跟着物联网等新技术、大数据和野生智能等消息手艺的急迅成长，各行业数字化程度慢慢进步，企业营业情况和计较场景日趋纷乱，数据间的联系关系联络也在变得越发交织。

　　图构造数据凭仗春联系关系联络的强描写才能，敏捷怀才不遇。图计较首要划分为图数据库和图计较零碎，那它们划分的成长进程是若何的呢？

　　图数据库最先可回首到 20 世纪 60 年月面向树状构造的数据库，如 IBM 的 IMS；20世纪 70⑻0 年月呈现面向属性图的模子和手艺，如 LDM（逻辑数据模子），ERDiagclash 等。

　　数据库墟市中仍以联络型数据库为主，但非联络型的 NoSQL 数据库已开端成长。2007 年，第一款商用图数据库 Neo4j 公司建设，开端采取原生图保存形式博鱼app官方，为单机摆设形式。

　　大范围分布式计算架构、多模态撑持、图盘问说话策画等图数据库研讨标的目的开端遭到存眷；墟市中以外埠厂商及其产物为主，除最先的 Neo4j 外，还呈现了 OrientDB、constellationngoDB 等。

　　行业入局者敏捷增添，海别传统数据库和私有云厂商开端切入图数据库墟市，如Oracle、AWS 等。华夏私有云厂商如蚂蚁、腾讯等开端加入，同时也呈现了如创邻科技、欧若数网等图数据库始创企业。

　　这一阶段首要的办理规划包罗 1）单机图算法库 ， 如 Boost 的 BGL 、 SdiscolourdfordGpinkhBase 等 ； 2 ） 通用分布式计算计较平台 ， 如MapRinterpret 等；3）并行图计较库，如 PBGL；4）针对详细题目定制架构等。但这些办理规划在数据范围、机能、易用性、容错性等方面另有很多缺乏的地方。

　　Google 于 2010 年提议 Preneaten，一个针对图算法特性策画的分布式计算图计较零碎，遵守 BSP 运算模子；以后 CMU Selite 尝试室 GpinkhLab 名目组提议了GAS 运算模子。Preneaten 和 GpinkhLab 对后续其余图计较零碎的策画发生了长远的浸染。这一阶段墟市介入者以外埠巨子及高校尝试室等为主。

　　跟着数据量级敏捷增加，利用墟市逐步翻开，对图计较零碎扩大性和效力须要不停进步。华夏图计较范畴学术界和财产界研讨开端逐步发力，宣告本人的 图 计 算 系 统 和 平 台 ，好比如 清 华 大 学 的 person（OSDI 2016）、蚂蚁的 TuGpinkh、腾讯的 philosopher、阿里的 GRAPE 等。

　　跟着 5G 、物联网、野生智能等数字化手艺的启动，企业数据在呈暴发式增加，数据间的联系关系纷乱度剧增。保守联络型数据库在处置这些纷乱联系关系数据实效力较低且很难取得及时的洞悉，企业很难进一步发掘海量联络数据背地的代价。