开会啦，介绍下数据库家庭的新成员——图数据库
DB的世界分为两个大家族，分别是SQL关系型数据库和NoSQL非关系型数据库。SQL关系型数据库家族成员有Oracle、MySQL、MSSQL等，粉丝数量众多；而NOSQL家族相对来说年纪偏小，但都天性分明，如键值（Key-Value）存储数据库、列存储（Column-oriented）数据库、面向文档（Document-Oriented）数据库、搜索引擎存储、时序数据库、图数据库等，他们在高效性、易扩展性上表现突出，各个细分领域都有自己的地位，可谓不容小觑的后浪。
随着AI的快速发展，知识图谱的广泛应用，与之强相关的图数据库也格外耀眼。下图是截止2020年6月的主流数据库排名，图数据库Neo4j已超过前几年大热的HBase数据库。
数据来自：https://db-engines.com/en/ranking
事出反常必有“妖”，一起来了解下图数据库吧。
图数据库是NoSQL数据库的一种类型，起源于欧拉理论和图理论，也可称为面向/基于图的数据库，对应的英文是Graph Database。
它应用图形理论存储实体之间的关系信息，图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构做为逻辑结构存储和查询数据。这，很契合知识图谱的应用场景。我们知道一个图包含节点和边，如下图：
在图数据库中图将实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系（边）。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景。例如，从宇宙火箭的建造到道路系统，从食物的供应链及原产地追踪到人们的病历，甚至更多其他的场景。
例如，金融机构授信时，需要获取贷款申请人本人的工作信息、借贷信息，同时还需要对其周边如配偶、父母所在单位的营业、信用信息等，综合判断得出是否授信。
如果使用关系型数据库，一个用户表存储用户详情，上述过程我们以主人公小李为例：
1、先获取小李的各种信息；
2、通过小李的各种信息去表中查询出对应的数据；
3、再根据查出的第一维度用户去表中查询其他维度用户，再获取用户的其他信息；
4、join，多表join、多次join...算了，先让我吃个瓜冷静下。
基于这种复杂的查询，图数据库解决起来便轻松很多。申请用户“小李”做为节点、亲属或其他社会属性关系作为边、用户的其他属性作为节点的属性，类似下图，一步搞定。
图数据库虽好，却也同NOSQL家族的其他成员一样，设计之初，更关注场景与业务效率。在安全方面考虑也存在着不足，主要面临着以下问题。
1.身份认证较为简单。Neo4j图数据库认证报文中密码是明文传输的，如下图为登录报文。甚至有些默认不需要密码就可以登录。
2.用户权限控制缺乏细粒度。一方面是某些图数据库权限控制机制不足，另一方面是管理经验上不足。
3.NoSQL注入、web攻击等。类似MongoDB，Neo4j图数据库有web管理平台，除DBMS自身漏洞、协议漏洞还增加了web端的暴露风险。
昂楷的数据库漏扫、数据库审计、数据库防火墙等产品，已提供对图数据库全面保护。从数据生命周期的全角度，保护图数据库的安全。
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