在mysql中如何保存表格_图数据库如何存储电子表格?

有辛使用图数据库做过一次，复杂的关系系统，就我个人目前的了解用图数据库做电子表格还是不太适用的，也许mongodb更为合适。

mongodb中可以使用document为做电子表格，互相之前的关系也可以使用ref做引用。

当然图数据库也很强大，它也有它适用的领域：

图数据库的应用场景

1、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。

2、行业应用

图是基于事物关联关系的模型表达，具有天然解释性，因此图数据库与图处理引擎集成的图系统带来的强大的图存储和分析能力，推动了图数据库在金融风控等典型应用场景的落地，也带来了物联网等新的行业应用发展方向。金融领域

小贷授信· 信贷审核· 反欺诈· 贷后追踪· 账号合并· 反洗钱

通过建立账户(客户)的关系图，根据其社会关系、交易情况，分析客户的还款能力、还款意愿、抗风险能力等，提升金融行业小贷授信、信贷审核、贷后追踪等风控能力，并根据资金交易图谱实现反洗钱、反欺诈等系统。社交领域

社区发现· 好友推荐· 兴趣用户推荐· 垃圾用户甄别· 舆论跟踪

人与人在线上和线下的联系天然形成了一张图，汇集海量的关系数据后，能够做社区发现、舆论追踪、用户推荐等丰富的应用场景。政企领域

物联网· 智慧城市· 道路规划· 智能交通· 轨迹分析

在物联网时代，图模型通过构人、位置、事件、物的关系图，实现智能交通、道路规划、平安城市、钓鱼网站识别，惠及民生。工业领域

电网分析· 供应链管理· 设备管理· 物流分析

图模型强大的表达力对复杂且快速变化的事物很强适性，在工业领域来管理复杂且快速变化的库存、供应链关系，并推动创新，提供智能制造的解决方案。医疗领域

智能诊断· 电子病历· 医保&保险分析

根据病人的病情特征、电子病历、历史用药、药物成分、临床试验、保险情况等多维数据绘制以用户为中心的图数据，从而实现智能诊断，提高诊断效率和准确性，共享医疗资源。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

通过整合用户浏览及购买数据，分析“哪些用户购买了该商品”以及“购买A商品的用户也购买了B商品”等多维数据，实现商品智能推荐，给买家更好的购物体验。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

人与人的通信是一个非常强的联系，通信的时间和频率则代表了这种联系的强弱。电信运营商在通信图上进行拓展骚扰电话阻断、经营分析等业务。除此之外，电信设备也可以使用图模型进行管理。军工领域

情报网络· 研发管理· 人物追踪· 故障诊断

通过情报网络构建事物的轨迹信息，覆盖并跟踪份子。同时可以利用图模型对复杂军工系统的研发、生产进行全生命周期数据管理。

究竟什么是图数据库，它有哪些应用场景？mp.weixin.qq.com

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