB，线型库：LINESTY.LIB，子图库：SUBGRAPH.LIB，颜色库：COLORLIB.LIB和PCOLOR.LAB。不要使用定性的颜色，如浅蓝，因各人画出的结果不尽一致。

图7-3处理共用边的几种方式

4）界线处理要遵循“地质图制作”要求。对同一图层的图元要注意先后顺序，先画母区，后画子区，这样充填颜色后不至于发生遮盖。对于要充填颜色的封闭图元的共用边，有的软件需要画两次（图7-3）。一般情况下，先后画的线很难完全重合（图7-3a），在CorelDRAW中可以利用调整先后次序或修剪功能解决此问题。调整次序只是用一个图元盖住另一个图元（图7-3b），如果是分别显示就会把不正确的边暴露出来（图7-3c），如果分开来看，其两条共用边不平行（图7-3d）；修剪则产生两个完全一样的共用边（图7-3e），分开显示两个图元也都是正确的，其共用边是完全平行的（图7-3f）。在MapGIS中对于要充填的图元，每两个或两个以上线端员构成的结点最好不要相间，应相接或相交。利用自动剪断线、节点平差、删除微短线、线转弧、拓扑重建，就可以自动充填颜色，再逐一修改比较省时省力。

5）坐标原点统一到标准图幅的坐标体系，以便于进入地学数据库系统与标准图框相的套合、相邻图幅的拼接。

图数据库的应用场景

TranswarpStellarDB是自主研发的分布式图数据库，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域应用，并且在某地电信关系图谱场景实现了万亿边规模的存储和稳定运行，真正意义上将万亿级图数据库能力应用落地。

图数据库典型应用场景：

知识图谱:

于图数据库而言，知识图谱是图数据库关联最为紧密、应用范围最广的应用场景。知识图谱对海量信息进行智能化处理，形成大规模的知识库并进而支撑业务应用。

知识图谱中图数据库具有存储和查询两方面的技术优势：存储方面：图数据库提供了灵活的设计模式；查询方面：图数据库提供了高效的关联查询

作为图数据库的底层应用，知识图谱可为多种行业提供服务，具体应用场景例如电商、金融、法律、医疗、智能家居等多个领域的决策系统、推荐系统、智能问答等。

风险合规知识图谱：风险是金融的命脉，也是国家监管科技的主干。金融监管+风险合规的知识图谱是星环科技最早开始投入建设和技术研发的方向。面向超大规模图网络，星环科技率先发布了支持空间3D的图展示，避免了二维图的展示对于超过万节点的图无法清晰体现的弊端；同时结合反洗钱网络图谱利用属性图中节点带有地理定位属性，构建了跨境可疑资金转正图网络，对于可疑跨境交易一目了然。

精准营销类知识图谱：大型金融机构可能存在上千万家的B端或者C端用户，如何实现针对不同用户的精准营销？在营销知识图谱方面，星环科技面向银行开发了对公知识图谱的技术，实现了在营销端沉淀业务知识，充分发挥图谱价值，帮助银行实现诸如疫情期间小微企业信贷精准投放等应用。

投资研究类支持图谱：在金融和资本市场，最重要的金融业务就是投资，利用知识图谱刻画人类研究成果，进行知识图谱化表达和构建，也是多家券商和基金公司在探索金融科技赋能投资收益效果的发展路线图。在投资知识图谱方面，星环科技通过全栈能力，深度融合NLP+知识图谱技术，通过知识表示学习等领先的知识图谱技术，实现智能投研知识图谱，赋能投资研究场景应用。

金融领域

在金融领域，图数据库通过利用多维交叉关联信息可以深度刻画交易行为，可以有效识别规模化、隐蔽性的欺诈网络，结合机器学习、聚类分析、风险传播等相关算法，可以实时计算用户的风险评分，在风险行为发生前预先识别，有效帮助金融机构提升效率、降低风险。

反欺诈：通过账户、交易、电话、IP地址、地理位置等关键实体信息的关联关系，对风险暴露人的N层图挖掘，帮助筛选疑似欺诈人员，达到预防目的。

反欺诈信贷担保圈：中小企业通过关联企业、产业链上下游客户、关系人等相互担保，形成关系复杂的“担保网”，信贷担保圈的挖掘对企业贷款风险的识别与防范有重要意义。

股权穿透：通常是由高管、企业及关联公司构成的复杂网络，以股权为纽带，向上穿透到目标企业最终实际控制人，向下穿透到该企业任意层股权投资的所有企业及其股东。

图数据库更多应用场景

金融领域：冒名贷款、银行零售知识图谱、银行对公知识图谱、资金流向分析、企业关联图谱、事件传递图谱、个人信贷反欺诈、反洗钱知识图谱等

政企领域：物联网、智慧城市、道路规划、智能交通、轨迹分析、疫情防控、寄递关系画像等

电信领域：深度经营分析、防骚扰、电信诈骗防范、运营商经营分析等

零售领域：智能推荐、精准营销、供应链管理、货物推荐、浏览轨迹分析等

社交领域：社区发现、好友推荐、兴趣用户推荐、舆论跟踪等

工业领域：电网分析、供应链管理、设备管理、物流分析等

医疗领域：智能诊断、电子病历、医保&保险分析等

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的图数据库技术和图数据库的应用场景问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！