為什么要寫這本書
過去的10年是移動互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的10年。僅僅10年時間，我們大多數(shù)人的生活已經(jīng)徹底互聯(lián)網(wǎng)化，我們的出行、餐飲、購物、社交、協(xié)同辦公幾乎全部可以通過移動互聯(lián)網(wǎng)完成。過去的10年也是大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)蓬勃發(fā)展的10年，大數(shù)據(jù)的4V與公有云、私有云、SaaS的概念如此深入人心，以至于所有行業(yè)都無可避免地或擁抱這些新的技術(shù)理念或被這些新的技術(shù)理念所洗禮。如果說移動互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)關(guān)注更多的是如何在業(yè)務(wù)應(yīng)用層創(chuàng)造并滿足用戶的需求，云計算和大數(shù)據(jù)就是在基礎(chǔ)架構(gòu)層與數(shù)據(jù)處理科技上通過技術(shù)革新來支撐上層的互聯(lián)網(wǎng)化的業(yè)務(wù)需求。說到過去10年的技術(shù)革新，AI（人工智能）是我們無法忽視的，它已經(jīng)遠遠超越了概念的范疇。我們的生活與工作在互聯(lián)網(wǎng)化的同時，也被逐步AI化。例如，信息的獲取、出行數(shù)據(jù)的使用、購物，任何通過互聯(lián)設(shè)備（手機、電腦、智能終端 ）完成的工作都已經(jīng)或即將經(jīng)歷AI化。
我們用技術(shù)棧的視角來層次化地分析問題，云計算所代表的是最底層的基礎(chǔ)架構(gòu)；以大數(shù)據(jù)為代表的數(shù)據(jù)處理技術(shù)（DT）處于中間層，其中最主要的就是數(shù)據(jù)庫（這也是為什么從20世紀(jì)90年代開始，數(shù)據(jù)庫被稱作中間件，近年提出的中臺概念在本質(zhì)上正是30年前的中間件，這是后話），本書的主題圖數(shù)據(jù)庫也處于這個承上啟下的中間層；最上層解決的則是移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用問題。
AI技術(shù)貫穿以上3層技術(shù)棧，因此，了解AI有助于了解一門正在從根本上改變科技、改變行業(yè)、改變我們所處世界的重要技術(shù)圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)。在這里我們先前置一個概念：人工智能發(fā)展的終極目標(biāo)是實現(xiàn)強人工智能，強人工智能指的是讓機器和算法像人類一樣具備圖的思維方式。圖思維方式的本質(zhì)是用高維圖的方式100%映射和還原世界實際上是一種圖計算與分析的方式（或者說是依托圖數(shù)據(jù)庫的計算模式）。如果人腦是終極的數(shù)據(jù)庫，圖數(shù)據(jù)庫就是邁進并實現(xiàn)它的最佳路徑。
為什么圖數(shù)據(jù)庫是終極數(shù)據(jù)庫，而業(yè)界常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（分布式數(shù)據(jù)庫）、NoSQL類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖泊、湖倉一體數(shù)據(jù)庫不是呢？要想弄清楚這個問題，就需要了解如下兩個問題：
煙囪系統(tǒng)（siloed system）
淺層計算（shallow computing）
過去的40年間，隨著關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的發(fā)展，幾乎每一家企業(yè)，特別是大中型企業(yè)中形成了一個又一個像煙囪一樣的系統(tǒng)，互相之間存在著部門墻系統(tǒng)壁壘業(yè)務(wù)藩籬，不同的業(yè)務(wù)部門與系統(tǒng)之間的通信與數(shù)據(jù)共享非常困難，而任何一個新的業(yè)務(wù)需求或需求的變動即意味著關(guān)系型數(shù)據(jù)庫層面上的一整套復(fù)雜開發(fā)流程的變動，甚至是又一套新的系統(tǒng)的出現(xiàn)。隨著數(shù)據(jù)量的增大，越來越多的T 1甚至T N類型的批處理操作開始出現(xiàn)。隨著過去10年間大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等系統(tǒng)陸續(xù)出現(xiàn)，雖然其初衷是把全量的數(shù)據(jù)集中進行處理，但是和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣，這些系統(tǒng)天然地只具備淺層計算的能力，讓數(shù)據(jù)一入湖倉即沉底，很難及時對深度下鉆、關(guān)聯(lián)、歸因分析等不斷變化的需求做出反應(yīng)。而圖數(shù)據(jù)庫與實時圖計算技術(shù)可以通過對多源、多維的數(shù)據(jù)進行深度下鉆、關(guān)聯(lián)、歸因分析，在提供深層計算能力的同時，打破了系統(tǒng)間、數(shù)據(jù)間存在藩籬的現(xiàn)狀。
中國人工智能奠基人之一、中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸教授提出：以深度學(xué)習(xí)為代表的第二代人工智能技術(shù)在世界范圍內(nèi)已經(jīng)觸及天花板，后續(xù)突破可能的途徑就是跨入第三代人工智能，包括知識圖譜、圖計算（圖數(shù)據(jù)庫）等新的體系架構(gòu)的發(fā)展。這番話背后的邏輯是清晰的：人類龐雜的知識體系的邏輯化、結(jié)構(gòu)化與可視化表達最好的途徑就是知識圖譜（關(guān)系圖譜），而對知識圖譜進行邏輯推理、推導(dǎo)、演算、查詢，尤其是進行深度、高效、智能化、可解釋的運算與查詢最可行的工具就是實時、深度的圖計算引擎。 而當(dāng)計算引擎與存儲引擎、知識圖譜有機統(tǒng)一的時候就形成了圖數(shù)據(jù)庫。可以進行深度、實時、高并發(fā)、白盒化可解釋的圖計算與分析的圖數(shù)據(jù)庫是推動AI向前發(fā)展的核心武器。圖數(shù)據(jù)庫所具備的區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫或AI系統(tǒng)的能力，稱為圖增強智能（graph augmented intelligence）。圖增強智能不是黑盒化的暴力計算，或缺乏可解釋性的深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過釋放機器的算力，讓算法得以高效執(zhí)行，并通過知識圖譜以白盒化可解釋的方式忠實、高效地完成工作。
在數(shù)據(jù)庫與人工智能的發(fā)展歷程中，筆者結(jié)合自己過去二十幾年間作為一名硅谷IT老兵和中關(guān)村科技創(chuàng)業(yè)者的親身經(jīng)歷，預(yù)見到圖數(shù)據(jù)庫與（實時）圖計算技術(shù)不僅會占有一席之地，更會成為一種主流的甚至終極的數(shù)據(jù)庫，并賦能新一代的人工智能蓬勃發(fā)展。本書是筆者對過去幾年間沉浸圖數(shù)據(jù)庫研究的感悟與階段性總結(jié)的梳理，希望分享給更多志同道合的朋友。
讀者對象
本書的讀者對象包括：
圖數(shù)據(jù)庫、圖計算項目與產(chǎn)品的開發(fā)者、使用者、決策者；
數(shù)據(jù)庫技術(shù)愛好者，任何對圖技術(shù)感興趣的人；
任何沒有限制性思維、秉持終身學(xué)習(xí)信念的人。
勘誤和支持
由于筆者水平有限，書中難免會出現(xiàn)一些錯誤或者表述不準(zhǔn)確的地方，懇請讀者耐心批評指正。如果你有任何寶貴意見，也歡迎發(fā)送郵件至郵箱ricky@ultipa.com，期待能夠得到朋友們的真摯反饋。
致謝
首先要感謝我親愛的家人和同事們，在本書的創(chuàng)作過程中，筆者得以在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)進入閉關(guān)的狀態(tài)，我的家人分擔(dān)了本屬于我的家務(wù)勞動，我的同事們完成了原本分配給我的任務(wù)。
此外，我得到了很多親友與同事的建議與糾錯，在此特別對張磊、孫婉怡、張建松、封軍雷、王昊、劉思燕、林曉芳、章礬之、陳亮宇、薛鴻城、蘇昌欽、李家文、賀瑞君表示感謝。還有很多其他朋友也提供了幫助，恕筆者不能一一列出，再次一并感謝。
感謝我的天才的同事們、客戶們、合作伙伴們，沒有你們的鞭策、鼓勵、真知灼見、慧眼和超越平凡的認知，我們不會創(chuàng)造出顛覆性的、令人振奮的圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。
感謝機械工業(yè)出版社華章分社的編輯楊福川老師和他的同事們始終支持我寫作，你們的鼓勵和幫助引導(dǎo)我順利完成了全部書稿。
謹以此書獻給我最親愛的家人，以及眾多熱愛新技術(shù)，秉持終身學(xué)習(xí)信念和具有成長性思維（圖思維）的朋友們！
記住下面這張圖，讓我們一起進入圖（數(shù)據(jù)庫）的世界。

圖數(shù)據(jù)庫