什么是Nebula Graph

图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。

图数据库适合存储大多数从现实抽象出的数据类型。世界上几乎所有领域的事物都有内在联系，像关系型数据库这样的建模系统会提取实体之间的关系，并将关系单独存储到表和列中，而实体的类型和属性存储在其他列甚至其他表中，这使得数据管理费时费力。

Nebula Graph作为一个典型的图数据库，可以将丰富的关系通过边及其类型和属性自然地呈现。

Nebula Graph是在Apache 2.0和Commons Clause 1.0条款下开发的。越来越多的人，如数据库开发人员、数据科学家、安全专家、算法工程师，都参与到Nebula Graph的设计和开发中来，欢迎访问Nebula Graph GitHub主页参与开源项目。

Nebula Graph采用shared-nothing架构，支持在不停止数据库服务的情况下扩缩容。

Nebula Graph提供Java、Python、C++和Go等流行编程语言的客户端，更多客户端仍在开发中。详情请参见Nebula Graph clients。

Nebula Graph支持严格的角色访问控制和LDAP（Lightweight Directory Access Protocol）等外部认证服务，能够有效提高数据安全性。详情请参见。

Nebula Graph开放了越来越多的原生工具，例如、Nebula Console、等，更多工具可以查看生态工具概览。

此外，Nebula Graph还具备与Spark、Flink、HBase等产品整合的能力，在这个充满挑战与机遇的时代，大大增强了自身的竞争力。

Nebula Graph 查询语言，简称为 nGQL，是一种声明性的、部分兼容 openCypher 的文本查询语言，易于理解和使用。详细语法请参见nGQL指南。

用户可以轻松地在Nebula Graph中建立数据模型，不必将数据强制转换为关系表。而且可以自由增加、更新和删除属性。详情请参见数据模型。

腾讯、美团、京东、快手、360等科技巨头都在使用Nebula Graph。详情请参见Nebula Graph官网。

Nebula Graph可用于各种基于图的业务场景。为节约转换各类数据到关系型数据库的时间，以及避免复杂查询，建议使用Nebula Graph。

金融机构必须仔细研究大量的交易信息，才能检测出潜在的金融欺诈行为，并了解某个欺诈行为和设备的内在关联。这种场景可以通过图来建模，然后借助Nebula Graph，可以很容易地检测出诈骗团伙或其他复杂诈骗行为。

Nebula Graph能够及时处理访问者产生的实时信息，并且精准推送文章、视频、产品和服务。

自然语言可以转化为知识图谱，存储在Nebula Graph中。用自然语言组织的问题可以通过智能问答系统中的语义解析器进行解析并重新组织，然后从知识图谱中检索出问题的可能答案，提供给提问人。

用户也可以通过视频了解什么是图数据。