圖數據庫在圖書館的應用研究

李金陽

（蘇州市吳中區圖書館 江蘇蘇州 215128）

1 圖數據庫的關鍵技術和原理

1.1 圖數據庫基本原理

在計算機科學中，圖形作為一種特定的數據結構，用于表達數據之間的復雜關系，如社交關系、組織架構、交通信息、網絡拓撲等等。在圖計算中，基本的數據結構表達式是：G=(V,E)，V=vertex(節點)，E=edge(邊)。圖形結構的數據結構一般以節點和邊來表現，也可以在節點上增加鍵值對屬性。圖數據庫是NoSQL（非關系型數據庫）的一種，它應用圖形數據結構的特點（節點、屬性和邊）存儲數據實體和相互之間的關系信息[1]。節點和邊是圖數據庫模型的基礎，節點通過邊組織起來，按照相互的關系組成復雜的圖結構模型。節點和邊分別有很多屬性，節點通常用來表示實體，邊具有方向性以及多個屬性的鍵/值對（keyvalue pair），其中方向性既可以單向，也可以雙向。圖數據庫具備圖形結構數據的原生存儲和遍歷能力，由于圖形數據結構關系變化的多樣性，圖數據庫適合對數據結構較為復雜的關聯關系、動態關系變化較快的海量數據進行存儲和管理，可以對數據關聯關系進行快速匹配、遍歷和查找。圖數據庫的基本存儲結構如下：

節點：代表數據實體，如讀者、書籍、圖書館等。

屬性：節點的附屬信息，如讀者的姓名、性別，書籍的書名、出版社、ISBN等信息。

邊：表示節點之間的關系，如讀者節點與書籍節點的借閱關系等。

圖1 圖形數據結構節點關系

數十年以來，關系型數據庫（RDBMS）以“表格化結構”的方式對實際中的聯系進行建模，對聚合數據進行優化，在結構化數據的處理方面產生了非常重要的作用。但是關系型數據庫較難適應快速的數據變化，對于動態變化的數據結構關系較難管理。在處理“聯系”的具體問題上，任何強聯系增強都會導致數據庫連接操作的增加，在這種情況下，關系型數據庫的連接查詢方式顯得非常“昂貴”，并且在反向查詢方面代價更高。例如，在探究社交網絡查詢朋友鏈的關系時，SQL語句的層級結構使用了遞歸連接，遞歸問題的連表查詢具有非常高的復雜度，查詢效率非常低。以我們的社交關系為例，它是人與人密集關聯的網狀模型，一個普適性的Schema或切割成無關聯性的聚合數據都難以展現它的復雜度。但假如我們采用“圖建模”的方式，則可以在現實世界與模型的數據庫之間建立更貼切的聯系。通過“圖建模”的方式，充滿聯系的世界不再抽象為幾個簡單的表格，而是由節點、聯系和屬性組成的關系圖。因此，圖數據庫更適用于相互之間高度關聯的數據結構，它在處理多數據關系建模、數據關系動態擴展、實時遍歷數據關系等方面具有諸多優點，具體為：①可以通過更貼近現實關系的方式進行圖數據的建模；②通過圖論的遍歷方式訪問圖結構數據；③在數據集增大時，它的性能趨向于保持不變[2]；④通過特殊的查詢語言可以直接訪問數據[3]；⑤基于圖結構的天生可擴展能力，具備更佳的靈活性。

1.2 圖數據庫的遍歷搜索和性能對比

在計算機科學的領域，圖形是最為靈活的數據結構之一。圖形數據結構的遍歷算法從開始節點出發，通過與之相連的節點進行查詢。圖的搜索算法包括廣度優先和深度優先兩種：

廣度優先（breadth first）搜索：是最為簡單和便捷的圖搜索算法之一，這種查找方法在很多應用中都非常有用，也是很多圖形算法的基礎和原型。圖的廣度優先遍歷類似于樹的層序遍歷，它的思想是從一個頂點V0開始，輻射狀地優先遍歷其周圍較廣的區域。它屬于一種盲目的搜索方法，徹底搜索整個圖數據結構，直到找到結果為止。

深度優先（depth first）搜索：圖的深度優先搜索和樹的先序遍歷較為類似，它的搜索思想是：從第一個節點V0出發，依次從它的各個未被訪問的鄰接點出發深度優先搜索遍歷圖，直至圖中所有和V0有路徑相通的頂點都被訪問到。若尚有其他頂點未被訪問到，則另選一個未被訪問的頂點作起始點，重復上述過程，直至圖中所有頂點都被訪問到為止。這是一種基于遞歸的搜索過程。

很多知名的圖數據庫采用原生圖存儲，是專門為存儲、搜索和管理圖而設計和優化的。這些圖數據庫的圖計算引擎技術支持在大數據集上使用圖形理論的算法，并對批處理大規模數據進行優化。當我們把實體事物關系構建成圖數據庫的實例模型，很多關聯型的用例和數據模型采用圖數據庫可以使性能提升一個甚至幾個數量級，而且圖數據庫還能提供非常靈活的數據構建方式。同樣的模型如果采用關系型數據庫建模，將造成大量表連接、非空邏輯檢查，同時關聯關系的連通性增強都將增加數據庫表之間的連接操作，從而帶來巨大的性能開銷。

我們以一個社交關系關注深度查詢的例子來比較關系型數據庫和圖數據庫的查詢性能（關系型數據庫采用MySQL，圖數據庫采用Neo4j）。

采用MySQL對個人的關注關系進行建模，結構如下：

圖2 關系型數據庫社交關系建模

采用Neo4j對個人的關注關系進行建模，關聯結構如下：

圖3 圖數據庫社交關系建模

當查詢“某人的關注的關注”這項深度為2度的內容時，采用SQL查詢代碼將進行兩次的JOIN操作，如果查詢深度為4度以上的關注關系時，遞歸的連表查詢使得時間和空間復雜度都非常高，多重JOIN查詢效率極為低下，查詢時間呈指數級增加，開銷非常大；而如果采用圖數據庫進行關注關系的查詢，基于路徑遍歷的圖形數據結構操作與數據本身的關聯結構高度一致，隨著查詢深度的增加，查詢時間是線性增長，響應時間表現非常平坦。在超過3度關聯關系查詢時，圖數據庫的性能就大幅領先于關系型數據庫了。在對100萬個用戶的數據集進行查詢時，兩者性能對比如下：

表1 關系型數據庫和圖數據庫深度查詢性能對比

從這個簡單的例子我們可以看出，在面對大量且復雜的數據連接查詢時，圖數據庫展現出非常優秀的性能，基于圖形的算法能夠快速遍歷圖中的節點和關系。在大數據時代，圖數據庫非常適合特定情況下復雜海量數據的建模和遍歷，具有更好的靈活性和可擴展性。

2 Neo4j介紹

2.1 Neo4j基本情況

Neo4j是當前較為主流和先進的原生圖數據庫之一，提供原生的圖數據存儲、檢索和處理。它由Neo Technology支持，從2003年開始開發，1.0版本發布于2010年，2.0版本發布于2013年。經過十多年的發展，Neo4j獲得越來越高的關注度，它已經從一個Java領域內的圖數據庫逐漸發展成為適應多語言多框架的圖數據庫。Neo4j支持ACID、集群、備份和故障轉移，具有較高的可用性和穩定性；它具備非常好的直觀性，通過圖形化的界面表示節點和關系；同時它具備較高的可擴展性，能夠承載上億的節點、關系和屬性，通過REST接口或者面向對象的JAVA API進行訪問。Neo4j的各個特性貼合圖形數據結構，其各部分的內容、特點以及數據量支撐情況如下：

節點：節點是主要的數據元素；節點通過關系連接到其他節點；節點可以具有一個或多個屬性（存儲為鍵/值對的屬性）；節點有一個或多個標簽，用于描述其在圖表中的作用。

關系：關系連接兩個節點；關系是方向性的；節點可以有多個甚至遞歸的關系；關系可以有一個或多個屬性（即存儲為鍵/值對的屬性）。

屬性：屬性是命名值，其中名稱（或鍵）是字符串；屬性可以被索引和約束；可以從多個屬性創建復合索引。

標簽：標簽用于將節點分組；一個節點可以具有多個標簽；對標簽進行索引可以加速在圖中查找節點。

表2 Neo4j各部分數據量支撐情況[4]

2.2 Neo4j存儲結構

Neo4j圖數據庫的不同部分（節點、關系、屬性、標簽）分別保存在不同的存儲文件（store file）中，Neo4j對這些存儲文件作了專門的設計和優化，以提升存儲和訪問效率，Neo4j運行時引擎可以對這些文件格式進行高效的查找和遍歷。其中的核心特點之一是Neo4j按照免索引臨近原則存儲數據，這樣當執行遍歷時Neo4j能夠直接跟隨指針連接節點和關系，相對于關系型數據庫的非免索引鄰近存儲，這種類型的訪問速度會更加快[5]。

表3 Neo4j主存儲文件及相關的屬性

在Neo4j中，節點、關系和屬性等圖的組成部分都是基于Neo4j內部的編號進行訪問的，而且這些元素是定長存儲的。以節點為例，第1個字節是標志位，表示“是否正在使用”，接下來4個字節表示關聯到該節點的第一個關系，再接下來的4個字節表示該節點第一個屬性的編號，其存儲結構如下圖所示：

圖4 Neo4j節點的存儲結構

這樣設計的優點在于，知道了某節點/關系/屬性的內部編號，就能直接算出該編號在對應文件中的偏移位置，直接進行訪問。也就是說在圖的遍歷過程中不需要基于索引掃描就可以直接找到該元素。例如，我們要查找內部編號為200的相關數據，那么就能夠直接計算出這一數據將會在節點存儲文件中從2 800字節開始（14字節 ＊ 節點編號200）。通過這樣的存儲方式，圖數據庫計算這些數據起始位置的時間復雜度,將遠小于搜索一個函數的時間復雜度。當涉及大量數據時，這會帶來顯著的性能提高，這也是Neo4j具有較高遍歷和檢索性能的原因之一。

2.3 Cypher查詢語言

Neo4j有基于自身優化的圖形搜索算法，也具備一套自身的查詢語言解析系統。Cypher是幾種用來描述和查詢屬性圖的語言之一，也是Neo4j采用的圖數據庫查詢語言。Cypher是一種簡潔且富有表現力的語言，以精確的方式程序化地描述圖結構。Neo4j使用Cypher對圖形數據進行增刪查改（CRUD）操作。在搜索功能中，Cypher語言由start、match、where、return四個部分組成：

start：在圖中指定一個或多個起始節點，可以通過索引查找獲得，也可以通過節點的編號直接獲得；

match：圖形的匹配模式，也是實例化的需求部分；

where：提供過濾模式匹配結果的條件；

頂崗實習是高校人才培養中的重要一環，是學生在校完成基礎技術技能的學習后，去專業對口企業參與實際生產過程，運用所學知識和技能，完成一定生產任務的一種實踐性教學形式，是培養學生進一步獲得實踐技能、創新意識及創業精神的重要途徑，在整個高職教育過程中占有舉足輕重的地位。實現頂崗實習過程的規范管理對提高頂崗實習的質量和效果有著重要意義。

return：用來指明在已經匹配查詢的數據中，哪些節點、關系和屬性是需要返回給客戶端的。

舉例：從用戶Tom出發，搜索有同學關系（CLASSMATE）的人：

從大量的應用案例可以證明，Cypher可用性較高，不僅能實現關系型數據庫SQL語言的相關功能，還能實現SQL語言不具備的遍歷查找功能。Neo4j圖數據庫憑借其出色的設計思想、高可用的框架、高性能的存儲結構、簡易靈活的配套語言，在大數據時代的數據建模、檢索優化、社交網絡等方面發揮著越來越重要的作用。

3 Neo4j數據建模實例

在關系型數據庫的數據建模中，將事物的邏輯結構歸結為滿足一定條件的二維表中的元素，這種表就稱為關系表，是使用實體（Entity）對這類事物進行抽象的結果。這樣的模型主要描述的是經過抽象后的實體之間的關系，而并非表述自然事物的實例。圖數據庫的數據建模更加貼近自然，它沒有對事物進行抽象和聚類，描述的是具體事物和事物之間的聯系。圖數據模型中的節點對應的就是具體事物實例。如果要對事物實例進行聚類和抽象，可以使用標簽進行標識，與關系數據模型不一樣的是，關系數據模型中的表是強制性約束的，而圖數據模型中的標簽是可選擇性的，更具有可擴展性和靈活性。因此，圖數據建模更適合關聯關系復雜、不斷演化的、增量式迭代式的應用場景和軟件開發實踐案例。

表4 圖數據庫元素建模功能

我們以圖書館最基本的業務模式來描述Neo4j圖數據庫的建模過程，以及圍繞不斷新增的業務需求來不斷迭代完善這個數據模型。

首先構建一個讀者借閱圖書的模型：

圖5 圖書館讀者模型圖（1）

然后加入讀者喜好和評論圖書功能：

圖6 圖書館讀者模型圖（2）

示例代碼：

最后加入讀者間的社交功能：

圖7 圖書館讀者模型圖（3）

示例代碼：

以上是一個比較簡單的圖數據庫構建示例，我們從最基本的圖書借閱功能，逐步擴展了個性化表達、社交網絡等功能，跟隨圖書館業務的發展維度，我們還可以對這個模型進行更多的功能擴展，而且可以非常方便地做到。從這個例子中，我們可以發現：相對于關系型數據庫建模，圖數據庫建模的方式更加靈活，它的模型不需要進一步的抽象，更貼合現實的事物關系，因此更適應于迭代式和增量式的開發模式。它可以一個特性接著一個特性、一個用戶故事接著一個用戶故事，不斷加入新的元素來滿足新的需求，在模型中加入新的事物和連接關系不會對既有的數據模型、范式、約束造成影響，從而具有更強的可塑性。在實際應用方面，圖數據模型降低了事物對象模型和關系表模型之間的翻譯困難，消除了技術領域和業務領域的溝通障礙，使得大家都可以用同樣的模型和思路來探討業務中的核心問題，再將其整合到應用程序之中。除此以外，圖數據模型在關系網絡查詢方面還有關系型數據庫不具備的性能優勢。基于這些優點，圖數據庫在當今IT和互聯網產業中得到非常廣泛的應用，很多知名的大公司如IBM、Microsoft、Walmart、eBay、VOLVO都采用了這一技術方案。在各行各業都在擁抱互聯網的今天，圖書館行業也不例外，圖數據庫在圖書館行業未來的發展和應用中有非常多的“用武之地”，我們將在下一節進行闡述。

4 圖數據庫在圖書館業務中的應用

4.1 讀者圖書推薦系統

在線推薦系統是許多電子商務網站的核心構建之一。以當前熱門購物網站為例，當我們瀏覽若干個商品或購買某件物品之后，網站便會根據我們最近這段時間的瀏覽習慣和購物需求推薦它認為值得我們購買的物品；在新聞類網站或App中，系統也會針對我們最近的閱讀偏好推送它認為我們想要閱讀的內容。目前業界較為主流的推薦算法包括：基于流行度的推薦算法、基于協同過濾的推薦算法、基于內容的推薦算法、基于模型的推薦算法等等。圖書館對于讀者的圖書推薦工作，一般圍繞當前熱點、編輯推薦、類別推薦等方面展開，這些推薦方法都有很大的局限性。對于圖書館而言，只有針對每位讀者的個性化需求進行智能化推薦的系統，才是真正意義上的推薦系統。公共圖書館的個性化圖書推薦系統與商業購書網站、社交書評網站（如豆瓣）有非常大的不同。圖書館的個性化智能推薦系統需要滿足兩個條件：第一是存在信息過載的問題，第二是讀者大部分時間沒有明確的需求，因為如果讀者有明確的需求，就可以通過檢索系統找到自己需要的書籍了。同時，圖書館對于讀者個人資料的掌握往往也較為有限，圖書館與讀者、讀者與讀者這兩種聯系都是“弱聯系”關系，圖書館的“生態環境”也是弱社交化的交流環境，圖書館與讀者、讀者與讀者之間的主要是通過書這樣一種介質產生關聯。在這種情況下，我們可以引入圖數據庫，以閱讀內容為聯系節點構建群體閱讀網狀模型，按照“人以群分”的思路對讀者群體進行分類集體畫像，構建一種基于圖書關聯的新型網狀結構模型：我們將每一位讀者作為一個節點，同時又將他（她）閱讀的每一本書作為一個節點，兩者之間的關系就是閱讀關系；當這本書被其他讀者借閱時，那么另一位讀者與這本書又產生了閱讀關系，讀者與讀者之間是通過閱讀共同（或相似）的一本書而產生聯系的。通過這種錯綜復雜的閱讀關系，不同的讀者之間便產生了社交聯系。這樣，所有的讀者、書籍、閱讀關系便構成了一張龐大的社交關系網，系統基于相似群體閱讀內容的特性，可以為讀者推薦適合他們需要的、個性化的閱讀內容。除此以外，基于圖數據庫的閱讀推薦方法還能很好地解決“冷啟動”的問題：讀者只要在圖書館開始借書，就可以根據圖書的關聯特點很快獲得推薦圖書；讀者借的書越多，推薦的樣本就越豐富，推薦的內容就更加趨于合理。

4.2 數據資源管理

圖書館作為一個信息服務中心，具備各式各樣的自建和外購數據資源以及與之匹配的各種檢索系統。目前大多數數據資源和檢索系統都構建于關系型數據庫之上，系統根據用戶輸入的關鍵字在數據庫中進行查詢，并返回相關的網頁、圖片、視頻等資源。如果圖書館管理的數據資源過多，分散式的信息檢索系統會給讀者帶來諸多不便，這樣就需要引入統一資源檢索平臺對數據資源檢索進行管理。統一資源檢索平臺一般通過數據接口、特定協議、頁面分析技術，對異構系統的信息進行抓取，然后匯總在一個頁面上進行展示。但這樣的異構系統數據資源檢索和管理方式存在諸多不足：第一，僅從視圖層對信息進行了組織和展示，內在的邏輯關系未打通；第二，基于關鍵詞的檢索具有較大的冗余性，可能把僅僅名字相同而非實際相關的內容展示出來；第三，這樣抽取的只是零散的數據而不是有組織的知識，而當前人們不再滿足于簡單搜索引擎返回的信息，他們更希望獲得符合個人需求的有實際價值的知識。檢索系統的發展勢必要更多地關注于關聯關系挖掘、關系存儲、知識表示和關系推理等[6]。對于這種情況和未來數據資源管理的發展趨勢，圖數據庫的特性支撐它在圖書館的數據管理和檢索優化中有更大的作為空間。使用圖數據庫作為數據資源管理的構建支撐系統，基于圖理論對數據進行存儲和檢索結果反饋，可以更好地對異構系統數據的關聯關系進行挖掘、分析和推理，展示的結果內容會更加立體化，也具有更強的延伸性。這種構建過程可以圍繞某個行業領域、熱點事件、討論話題等單元內容展開，首先對基礎數據內容進行采集和預處理，將信息內容、信息來源、信息來源間的關系轉換成存儲的節點和關系的屬性，構建這個單元板塊的數據資源圖譜，并根據數據內容的特點構建索引，提升資源管理效率。對于用戶的檢索請求，系統通過算法智能對檢索結果進行加權反饋，對內容進行自動的優先級優化，而不是像大雜燴一樣呈現；另外，還可以根據圖模型的特性，在反饋結果中展示出源數據到最后整合數據的整個數據生成鏈路，方便用戶對數據關聯關系進行更細粒度的分析。

4.3 信息構建與知識構建

美國建筑學家沃爾曼（Richard Saul Wurman）于1975年首次提出信息構建， 將其定義為“組織數據的模式，使復雜信息清晰化”，并且提出了信息構建的五項規則[7]。目前普遍認為信息構建是以合理的方式對信息進行組織，是信息技術管理和資源管理的核心。對于圖書館而言，有學者提出以信息構建的四大核心系統為評價參考，以信息構建的五項原則為標準，對數字圖書館的評價指標體系進行構建[8]。知識構建是在信息構建基礎上的信息組織形式，是信息資源鏈更高級的組合和服務，使信息更加清晰化和便于理解。在圖書館中，對于知識和信息的管理需要對大量信息進行收集，將收集的信息按照不同的門類和需求進行組織和存儲，不斷對顯性知識和隱性知識進行挖掘，對知識之間的關系進行揭示，方便人們獲取所需知識資源。知識地圖是知識構建過程中常用的管理方式，被普遍認為是一個具備知識導航和管理功能的信息圖，使得資源信息按照一定規律組織在一起，能夠有效展示信息和知識在圖中的存儲和分布情況，并提供明確的訪問途徑。知識地圖還能顯示出知識點之間、知識點與個人或組織之間的相互聯系，進而能夠清晰向用戶展示各知識、條目的關系，獲取相應的知識內容，并借助可視化、形象化的手段對知識信息進行查詢。對于知識地圖和倉庫一般采用關系型數據庫或RDF描述語言進行構建，關系型數據庫可以對知識內容進行抽象和快速查詢，但在關聯關系方面存在不足；RDF描述語言基于XML可以表達數據和數據之間的語義關系，但它在本質上是一種簡單本體語言，缺乏統一管理和版本控制，在海量數據構建和檢索方面也存在短板。圖數據庫在圖書館知識倉庫構建和語義關聯方面則具備更多優勢，文本知識結構中的知識元是知識結構體系中最小的單位，可以使用圖數據庫的節點進行記錄；知識之間的關聯、要素之間的聯系，可以使用圖數據庫的關系進行表達，進而建立知識與信息之間、知識與持有者之間、知識與用戶之間的各種聯系；再基于圖數據庫優秀的檢索性能，可以為用戶沿著知識分布圖或樹，快速地找到位置并將結果進行反饋。除此以外，系統還可以憑借圖數據庫的特性對隱性知識進行挖掘、捕獲和組織。

4.4 其他應用方面

圖書館信息治理：隨著圖書館業務體系的不斷發展，基于總分館服務模式的外延也在不斷地拓展，除過去的傳統分館外，各類載體都加入了圖書館的服務體系，再加上硬件、軟件、網絡服務設備的擴容，各類型數據中心的建設、虛擬化服務的實施、整體拓撲結構也變得越來越復雜，這也給圖書館的信息治理工作帶來了更大的工作量和難度。圖數據庫在網絡和數據中心管理方面已有成功應用案例，在基礎架構、網絡規劃、路由分布、服務質量映射以及網絡影響分析等諸多方面可以發揮作用。例如，對圖書館的通信體系進行圖建模，將各種硬件設備、軟件、數據中心等實體以圖數據庫節點的方式進行映射，將各種實體之間的聯系以圖數據庫關系的方式進行表示，可以較為全面和準確地展示出圖書館通信體系的整體拓撲結構、數據鏈接路徑、路由節點以及網絡流量等各方面的信息，還可以協助做好信息治理中的問題診斷和原因分析，在信息安全方面發揮較大的作用。

圖書館標簽系統：標簽系統在圖書館中是一個廣義的概念，一方面是物理上的標簽，如RFID電子標簽，另一方面是對資源屬性進行標識的標簽，這種標簽既可來自原生出版方或圖書館采編工作方，也可以來自用戶對感興趣的內容和資源進行的標注，還可以來自人工智能技術等對資源進行的標識和分類。用戶、各種類型的標簽、資源三者間呈網狀關系，是標簽系統最重要的三種元素。標簽系統是聯系資源和用戶的紐帶，對于圖書館資源管理和讀者服務具有重要意義。基于標簽系統的圖結構，圖數據庫相較于關系型數據庫具有更多的優勢：面對標簽系統的超大數據集以及復雜的連接結構，圖數據庫都展現出了更好的契合度，而且具有更豐富的表現形式。資源、標簽、用戶在圖數據庫模型中可以以節點進行標識，相互之間的關聯可以用關系進行標識。標簽系統在圖數據庫建模的基礎上可以展示出直觀的聚類關系，通過上下文環境的語義和相似度算法能運用在檢索系統、推薦系統等領域。

用戶行為分析：用戶行為分析是圖書館面對不斷變化的讀者需求，準確了解讀者個人偏好、使用習慣、閱讀特征的重要手段，并且在分析的過程中不斷揭示讀者個人和群體的行為規律，對于資源購買、內容推薦、需求引導、預測用戶行為、改進服務措施等方面具有重要意義。在大數據時代，用戶行為更加復雜化和多元化，通過各種手段和方法采集的數據具有網狀和交叉特點，各種用戶、行為和終端之間又有很大的關聯性，這些特征都適合引入圖模型，將圖數據庫作為后臺的行為數據存儲工具。在圖數據庫中，可以將用戶、終端、資源、介質作為節點進行標識，將行為作為關系進行標識，這些節點產生聯系，根據時間、坐標等屬性描述出用戶行為軌跡；通過圖模型聚類信息我們還可以清晰地看出群體行為聚集和流量情況，有利于對圖書館各方面存在的問題進行針對性的解決，也有利于對不同用戶群體的差異化特征進行分析，針對不同的對象和應用場景提出具有指導性的服務建議，從而提升圖書館的整體服務質量。

5 結語

隨著相關理論研究的逐漸深入，圖數據庫技術從實驗室走出來得到越來越廣泛的重視和應用。圖數據庫在某些方面具備關系型數據庫不具備的優勢，但在數據完整性、可維護性等方面也存在很多挑戰，整體來說圖數據庫技術處于發展的初期，還有不斷擴展的空間。在大數據環境下，以數據和關系為中心的圖結構模型在圖書館中將越來越常見，期待能夠繼續加強圖數據庫在圖書館行業的應用研究，未來有更多的實用性工具和產品落地，推動圖書館信息和數據服務能力得到更好的發展。