Spanner Graph 将专用图数据库功能与 Spanner 相结合，可提供业界领先的可伸缩性、可用性和一致性。
Spanner Graph 支持与 ISO GQL（图查询语言）标准兼容的图查询接口。Spanner Graph 支持关系型模型与图模型之间的互操作性，并将成熟的 SQL 功能与 GQL 图模式匹配的表达能力相结合。
您可以使用声明式架构将表映射到图表，而无需进行数据迁移，从而将图表引入到表格数据集。您还可以针对每个查询延迟绑定数据模型选项，从而更轻松地为工作流选择合适的工具。
如需开始使用 Spanner Graph，请参阅设置和查询 Spanner Graph 以及 Spanner Graph Codelab。
图数据库的优势
图表提供了一种自然的机制来表示数据中的关系。图数据库的典型应用场景包括欺诈检测、推荐、社区检测、知识图谱、客户 360、数据目录和谱系跟踪。
传统上，此类图数据以关系型数据库中的表的形式表示，应用使用多个联接来遍历图。在 SQL 中表达图遍历逻辑会导致复杂的查询，这些查询难以编写、维护和调试。
借助 Spanner Graph 中的图表界面，您可以直观地浏览关系并在图表中识别模式。此外，Spanner Graph 还提供适用于在线分析和事务图工作负载的图优化存储和查询增强功能，这些功能都内置于 Spanner 的核心功能中。
这种方法使 Spanner Graph 成为即使是最关键的图应用的理想解决方案。具体而言，Spanner 的透明分片可以弹性扩展到非常庞大的数据集，并使用大规模并行处理，而无需用户干预。
使用场景
您可以使用 Spanner Graph 构建多种类型的在线图表应用，包括：
- 金融欺诈检测：分析用户、账号和交易之间的复杂关系，以识别可疑模式和异常情况，例如洗钱和实体之间不正常的关联，这些情况可能很难使用关系数据库检测到。
- 全面了解客户：跟踪客户关系、偏好和购买记录。全面了解每位客户，提供个性化推荐、有针对性的营销活动和更出色的客户服务体验。
- 社交网络：捕获用户活动和互动，并使用图表模式匹配功能推荐好友和发现内容。
- 制造和供应链管理：在图表中对零件、供应商、订单、库存状况和缺陷进行建模，以便使用图表模式高效地进行影响分析、费用汇总和合规性检查。
- 医疗保健：捕获患者关系、病情、诊断和治疗信息，以便进行患者相似性分析和治疗方案规划。
- 交通：在图中对地点、连接、距离和费用进行建模，然后使用图查询查找最佳路线。
主要功能
Spanner Graph 引入了一种统一的数据库，该数据库集成了图表、关系型、搜索和 AI 功能，并具有高性能和可伸缩性，可实现以下目标：
- 原生图体验：ISO GQL 接口提供基于开放标准的熟悉专用图体验。
- 统一的关系型数据库和图数据库：GQL 和 SQL 之间的完全互操作性打破了数据孤岛，让您可以为每种用例选择最合适的工具，而无需为提取、转换和加载 (ETL) 操作支付任何运维开销。
- 内置搜索功能：丰富的向量搜索功能和全文搜索功能可与图表无缝协作，让您能够在图表分析中使用语义含义和关键字。
- 依托 AI 技术的洞察：与 Vertex AI 的深度集成可让您直接在 Spanner Graph 中使用一套 AI 模型，帮助您加快 AI 工作流。
- 可伸缩性、可用性和一致性：Spanner 久经考验的可伸缩性、可用性和一致性为您提供了可信赖的坚实基础。
获取支持
如果您在阅读用户指南后对 Spanner Graph 及其功能还有其他疑问，请发送电子邮件至 spanner-graph-feedback@google.com 与我们联系。