圖資料庫的查詢語言有哪些

⑴ 資料庫語言有哪些

數據定義語言(DDL)，例如：CREATE、DROP、ALTER等語句。

數據操作語言(DML)，例如：INSERT（插入）、UPDATE（修改）、DELETE（刪除）語句。

數據查詢語言(DQL)，例如：SELECT語句。（一般不會單獨歸於一類，因為只有一個語句）。

數據控制語言(DCL)，例如：GRANT、REVOKE等語句。

事務控制語言（TCL），例如：COMMIT、ROLLBACK等語句。

SQL語言包括四類種主要程序設計語言類別的語句：數據定義語言(DDL)，數據操作語言(DML)及數據控制語言(DCL)還有事務控制語言（TCL）。

資料庫語言以記錄集合作為操作對象

所有SQL語句接受集合作為輸入，返回集合作為輸出，這種集合特性允許一條SQL語句的輸出作為另一條SQL語句的輸入，所以SQL語句可以嵌套，這使他具有極大的靈活性和強大的功能，在多數情況下，在其他語言中需要一大段程序實現的功能只需要一個SQL語句就可以達到目的，這也意味著用SQL語言可以寫出非常復雜的語句。

以上內容參考：網路-資料庫語言

⑵ sql中，dml，dcl，dql，ddl分別代表什麼意思

1，DML（DataManipulationLanguage）：數據操作語言，用來定義資料庫記錄（數據）

2，DCL（DataControlLanguage）：數據控制語言，用來定義訪問許可權和安全級別；

3，DQL（DataQueryLanguage）：數據查詢語言，用來查詢記錄（數據）；

4，DDL（DataDefinitionLanguage）：數據定義語言，用來定義資料庫對象：庫、表、列等。

(2)圖資料庫的查詢語言有哪些擴展閱讀

DML分成交互型DML和嵌入型DML兩類。

依據語言的級別，DML又可分成過程性DML和非過程性DML兩種。

如insert，delete，update，select（插入、刪除、修改、檢索）等都是DML．

交互型DML：這類DML自成系統，可在終端上直接對資料庫進行操作。

嵌入型DML：這類DML是嵌入在主語言中使用。此時主語言是經過擴充能處理DML語句的語言。

過程性DML：用戶編程時，不僅需要指出「做什麼」（需要什麼樣的數據），還需要指出「怎麼做」（怎麼獲得數據）。層狀、網狀的DML屬於過程性語言。

非過程性DML：用戶編程時，只需要指出「做什麼」，不需要指出「怎麼做」。關系型DML屬於非過程性語言。

⑶ 資料庫語言有哪些

SQL是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統可以使用相同的SQL語言作為數據輸入與管理的介面。

數據定義語言(DDL)，例如：CREATE、DROP、ALTER等語句。

數據操作語言(DML)，例如：INSERT（插入）、UPDATE（修改）、DELETE（刪除）語句。

數據查詢語言(DQL)，例如：SELECT語句。（一般不會單獨歸於一類，因為只有一個語句）。

數據控制語言(DCL)，例如：GRANT、REVOKE等語句。

事務控制語言（TCL），例如：COMMIT、ROLLBACK等語句。

SQL語言包括四類種主要程序設計語言類別的語句：數據定義語言(DDL)，數據操作語言(DML)及數據控制語言(DCL)還有事務控制語言（TCL）。

⑷ 圖計算引擎Neo4j和Graphscope有什麼區別

Neo4j是單機系統，主要做圖資料庫。GraphScope是由阿里巴巴達摩院智能計算實驗室研發的圖計算平台，是全球首個一站式超大規模分布式圖計算平台，並且還入選了中 國科學技術協會「科創中 國」平台。Graphscope的代碼在github.com/alibaba/graphscope上開源。SSSP演算法上,GraphScope單機模式下平均要比Neo4j快176.38倍，最快在datagen-9.2_zf數據集上快了292.2倍。

⑸ 當前主流的資料庫系統通常採用哪幾種模型

目前最主流的sql server、oracle、mysql、db2都是關系型資料庫。隨著社交網站、視頻網站等互聯網新業務模式的興起，各種非關系資料庫模型也在不斷涌現。

以下是的：
數據模型概述

1.關系模型

關系模型使用記錄（由元組組成）進行存儲，記錄存儲在表中，表由架構界定。表中的每個列都有名稱和類型，表中的所有記錄都要符合表的定義。SQL是專門的查詢語言，提供相應的語法查找符合條件的記錄，如表聯接（Join）。表聯接可以基於表之間的關系在多表之間查詢記錄。

表中的記錄可以被創建和刪除，記錄中的欄位也可以單獨更新。

關系模型資料庫通常提供事務處理機制，這為涉及多條記錄的自動化處理提供了解決方案。

對不同的編程語言而言，表可以被看成數組、記錄列表或者結構。表可以使用B樹和哈希表進行索引，以應對高性能訪問。

2.鍵值存儲

鍵值存儲提供了基於鍵對值的訪問方式。

鍵值對可以被創建或刪除，與鍵相關聯的值可以被更新。

鍵值存儲一般不提供事務處理機制。

對不同的編程語言而言，鍵值存儲類似於哈希表。對此，不同的編程語言有不同的名字（如，Java稱之為「HashMap」，Perl稱之為「hash」，Python稱之為「dict」，PHP稱之為「associative array」），C++則稱之為「boost::unordered_map<...>」。

鍵值存儲支持鍵上自有的隱式索引。

鍵值存儲看起來好像不太有用，但卻可以在「值」上存儲大量信息。「值」可以是一個XML文檔，一個JSON對象，或者其它任何序列化形式。

重要的是，鍵值存儲引擎並不在意「值」的內部結構，它依賴客戶端對「值」進行解釋和管理。

3.文檔存儲

文檔存儲支持對結構化數據的訪問，不同於關系模型的是，文檔存儲沒有強制的架構。

事實上，文檔存儲以封包鍵值對的方式進行存儲。在這種情況下，應用對要檢索的封包採取一些約定，或者利用存儲引擎的能力將不同的文檔劃分成不同的集合，以管理數據。

與關系模型不同的是，文檔存儲模型支持嵌套結構。例如，文檔存儲模型支持XML和JSON文檔，欄位的「值」又可以嵌套存儲其它文檔。文檔存儲模型也支持數組和列值鍵。

與鍵值存儲不同的是，文檔存儲關心文檔的內部結構。這使得存儲引擎可以直接支持二級索引，從而允許對任意欄位進行高效查詢。支持文檔嵌套存儲的能力，使得查詢語言具有搜索嵌套對象的能力，XQuery就是一個例子。MongoDB通過支持在查詢中指定JSON欄位路徑實現類似的功能。

4.列式存儲

如果翻轉數據，列式存儲與關系存儲將會非常相似。與關系模型存儲記錄不同，列式存儲以流的方式在列中存儲所有的數據。對於任何記錄，索引都可以快速地獲取列上的數據。

Map-rece的實現Hadoop的流數據處理效率非常高，列式存儲的優點體現的淋漓極致。因此，HBase和Hypertable通常作為非關系型數據倉庫，為Map-rece進行數據分析提供支持。

關系類型的列標對數據分析效果不好，因此，用戶經常將更復雜的數據存儲在列式資料庫中。這直接體現在Cassandra中，它引入的「column family」可以被認為是一個「super-column」。

列式存儲支持行檢索，但這需要從每個列獲取匹配的列值，並重新組成行。

5.圖形資料庫

圖形資料庫存儲頂點和邊的信息，有的支持添加註釋。

圖形資料庫可用於對事物建模，如社交圖譜、真實世界的各種對象。IMDB（Internet Movie Database）站點的內容就組成了一幅復雜的圖像，演員與電影彼此交織在一起。

圖形資料庫的查詢語言一般用於查找圖形中斷點的路徑，或端點之間路徑的屬性。Neo4j是一個典型的圖形資料庫。

選擇哪一種數據模型？

數據模型有著各自的優缺點，它們適用於不同的領域。不管是選擇關系模型，還是非關系模型，都要根據實際應用的場景做出選擇。也許你會發現單一的數據模型不能滿足你的解決方案，許多大型應用可能需要集成多種數據模型。

⑹ 圖資料庫的應用場景

TranswarpStellarDB是自主研發的分布式圖資料庫，兼容openCypher查詢語言，提供海量圖數據的存儲和分析能力，支持原生圖存儲結構，支持萬億邊PB級數據存儲。同時，StellarDB具備毫秒級點邊查詢能力，10+層的深度鏈路分析能力，提供近40種的圖分析演算法，具備數據2D和3D展示能力。星環科技StellarDB在金融、政府和社交網路等領域應用，並且在某地電信關系圖譜場景實現了萬億邊規模的存儲和穩定運行，真正意義上將萬億級圖資料庫能力應用落地。

圖資料庫典型應用場景：

知識圖譜:

於圖資料庫而言，知識圖譜是圖資料庫關聯最為緊密、應用范圍最廣的應用場景。知識圖譜對海量信息進行智能化處理，形成大規模的知識庫並進而支撐業務應用。

知識圖譜中圖資料庫具有存儲和查詢兩方面的技術優勢：存儲方面：圖資料庫提供了靈活的設計模式；查詢方面：圖資料庫提供了高效的關聯查詢

作為圖資料庫的底層應用，知識圖譜可為多種行業提供服務，具體應用場景例如電商、金融、法律、醫療、智能家居等多個領域的決策系統、推薦系統、智能問答等。

風險合規知識圖譜：風險是金融的命脈，也是國家監管科技的主幹。金融監管+風險合規的知識圖譜是星環科技最早開始投入建設和技術研發的方向。面向超大規模圖網路，星環科技率先發布了支持空間3D的圖展示，避免了二維圖的展示對於超過萬節點的圖無法清晰體現的弊端；同時結合反洗錢網路圖譜利用屬性圖中節點帶有地理定位屬性，構建了跨境可疑資金轉正圖網路，對於可疑跨境交易一目瞭然。

精準營銷類知識圖譜：大型金融機構可能存在上千萬家的B端或者C端用戶，如何實現針對不同用戶的精準營銷？在營銷知識圖譜方面，星環科技面向銀行開發了對公知識圖譜的技術，實現了在營銷端沉澱業務知識，充分發揮圖譜價值，幫助銀行實現諸如疫情期間小微企業信貸精準投放等應用。

投資研究類支持圖譜：在金融和資本市場，最重要的金融業務就是投資，利用知識圖譜刻畫人類研究成果，進行知識圖譜化表達和構建，也是多家券商和基金公司在探索金融科技賦能投資收益效果的發展路線圖。在投資知識圖譜方面，星環科技通過全棧能力，深度融合NLP+知識圖譜技術，通過知識表示學習等領先的知識圖譜技術，實現智能投研知識圖譜，賦能投資研究場景應用。

金融領域


在金融領域，圖資料庫通過利用多維交叉關聯信息可以深度刻畫交易行為，可以有效識別規模化、隱蔽性的欺詐網路，結合機器學習、聚類分析、風險傳播等相關演算法，可以實時計算用戶的風險評分，在風險行為發生前預先識別，有效幫助金融機構提升效率、降低風險。

反欺詐：通過賬戶、交易、電話、IP地址、地理位置等關鍵實體信息的關聯關系，對風險暴露人的N層圖挖掘，幫助篩選疑似欺詐人員，達到預防目的。

反欺詐信貸擔保圈：中小企業通過關聯企業、產業鏈上下遊客戶、關系人等相互擔保，形成關系復雜的「擔保網」，信貸擔保圈的挖掘對企業貸款風險的識別與防範有重要意義。

股權穿透：通常是由高管、企業及關聯公司構成的復雜網路，以股權為紐帶，向上穿透到目標企業最終實際控制人，向下穿透到該企業任意層股權投資的所有企業及其股東。

圖資料庫更多應用場景

金融領域：冒名貸款、銀行零售知識圖譜、銀行對公知識圖譜、資金流向分析、企業關聯圖譜、事件傳遞圖譜、個人信貸反欺詐、反洗錢知識圖譜等

政企領域 ：物聯網、智慧城市、道路規劃、智能交通、軌跡分析、疫情防控、寄遞關系畫像等

電信領域：深度經營分析、防騷擾、電信詐騙防範、運營商經營分析等

零售領域：智能推薦、精準營銷、供應鏈管理、貨物推薦、瀏覽軌跡分析等

社交領域：社區發現、好友推薦、興趣用戶推薦、輿論跟蹤等

工業領域：電網分析、供應鏈管理、設備管理、物流分析等

醫療領域：智能診斷、電子病歷、醫保&保險分析等

⑺ 在SQL的分類中哪些屬於DML，哪些屬於DDL，哪些屬於DCL

在一些公司中提交給測試團隊的SQL腳本會劃分為DDL、DML等，但這些概念到底是如何定義的呢？

SQL(Structure Query Language)是資料庫操作的的核心語言，接下來我們通過一張圖來進行分析：

DDL（Data Definition Languages）語句： 即資料庫定義語句，用來創建資料庫中的表、索引、視圖、存儲過程、觸發器等
常用的語句關鍵字有：CREATE,ALTER,DROP,TRUNCATE,COMMENT,RENAME。

DML（Data Manipulation Language）語句： 即數據操縱語句，用來查詢、添加、更新、刪除等
常用的語句關鍵字有：SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE,MERGE,CALL,EXPLAIN PLAN,LOCK TABLE,包括通用性的增刪改查。

DCL（Data Control Language）語句： 即數據控制語句，用於授權/撤銷資料庫及其欄位的許可權（DCL is short name of Data Control Language which includes commands such as GRANT and mostly concerned with rights, permissions and other controls of the database system.）。
常用的語句關鍵字有：GRANT,REVOKE。

TCL（Transaction Control Language）語句： 事務控制語句，用於控制事務
常用的語句關鍵字有：COMMIT,ROLLBACK,SAVEPOINT,SET TRANSACTION。

DQL:（Data QueryLanguage）語句： 數據查詢語言
常用的語句關鍵字有：SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, HAVING,ASC|DESC

希望對您有所幫助！~