'graph databases' 或 'graph algorithms' 和 'network analysis' 是一回事吗？
Are 'graph databases' or 'graph algorithms' and 'network analysis' the same thing?
我最近的任务是使用 AWS Neptune 进行一些图形分析，并在网上找到了一些有关网络分析的资源。
据我了解，图形数据库是一种比关系数据库更复杂的存储系统，但它们还有一个额外的好处，即允许使用某种 NOSQL 语言（如 SPARQL 或 Gremlin）查询数据库。
现在，我正在寻找这些图形在图形数据库上的一些实际应用，并且正在寻找有关该主题的任何实用资源。我在 'Intermediate Network Analysis in Python' 上找到了一个数据训练营课程，这个 'network analysis' 是 'graph algorithms' 的同义词吗？
首先，图数据库并不是“比关系数据库更复杂的存储系统”，但实际上可以看作是更简单的。图模型更容易理解，不需要与域模型不直接相关的构造（如连接表）。
一些图算法属于“网络分析”的范畴。还有一些图算法不一定与网络分析有任何关系。由于你没有描述你的问题，所以很难再说什么。
Neptune 是一个 OLTP 数据库，对于涉及合理限制的图形邻域的事务查询表现良好。 Neptune 的设计目的不是为了通过涉及整个存储图的图形操作实现最佳性能（网络分析中经常出现这种情况）。
我最近的任务是使用 AWS Neptune 进行一些图形分析，并在网上找到了一些有关网络分析的资源。
据我了解，图形数据库是一种比关系数据库更复杂的存储系统，但它们还有一个额外的好处，即允许使用某种 NOSQL 语言（如 SPARQL 或 Gremlin）查询数据库。
现在，我正在寻找这些图形在图形数据库上的一些实际应用，并且正在寻找有关该主题的任何实用资源。我在 'Intermediate Network Analysis in Python' 上找到了一个数据训练营课程，这个 'network analysis' 是 'graph algorithms' 的同义词吗？
首先，图数据库并不是“比关系数据库更复杂的存储系统”，但实际上可以看作是更简单的。图模型更容易理解，不需要与域模型不直接相关的构造（如连接表）。
一些图算法属于“网络分析”的范畴。还有一些图算法不一定与网络分析有任何关系。由于你没有描述你的问题，所以很难再说什么。
Neptune 是一个 OLTP 数据库，对于涉及合理限制的图形邻域的事务查询表现良好。 Neptune 的设计目的不是为了通过涉及整个存储图的图形操作实现最佳性能（网络分析中经常出现这种情况）。