嬴图 | 从数据到智能，解密物流业的“智慧大脑”—

本文主要是介绍嬴图 | 从数据到智能，解密物流业的“智慧大脑”——图数据库的颠覆性力量，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

早在3000年前，古埃及、希腊、罗马就开始利用航运系统开启了物资运输和分配，并形成了奥斯提亚、亚历山大港等古代超级物流中心；而在古中国和古印加，完善的驿站系统又将物资、人员、供给等方面进行了升级支持，从制度方面保障了长途运输上的速度和效率。

进入21世纪，在现代物流世界中，对速度和效率上的追求仍是关键，无论是从工厂到仓库，还是从仓库到客户手中，每一秒钟都至关重要。比如像亚马逊这种超级电子商务平台，其物流网络覆盖全球，涉及数千个仓库、数万条运输路线和数百万、千万的客户订单……所以面对庞大且复杂的物流网络背后，是需要一套强大的系统来管理和优化所有流程的。

尤其是随着物流业务的复杂性和规模不断增长，过去传统的关系型数据库的处理能力已明显触及到了天花板，其数据由于被存储在表格中，不仅造成成倍的计算量，且数据之间的关系也被隐藏在浩繁的查询中，而这正是图数据库（Graph Database）的天然优势所在，它的核心就是在于处理数据之间的各种关系，特别适合复杂的物流网络。

在图数据库【更多了解，点击阅读：图库 | 图数据库是什么？一文快速了解相关概念_图数据库知识-CSDN博客什么是图？】中，数据被表示为点（node），而数据之间的关系则被表示为边（edge）。这种数据结构就像一张巨大的网络图，点就代表物流中的各个实体，如仓库、货物、运输车辆等，而边则代表这些实体之间的关系，比如运输路线、运输时间、运输成本等。

且在物流网络优化中，图数据库能够更准确地描述物流点与点之间的关系，为优化算法提供更精准的数据支持！

1、最优路线规划

在物流中，如何以最低的成本、最短的时间将货物送到目的地？

假设你是一名配送员，需要从仓库出发，送货到多个地点，这个看似简单的任务实际却涉及到了众多的路线选择。那么，如何确定一条最优的运输路线就是提升效率、降低成本的关键所在了。

使用图数据库，物流网络可以被建模为一个图，点代表配送中心或客户，边代表运输路线，并为每条边赋予距离或时间等权重。通过运行Dijkstra算法或A*算法，图数据库能在短时间内为你找到最优路径——就像拥有了一个智慧大脑。

ab().src({name == "Warehouse_A"}).dest({name == "Customer_B"}).depth(10).shortest(@connection.distance) as preturn p

解释: 用嬴图GQL查询从“Warehouse_A”到“Customer_B”之间搜索所有可能的路径，并计算每条路径的总成本（基于距离）。查询结果按成本排序，返回成本最低的路径，帮助物流规划最优路线。

2、供应链的透明化

我们天天用以提神醒脑的咖啡，经历了从种植园到加工厂、再到包装、运输、商场（商店）等多个环节。我们通过图数据库，将这些环节串联起来就可以形成一条完整的供应链图。

在图数据库中，供应链的各个环节可以被建模为节点，供应链中的关系（如供应、配送）则可以被建模为边。通过嬴图GQL，可以实时查询供应链中的各类信息，分析潜在的瓶颈和风险。如这里会涉及到多个种植园、供应商、分销商、零售商等，关系错综复杂，如果某个环节出现问题（如原料短缺），系统会立刻标记出这个点，第一时间提醒管理人员采取应对措施。

n({@Supplier || @Manufacturer || @Distributor}).e()[:5].n({@Supplier || @Manufacturer || @Distributor}) as p return p{*}

解释：查询返回供应商、制造商和分销商之间的关系，帮助管理者了解供应链的整体结构，并据此优化供应链管理策略。

3. 实时跟踪与响应

物流行业的一个关键挑战是实时监控货物的运输状态，特别是在全球配送和多式联运（复合运输）的场景下，图数据库在这里发挥了巨大的作用。

图数据库能够动态更新物流网络中的每个点和边（也就是每个货物）的状态，将其在整个物流网络中的位置精确标记出来，物流管理者可以通过嬴图GQL查询展示实时状态，第一时间查看到货物的当前位置、预测到达时间。

find().nodes({@Cargo.name == 'CARGO4530'}) as nreturn n{*}解释:查询返回特定货物“CARGO4530”的当前位置信息和状态，帮助管理者实时监控货物运输进度。

4. 风险预测与应急方案

物流业务中，潜在的各种风险无处不在，比如恶劣天气、自然灾害、交通事故、人为因素等，还包括物流系统中的异常行为，如延误、误送、欺诈等情况，往往都难以察觉，随时可能造成链条中断，影响到货物的按时交付。嬴图数据库通过对大量数据的模式分析，随时监控每个环节的异常动态，敏锐检测出异常，提前安排应急方案。如，如果某条运输线路的时间突然延长，图数据库就会将其标记为潜在问题，并提醒管理者进一步调查。嬴图数据库可以在千亿级数据量的复杂的图集中，支持超过30层+的深度搜索、查询与计算，可以对任何量级数据集实现超深度的实时穿透，快速洞悉数据中的深藏的、微妙的、复杂的关联关系，并快速锁定风险点，实现早发现、早准备、早预防。【更多阅读，点击嬴图 | K邻算法在风险传导场景中的实践意义嬴图 | K邻算法在风险传导场景中的实践意义-CSDN博客嬴图 | K邻算法在风险传导场景中的实践意义】

以上我们已对图技术在物流管理中的应用有了一个直观感性的认识。但仍然有人会问，我们用关系型数据库或其他数据库系统也可以实现呐，为啥非要用图数据库呢？是的，用其他数据库当然也可以，但针对物流这种复杂的应用场景来说，图技术具备天然的优势，其数据结构本身即是对真实世界的映射，能够高效管理和处理涉及多层、多维，包括仓库、配送中心、运输路线、供应商等大量复杂的关系，提供比传统和其他数据库更高效的解决方案。

同时，图数据库的数据模型也更灵活，可以轻松应对物流业务中不断变化的需求和数据结构，尤其是支持实时查询和动态数据更新，适应物流网络中的高动态性。也就是说能够保障物流中的各个业务环节随时进行调整，最终确保货物能够按时交付的强需求。

值得一提的是，不同的图数据库之间也存在着巨大的差异。就拿图查询语言来说，它是与底层数据库的存储相匹配的，因为查询语言的背后是查询引擎，而查询引擎直接与存储引擎相适配。基于此，嬴图团队没有从众——选择套用Nejo4-Cypher 的查询语法的做法，而是选择了坚持走自研的技术路线，研发了嬴图GQL图查询语言，并采取了混合模式（demi-schema）的设计，既能实现基于预定义模式的精确查询，也可以忽略模式进行大规模处理和计算，从业务层面来说，这些技术能为使用者带来指数级查询效率的提升以及最佳的用户体验。【沸点 | LDBC与SIGMOD联合研讨，推动图数据库创新与标准化】【嬴图|ISO/IEC-GQL国际图语言标准发布】

尽管如此，嬴图数据库还做到了支持OpenCypher，旨在让熟悉Cypher语言的人直接来操作嬴图的底层数据引擎，并且还可以使用嬴图100+的图算法包，以赋能业务层面（如物流业务）体验到高性能查询背后的快速计算所带来的高效配送效率和降本增效。【更多阅读，点击嬴图 | Ultipa 支持OpenCypher，助力企业级应用发展】【更多阅读，点击Neo4j和Ultipa Graph】

算法到底是什么？简单来说，它就是为了解决某个问题而采取的有限长度的具体计算方法和处理步骤。也就是说，算法的产出物有两种，第一种是算法产出的结果（分群、分类、预测值等），第二种是算法产出的规则。嬴图数据库建有国际范围内最丰富的高性能可扩展图算法包——超过100种，再通过支持灵活的Demi-schema混合模式，可以真正赋能物流企业管理人员深入地去查询各个环节的数据，且支持实时查询和动态更新，能够在大规模物流网络中保持高效的性能和可扩展性，使得物流公司能够实时响应业务需求和市场变化。【更多阅读，点击：图算法新书发布会回播集锦】

图7：嬴图数据库-manager-算法库页面

不是所有的图数据库都是一样的。所谓驴粪蛋表面光，我们已看到太多底层引擎做的非常糟糕，但表面功夫（各种可视化图表）搞得非常繁荣的厂商产品。如，有的图数据库是非原生RDF架构，只能做一些浅层的处理，或者数据需要进行大量的搬运，还要放在内存里才能做分布式的计算，要么就是只能支持静态的数据，没有一个很多的持久化层……这些都是无法真正赋予上层业务以应用的实现和价值的。下面，总结一下嬴图数据库的技术特点，包括但不限于：