第两千零四十六章 文科狗数据库 (第2/2页)

随着社交网络、电子商务以及资源检索等领域的爆炸性发展，采用图形数据库这种可以处理复杂关联的存储技术，而进一步组织存储、计算分析挖掘低结构化且互连的数据变得尤为有效，因此很快就得到了蓬勃发展，并且延伸出了图的匹配、关键字查询、图的分类、图的聚类和频繁子图挖掘这五个研究方向。

带来的好处，就是能够优化检索高达十亿级别的数据，极大提高了数据遍历速度及遍历稳定性，大大减少了检索过程中的服务器压力，减少系统开销，不受数据海量增长影响，完成互联网时代尤关系型数据库根本无法胜任的工作。

不过图数据库是随着后世分布式存储，大数据分析，AI检索等高端工具一起进入大家的视野的，因此导致很多人认为这是一个新的东西。

其实这是一个误会，比如大数据的数学理论，其实完成时间是在四几年，完全是当时的应用场景和软硬件工具都无法将之实现而已。

图数据库的发展其实也有着非常长的历史。早在六十年代，Ibm的ImS导航型数据库已经支持了层次模型以及树状结构，不过形式较为特殊。

六十年代后期，网络模型数据库已经诞生，而且已经可以支持图结构。

codASYL（数据系统语言委员会）于 1959年定义了 coboL，1969年定义了网络数据库语言。

只不过还是因为硬件的性能无法支持复杂的查询需求，没有大范围的推广使用而已。

在三十年的时间里，图数据库其实一直在随着计算机性能的不断改善而进化发展，不过现在依然还处于实验室研究阶段，大家作为高端学术在玩，一时间还看不清它的应用场景。

因此在周至指导的安盛基金旗下信息情报研究所，就捡到了大量的漏，从全世界各个研究所，计算机院系，大型信息企业等处，购得了许多的知识产权作为技术储备。

要等到两千年以后，随着互联网时代大量关联数据的产生、RdF资源描述框架在网络交换资源中的普遍应用、以及具备AcId事务保证的图数据库的出现，才能让图数据再次回到了历史舞台中央。

等到那个时候，拥有图数据库核心知识产权的公司，毫无疑问将成为时代的宠儿。

但是凡事都得有个因由，也就是底层逻辑，要是没有一个发展图数据库的合理而强大背景支持，周至想要得到李老三的理解，想要得到公司的资源倾斜，乃至得到学校和国家的大力支持，那几乎是难如登天的事情。

数字图书馆这个项目，就是周至给发展图数据库找到的最佳锚点。