小型开源数据库里，网状结构好像更灵活也更适合各种场景吧

（开头部分）关于小型开源数据库里网状结构是不是更灵活也更适合各种场景，这个说法其实挺有意思的，但可能把事情想得有点简单了，我得说，这个观点有点片面了，甚至可能是一种误解，网状数据库确实存在，而且在历史上某个阶段挺风光，但放到今天，特别是小型开源数据库这个领域，情况就大不一样了，咱们得把“灵活”和“适合各种场景”这两个词掰开揉碎了看。

（讨论灵活性的误区）说网状结构“更灵活”，这个“灵活”指的是什么？如果是指能非常直接、像画图一样地把现实中复杂的关联关系映射到数据库里，那网状模型确实有它的长处，一个零件可能被多个供应商供应，同时又用在多个产品里，这种多对多的关系在网状模型里可以用所谓的“系”（Set）来直接表示，感觉上，这比关系型数据库要用外键和连接表来得更“自然”，这种在建模初期的“灵活”，往往意味着在后续使用和维护上会变得非常“不灵活”，一位名叫Curt Monash的资深数据分析师在他的一篇博客里提到过，网状数据库的导航式访问方式是个大问题，意思是，你要查询数据，得像拿着地图走路一样，必须明确知道从哪个记录开始，一步一步沿着指针（或者说链接）走到下一个记录，这种路径一旦在程序里写死，以后如果想换种方式查询数据，或者业务逻辑变了，修改起来会非常麻烦，甚至可能牵一发而动全身，这还能叫灵活吗？相比之下，关系型数据库用SQL语言声明你要什么数据，至于怎么从硬盘上把这些数据找出来、拼在一起，那是数据库管理系统自己去优化的事情，你不需要关心底层数据是怎么连接的，这种数据和程序的分离，才是更高级、更根本的灵活性。

（讨论适用场景的局限性）再说“更适合各种场景”，这恐怕是高估了网状结构的能力，现实中的应用场景千差万别，现在很多互联网应用需要处理的是海量的、结构可能不那么规整的数据，像用户的动态信息、日志数据、商品信息等，这些场景下，文档型数据库（比如MongoDB）或者键值对数据库（比如Redis）可能更合适，因为它们读写速度快， schema 可以动态变化，更适合敏捷开发，再比如，要处理非常复杂的关系查询，比如社交网络里好几度的人脉关系，专门的图数据库（比如Neo4j）在处理这类“深度关联遍历”时，性能会远超传统的网状数据库，一位网名为“数据库爱好者老K”的技术博主在比较不同数据库模型时指出，现代的图数据库可以看作是网状数据库思想的一种进化，但它专门为图结构做了优化，提供了更强大的查询语言（如Cypher）和算法，而传统的网状数据库更像是一个时代的特定产物，它的适用场景其实相对狭窄，主要集中在过去那些需要高度结构化、关系固定且复杂的业务系统，比如早期的银行、保险或库存管理系统，对于今天大多数需要快速迭代、应对变化的Web应用、移动应用来说，它并不“适合”。

（分析小型开源数据库的现状）我们把范围缩小到“小型开源数据库”，如果你去翻看现在流行的开源数据库列表，比如DB-Engines上的排名，你会发现排在前列的开源数据库，绝大多数是关系型的（如PostgreSQL, MySQL）、文档型的（MongoDB）、键值对的（Redis）或者列存的（Cassandra），纯粹的、被广泛使用和认可的网状数据库开源项目其实非常少见，几乎可以说是凤毛麟角，这说明了一个什么问题？说明市场的选择，开发者和企业用脚投票，选择了那些在易用性、扩展性、社区支持和工具生态上更胜一筹的数据库模型，一个缺乏活跃社区和现代工具链支持的数据库，即使其核心模型在某些特定情况下有理论优势，在实际开发中也会举步维艰，因为你要考虑的不仅仅是数据怎么存，还要考虑怎么方便地备份、恢复、监控、集成到各种开发框架里，在这些方面，主流的小型开源数据库积累了巨大的优势。

（总结网状模型的真正遗产）我觉得有必要为网状模型说句公道话，它的思想并没有消失，而是被后来的数据库技术吸收和改进了，关系模型本身就借鉴了网状模型的一些优点，并克服了它的主要缺点，而前面提到的图数据库，更是继承了网状结构处理复杂关系的核心思想，并把它发展到了一个全新的高度，与其说我们今天应该回头去用网状数据库，不如说我们应该感谢它奠定了基础，然后根据具体的业务场景，去选择那些继承了优秀思想并不断演进的现代数据库解决方案，如果你的业务核心就是处理像社交网络、推荐系统、欺诈检测这类复杂的、深度的关系网络，那么直接选择一个成熟的图数据库，会比试图用一个传统的网状数据库要明智得多，也高效得多。

（总而言之，“小型开源数据库里，网状结构更灵活也更适合各种场景”这个说法，更像是一个停留在过去某个时间点的印象，从现代软件开发的实践来看，网状数据库的“灵活”是一种带有沉重代价的、低级的灵活，而它的“适用场景”也早已被更专门、更强大的现代数据库模型所覆盖和超越，对于绝大多数项目和开发者来说，选择一种主流、有活跃社区支持、工具链完善的小型开源数据库（无论是关系型、文档型还是图数据库），并深入理解其特性和最佳实践，才是更稳妥、更高效的做法。