数据库和知识图谱是管理图结构数据（包括节点（实体）和边（关系））的两大主流方案。图数据库利用基于图的数据模型存储信息，支持通过专用的图查询语言实现对图数据的查询和遍历；知识图谱通过整合推理和派生新知识的机制，增强了图数据库的功能。这种增强的表达力不仅让你能进行更高级的数据分析，还能从图中相互连接的数据点中提取洞察力。
知识图谱是什么
知识图谱是一种图形化的知识表示方法，它将相关联的概念、事物及其关系描绘成一个网络。它涵盖了现实世界中的实体，如物体、人物、地点和事件。知识图谱的核心通常依赖图数据库，图数据库专注于通过存储离散的信息片段及其之间的关联来管理数据。
知识图谱的核心组成部分包括：实体是现实世界中的事物或概念，包括人、地点、活动和思想总结。在图型表达中，这是一种可视化数据集之间关系的方式，实体在图中表示为节点。
实体的例子包括：
人物：巴拉克・奥巴马、塞雷娜・威廉姆斯地点 / 位置：纽约市、金字塔事件：第二次世界大战、2008 年经济危机抽象 / 意识形态：民主、重力关系描述了对象之间的相互作用或联系方式，且展示了它们是如何联系在一起的。在知识图谱中，关系通过边来表示，这些边连接相应的节点。而边的流动方向可以是单向，也可以是双向，这取决于实体关系的性质。
知识图谱的分类
知识图谱拥有以下能力：
有效管理和可视化异构信息：能够在统一的框架内处理不同系统的数据，实现清晰且深具洞察力的信息展示。集成新的数据资源：知识图谱固有的灵活性，能很好地同新数据源融合，支持知识库的持续扩充。理解并阐释任何存储信息中的关系：能够发现并展示不同信息库中实体之间的关系，从而全面理解潜在的关联关系。图谱的主要类型：
RDF（资源描述框架）三元组存储：专注于存储和处理基于 RDF 框架的信息，该框架通过三元组（主体、谓语、客体）来表示知识。带标签的属性图：专门研究节点和边附带信息标签的图，提供了更为丰富和细致的数据表现。
