什么是Cayley图？

一、什么是Cayley图？

　　Cayley图，即凯莱图，以英国著名数学家阿瑟·凯莱命名。

　　通过把任何群(包括无限群比如 (R,+))都当作某个底层集合的置换群，把所有群都放在了同一个根基上。因此，对置换群成立的定理对于一般群也成立。　　Cayley图通过把任何群(包括无限群比如 (R,+))都当作某个底层集合的置换群，把所有群都放在了同一个根基上。因此，对置换群成立的定理对于一般群也成立。　　Cayley图说明用n-1条边将n个一致的顶点连接起来的连通图的个数为n^(n-2)，也可以这样理解，将n个城市连接起来的树状公路网络有n^(n-2)种方案。所谓树状，指的是用n-1条边将n个顶点构成一个连通图。当然，建造一个树状的公路网络将n个城市连接起来，应求其中长度最短、造价最省的一种，或效益最大的一种。Cayley定理只是说明可能方案的数目。　　

二、什么是图数据库大图数据原生数据库？

`图数据库(Graph database)`` 并非指存储图片的数据库，而是以图这种数据结构存储和查询数据。

图形数据库是一种在线数据库管理系统，具有处理图形数据模型的创建，读取，更新和删除（CRUD）操作。

与其他数据库不同， 关系在图数据库中占首要地位。这意味着应用程序不必使用外键或带外处理（如MapReduce）来推断数据连接。

与关系数据库或其他NoSQL数据库相比，图数据库的数据模型也更加简单，更具表现力。

图形数据库是为与事务（OLTP）系统一起使用而构建的，并且在设计时考虑了事务完整性和操作可用性。

三、图数据库有哪些？

1.Neo4j

Neo4j是一个流行的图形数据库，它是开源的。最近，Neo4j的社区版已经由遵循AGPL许可协议转向了遵循GPL许可协议。尽管如 此，Neo4j的企业版依然使用AGPL许可。Neo4j基于Java实现，兼容ACID特性，也支持其他编程语言，如Ruby和Python。

2.FlockDB

FlockDB是Twitter为进行关系数据分析而构建的。FlockDB迄今为止还没有稳定的版本，对于它是否是一个真正的图形数据库，尚有争议。

FlockDB和其它图形数据库（如Neo4j、OrientDB）的区别在于图的遍历，Twitter的数据模型不需要遍历社交图谱。

尽管如此，由于FlockDB应用于Twitter这样的大型站点，以及它相比其它图形数据库的简洁性，仍然值得我们值得关注。

3.AllegroGraph

AllegroGraph是一个基于W3c标准的为资源描述框架构建的图形数据库。它为处理链接数据和Web语义而设计，支持SPARQL、RDFS++和Prolog。

AllegroGraph是Franz Lnc.公司（Web语义产品提供商，旗舰产品是基于LISP的企业开发工具）的产品之一，Pfizer、Ford、Kodak、NASA和美国国防部都是该公司的客户。

4.GraphDB

GraphDB是德国sones公司在.NET基础上构建的。Sones公司于2007年成立，近年来陆续进行了几轮融资。GraphDB社区版遵循AGPL v3许可协议，企业版是商业化的。GraphDB托管在Windows Azure平台上。

5.InfiniteGraph

InfiniteGraph基于Java实现，它的目标是构建“分布式的图形数据库”，已被美国国防部和美国中央情报局所采用。

四、数据库表的图叫什么图？

数据库表中的图片是image类型。数据库表中的Image数据类型可以进行数据图片的存储。保存的是二进制字节，所以写入数据库Image数据类型时，数据库自动将图片转换成二进制字节后存入。

从数据库Image数据类型读取内容时，则是将二进制字节先转换成图片，再输出。扩展资料：

如果SQL Server是缺省安装时， IMAGE类型字段是有长度限制，用来存储图片大小不超过2g的图片。缺点是占用了很大的数据存储空间。但是对于之前的存储物理路径来说读取图片和存储图片方便了很多。

IMAGE类型字段如果写入的数据超过长度限制就会抛出异常，缺省的长度限制是65536，需要修改数据库的全局配置参数才可以扩大IMAGE类型字段的存储空间

五、图数据库的优势介绍？

更好，更快速的查询和分析：图数据库为查询相关数据（无论大小）提供了卓越的性能。 图模型提供了固有的索引数据结构，因此它不需要为给定条件的查询加载或接触不相关的数据。这使得它成为更好、更快的实时大数据分析查询的绝佳解决方案。这与HDFS系统相反，HDFS系统具有为数据湖（Data Lake）、顺序扫描和追加新数据（不随机查找）而构建的架构。在这样的系统中，每个查询都涉及文件的大部分。使用图数据库，查询只能触及相关的数据。

更简单和更自然的数据建模：使用关系型数据库建模的人都需要了解数据库的规范化和参照完整性的严格规则。 一些NoSQL数据库则走向了另一个极端，将所有类型的数据放在一个大型表中。 另一方面，在图数据库中，可以定义任意类型的顶点类型来表示对象，并定义边类型来表示特定的关系。 图模型的语义和你想要的语义完全一样，没有标准化也没有浪费。 此外，图模型支持面向对象的思维，因为每个书面查询都需要明确的语义。 没有任何隐藏的假设，比如在关系型SQL中需要知道FROM子句中的表。

同时支持实时更新和查询：图数据库支持对大图形数据的实时更新，同时支持查询。

数据结构的灵活性：图数据库具有灵活的schema修改。用户可以不断添加或删除新的顶点、边和属性，扩展或缩小数据模型。这对管理不断变化的对象类型特别方便。大多数图数据库可以在线修改schema，同时继续提供查询。 相比之下，关系数据库不能轻易地支持在现代数据管理时代如此普遍的频繁schema变更。

六、mysql属于图数据库吗？

mysql不属于图数据库。

MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。

图数据库是一种数据库类型，属于非关系型数据库。图数据库的关注点是“关联关系”形成的图，其目标是对现实世界中的实体与实体之间的关联关系进行存储与分析：将实体抽象为顶点、将实体之间的关联关系抽象为边。通过顶点和边形成的图谱结构，直观自然的表达万物关联的世界，同时解决了复杂关联关系深层检索的性能问题。

目前主流的图数据库有：Neo4j，Janusgraph，Dgraph，Giraph，TigerGraph等。

七、关系数据库相较于图数据库的好处？

关系数据库是支持关系模型的数据库系统。关系模型由关系数据结构、关系操作集合和完整性约束三部分组成。关系操作分为关系代数、关系演算、具有关系代数和关系演算双重特点的语言（SQL语言）。

完整性约束提供了丰富的完整性：实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。

八、图数据库的应用场景？

1. 欺诈检测

无论面对诈骗集团、勾结团伙还是高知罪犯，图数据库技术可以实时揭露各种重要诈骗模式。所以越来越多的公司使用图数据技术来解决各种关联数据问题，包括欺诈检测。

2. 实时推荐引擎

图技术能够根据用户购买、交互和评论有效跟踪这些关系，以提供对客户需求和产品趋势最有意义的深刻见解。Ebay等购物网站就在使用图技术给用户推荐产品。

3.知识图谱

将图技术用于知识图谱能够精确搜索查询，消除搜索查询的歧义，并且能够适应不断增长的数据资产规模。

九、数据库如何生成柱状图？

1.打开一份Excel数据表，然后选择要制作组合图表的数据

2.接着首先选择一个二维柱形图，柱状图就好了

3.选中其中的图表。

4.点击图表的右上角位置。

5.选择其中的数据表。

6.然后可以选择数据表中的样式

7.选择完成后，点击确认，数据表就添加成功

十、图数据库Python接口必要性？

图数据库Python接口的必要性在于，Python是一种流行的编程语言，拥有强大的数据处理和分析能力，广泛应用于人工智能、大数据等领域。

图数据库是一种用于存储和处理图数据的数据库，适用于处理复杂的关系型数据和网络结构数据。因此，为了更好地利用Python的优势处理图数据，开发图数据库Python接口是非常必要的。 通过图数据库Python接口，可以方便地使用Python对图数据库进行操作和查询，实现数据的快速处理、分析和可视化。

而且，Python作为一种易于学习和使用的编程语言，可以降低使用图数据库的门槛，使得更多的开发者和用户能够轻松地使用图数据库进行数据处理和分析。

目前已经有很多图数据库提供了Python接口，例如Neo4j、ArangoDB、OrientDB等，因此，如果需要处理图数据，使用图数据库Python接口是一种非常方便和有效的方法。