<blockquote> 关于作者：张潇老师，10 年全职 DBA，3 年数据库产品经理，目前担任证券行业数据治理与数据技术。墨天轮ID“多明戈教你玩狼人杀”。本文源自张潇老师在北京 nMeetUp 上的分享。
《从关系视图炼狱到关系图谱自由：手把手教业务部门用图数据库逆袭》一文曾经提到，关系型数据库与现实中的关系往往存在一个鸿沟，那么我们今天再次展开，从理论出发，来聊聊关系型数据库无法直观显示“关系”的悖论。
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▌一、为何“关系”成为数据库的阿喀琉斯之踵？
阿喀琉斯之踵（Achilles’ Heel），原指阿喀琉斯的脚后跟，因是其身体唯一一处没有浸泡到冥河水的地方，成为他唯一的弱点。阿喀琉斯后来在特洛伊战争中被毒箭射中脚踝而丧命。现引申为致命的弱点、要害。
如果大家做过面向对象编程，那么对于关系型数据库的表以及类之间的异曲同工会有心得。本质上，这两者都是对于现实世界各种属性的抽象和建模。它们在软件开发中常常被一起使用，也能够印证其中的关联。
然而，如果我想要表达两个实体之间的“关系”又该怎么办？比如客户经理 A 服务于客户 A，客户经理助理 A 又服务于客户经理 A？那么我们往往会创建三张表，分别代表三个不同的角色，再使用外键或者维护一张关系表来做关系的对应。
那么，我想要获取某个客户是哪个客户经理服务，这个客户经理又有哪些客户经理助理，就需要一个多表 JOIN：
SELECT
c.customer_name AS 客户名称,
m.manager_name AS 客户经理姓名,
ma.assistant_name AS 助理姓名,
m.manager_email AS 客户经理邮箱,
ma.assistant_email AS 助理邮箱
FROM
customers c
JOIN
customer_manager_relationship cmr ON c.customer_id = cmr.customer_id
JOIN
managers m ON cmr.manager_id = m.manager_id
JOIN
manager_assistants ma ON m.manager_id = ma.associated_manager_id
WHERE
c.customer_name = '客户 A';
三张表的 JOIN，就意味着随着数据量的提升，有可能出现查询性能的断崖式下滑。过往很多互联网公司，往往会有不允许超过几张表的 JOIN 的“军规”就是来自于此。
这背后的本质在于，外键无语义描述能力，无法表达关系的强度、类型等属性，难以满足复杂关系的存储需求。即便是如今关系型数据库已经如此强大，仍然有着它们无法有效覆盖到的场景。
然而，人际关系的复杂之处就在于此，我们现实中的人际关系是动态的网状结构，非静态层级，随时可能发生变化，难以用传统的表结构来准确表述——我遇见谁会有怎样的对白，我等的人她在多远的未来。
就比如 Jack Ma 背后有哪些企业和关联人，这些关联的任何企业具体和他又是什么关系，用关系型数据库可以表述，但是在查询时带来的复杂度以及性能开销，都是远超我们想象的。其中任何一环有了变化，都会引起滚雪球一样的修改。
（用图来表示 Jack Ma 和其企业的关系）
▌二、图数据库：存储逻辑的重构哲学
我们仍然从理论出发，图数据库表达“关系”时，有哪些先天优势。
（一）图数据库三要素天然适配关系
顶点：人/物（携带属性），如姓名、年龄等，是关系的主体。一个顶点有时候更像关系型数据库中的一条记录，包含了属性，同时代表一个确定的实体。
边：关系（可携带权重、类型），如亲密度、时间等，是关系的连接。边在关系型数据库里怎么直接描述？外键或者其他方式的引用，但是图数据库中，一条记录足以，甚至表达更加简练精确。
属性：为顶点和边提供详细信息，丰富关系的语义。顶点和边都可以带属性，比如顶点里人有年龄有身高，边的属性里有关系的走向以及关系的具体定义等等。
那么与关系型数据库相比，图数据库的差异就很明显：
1. 关系表达：关系型数据库采用隐式表达（外键约束），图数据库采用显式（一等公民）直接存储关系。
2. 查询模式：关系型数据库集合操作，图数据库图遍历。
（二）图数据库查询语言深度挖掘隐藏信息
既然关系表达和查询模式存在差异，那么必然就会带来查询语言的不同，SQL 查询作为结构化查询，有着自己先天的优势，但是在面对复杂关系时，就会有自己的局限性。
比如，查询黄晓明和李晨的关系，以及他们有没有共同的朋友或者间接合作的企业，SQL 语言就存在局限：需要显式指定 Join 路径，并且路径固化，难以应对动态关系查询。
那么如果用图数据库语言来查询，不但代码简洁，还可以通过查询关系深度挖掘到更多不同的信息。
此外，在黄晓明和李晨的关系中，深度一度，可以获取他们直接的商业关联，二度还可以发现共同的朋友以及互相的商业关系——这是 SQL 语言不擅长的。
（用 NebulaGraph 进行某公司股权穿透）
▌三、NebulaGraph 如何重构关系存储
首先我们还是拿开篇提到的：客户、客户经理、客户经理助理三者关系，来规划一下图数据库的模型：顶点（tag）代表实体，边（edge）代表关系，而两者有各自属性（Property）。
那么我想查询某个客户关联的关系，该怎么查？
-- 查询客户A的客户经理及其助理信息
MATCH (c:Customer {customer_name: '客户A'})-[:Managed_By]->(m:Manager)-[:Assisted_By]->(a:Assistant)
RETURN c.customer_name AS 客户名称, m.manager_name AS 客户经理姓名, a.assistant_name AS 助理姓名, m.manager_email AS 客户经理邮箱, a.assistant_email AS 助理邮箱;
不需要考虑多表 Join 的逻辑，只需要找到客户姓名是客户 A 的客户，对应关系是 Managed_By 的客户经理以及关系是 Assisted_By 的客户经理助理即可，而因为是遍历，性能方面比起多表 join 也有了很强的性能提升。用 NebulaGraph ，上万条信息记录，可实现毫秒级查询。
为实现在处理千亿节点万亿条边的超大数据集时，也能提供毫秒级查询的解决方案，NebulaGraph 在核心设计上做出了多项关键努力：
架构层面：采用存算分离架构，支持计算层与存储层的独立、灵活扩缩容，有效应对负载变化与数据增长。
数据模型层面：提供强 Schema 的灵活属性图模型，支持对点、边、及其属性进行便捷的定义、添加与修改，满足复杂业务建模需求。
查询模式层面：基于原生图存储引擎与免索引邻接的核心优势，通过高效的图遍历模式查询，使得在深度关联查询（尤其是多跳查询）场景下，随着数据规模的增长，其性能优势相比传统关系型数据库愈发显著。
▌四、NebulaGraph 的应用
在过去的一段时间里，我做了如下探索和测试：
社交网络分析
1. 合规检测：识别洗钱或黑产团伙，通过关联的设备或者账号，在反洗钱方面的应用。
2. 人际关系分析：关键节点挖掘，例如高净值客户识别，通过股权穿透、周围强人际关系等等。
金融风控
1. 实时反欺诈：闭环交易检测，在关系型数据库中不能直观反映的A→B→C→A路径分析。
2. 知识图谱构建：比如企业股权穿透，让多层持股关系可视化。
Graph+AI（规划中）
1. GraphRAG：知识图谱增强大模型推理，这部分具体怎么做还想看看其他同行的探索。
2. Text2 GQL：自然语言转查询语句，目的是让业务部门自助完成各类数据查询工作。
▌五、结语
总之，当你需要处理大规模复杂关系数据并追求高效查询时，NebulaGraph 作为一款开源分布式图数据库，能够有效解决这一核心挑战。
最后依旧要强调，每一种数据库有着自己的擅长的领域与场景，我们去研究关系型数据库、文档数据库、图数据库，最终目的不是为了谁替代谁，而是在不同场景里综合选择当下最合适的方案。
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