被遗忘的艺术——图思维方式

周五，下班路上，夜空下的北四环，车流稀疏，方向盘后的我，思绪延展开来，一个问题从脑海里冒了出来：“ 我们到底是如何思考的？”

显然，这是一个没有标准答案的问题（尽管很多人，尤其是教育界或学术界的很多权威、专家、大师、老师和数不清的享受政府津贴的big or not so big shots一定会跳出来反对这个观点 —— 至少要以官方发布为标准）。我认为，人脑很像是一台设计精密的计算机，上帝赋予了人类思维无远弗届的能力，什么是“无远弗届”？就是思绪触达的地方再远都可以。这其实是一种超深度的图检索、图遍历的能力。

我们想象一下，带有属性的图，可以用来表达世间一切事物，无论它们是关联的还是离散的。当事物是关联的时候，它们形成了一张网络；而当它们离散开来的时候，则更像是关系型数据库的表中的一行行的数据（笔者在这里要表达的要点是：图是高维的，但是高维可以向下兼容并表述低维空间的内容，反之则不成立。或者说用低维的关系型数据库来表达高维的图则极其困难，通常是事倍功半甚至无功而返）。

所以说，图的表达方式和人类大脑神经元网络——如何存储与认知事物有着极大的相通性!

知识加油站：从关系型数据库到图数据库

总结：图数据库 VS 关系型数据库

· １００％自然方式还原世界
· 敏感应对变化未知的数据关系
· 高效处理海量数据
· 迅捷数据关联价值抽取&实现

我们总是不断地在关联、发散，再关联、再发散，而当我们需要定位并搜索某个人或事物的时候，我们是通过一种哈希化的方式直接定位找到那个实体的，这个搜索过程并非关系型数据库搜索加速中用到的常见的以树状索引为主的技术！[什么是"哈希"(相邻哈希)]见《图数据结构的进化》
图数据结构的进化

而当我们进行举一反三式的发散思维的时候，我们相当于在图或网络上面进行某种实时过滤或动态遍历搜索。当我们说一个人上知天文下知地理的时候，当我们在“旁征博引”的时候，我们似乎让思绪从一张图上跳到了另一张图上，而我们的大脑存储了很多张图，这些图或联动或互动，根据我们的需要随时来提供服务。

如果图数据库可以实现同样的人脑运作的方式，那么有什么理由不能相信图数据库就是终极的数据库呢？当然，前提是我们得在下面这一点上达成共识：人脑就是终极的数据库。我们甚至可以说，在强人工智能可以实现之前，让图数据库先成为终极的人工数据库或许是一条必经之路。

对于非计算机专业的读者而言，上面的文字或许还需要一点点解释。我提到了几个概念，例如“哈希化”搜索vs. “树状索引”搜索。在传统数据库中大量的通过索引技术来进行搜索增速，例如常见的B-tree类的索引，当然也包含例如R-tree、哈希或bitmap之类的索引加速，不一而足。我们在上文中提到的更多的是时间复杂度的差异性，哈希搜索的复杂度为O(1)，它代表着恒定的、最低的搜索延迟时间；而在常见的B-tree索引中，最低搜索复杂度及延迟则为O(Log N)，这两者之间有本质的性能区别。

举个例子，脑海中想到你最喜欢的一道菜，红烧肉，你是怎么想到它的？按照现代web搜索引擎的技术，输入红字，推荐出烧字，再输入烧字，推荐出包含红烧肉字样的列表。但是，“红烧肉”在我们每个人的大脑中是以一个整体的方式存放的，你在读取它的时候并没有按照任何倒排索引的这类技术，你是一步到位的（整体存储）用哈希表的方式存放你知道的每一道菜、每一个人、每一件事、每一个知识点的！从红烧肉开始，你会想到湖南红烧肉、毛泽东、红烧海参、东坡肉、苏东坡、宋词、李清照、靖康之变，岳飞、文天祥、崖山海战、忽必烈、成吉思汗、蒙古西征……所谓举一反三、旁征博引，大抵如此。

上图中的从成吉思汗到牛顿的5节点——4步横跨东西时空400年的蝴蝶效应已经昭示了这种冥冥之中的图关联关系。直面我们的大脑是如何思考的这类问题最直接的回答就是——我们天然的用图的思维方式！我们学到的每一个知识都不是孤立无援的，这些与日俱增的知识点构建起来了庞大的知识的网络，让我们随时可以从中抽取、归纳、整理、编织、推导、关联。人类历史上到所有的上到智者、文豪、天才，下到贩夫走卒、路人甲乙，他（她）们的每一次惊世骇俗或灵光乍现都是因为在图思维的道路上延展的更深、更广。

为了更好的说明问题，我们以古典文学中的《三字经》为例，来分析一下，我们正常人是如何以图的方式阅读思考的。

读到“昔孟母，择邻处”这句话的时候，我们脑海里立刻浮现的几个知识点有：孟母、孟子，她们活在距今2500年的春秋时代，而《三字经》里面所有的知识点都是带着其历史时空背景而来的，读完《三字经》，几乎就已经沿着一条条的脉络读完了整个华夏的文化历史。

“昔孟母择邻处”这短短的6个字在我们脑海中所形成的是一张简单的网络（图），我们天然的会从孟母与孟子之间的母子关系发散、推导到更多的关联的实体，最终形成了下面的这张“显而易见”多步关联图谱：

类似的，“融四岁，能让梨”，其背后所反映的历史文化名人的故事，在我们的脑海中也是以一张简单的图的形式存在的。每个文字，每个词组我们都无时不刻的在关联、发散、再关联……

孟母择邻处的故事中我们的大脑推演出来了很多字面上没有直接表达的内容，从孟母的居所选择分化出：好邻居vs.坏邻居；好孩子vs.坏孩子……这种推演让我们从逻辑层面清晰的理解了孟母“择邻处”的决策之英明。而孔融让梨的故事则是一种图上的行为模式的对比分析：4岁的孔融vs.4岁的普通孩子，由此或可引出一句俗语：三岁看小七岁看老？作为孔子20世孙的孔融4岁所做的事情已经注定他日后必成大器 ——虽然这透露着中国式的宿命论。

我们再来看一个《三字经》中的例子：“有古文大小篆，隶草继不可乱”，从大篆到小篆，再到隶书、草书，中国书法史的沿革与脉络清晰可见。每一种书法的时代特征（肇始、鼎盛、衰落、中兴、延续）以及它们各自的来龙去脉，它们各自的代表人物、作品，这是一张可以无限延展的网络。

在本质上，每一张网络都是一张图！每一个博古通今的人的脑子里面都装满了图，善于利用图去思考、去发散、去归纳总结、去融会贯通。如果一张图不能解决问题，那就再加一张！

If human brains were to be the ultimate database,

Graph database is the shortest path to be there.

文/ Ricky Sun (孙宇熙)

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