First Dataset

如果我们想构建此网店示例的属性图表示，请注意，属性图可以看作是某些语义数据模型的分解图范式表示的具体化（逻辑或物理）。一些属性被聚合为不同节点顶点类型的属性，和或不同边关系类型的属性。此示例图未显示关系上的属性：


因此，如果我们想要构建知识图谱 菲律宾手机号码数据​ 来共享来自 存储（例如本体）和属性图（例如操作数据）的信息，我们需要掌握规范形式 使得映射等切实可用。

规范形式显然是元数据的最高级别，这将我们引向下一个观察结果。

图（ 和大多数属性图）基于所谓的开放世界假设，这带来了以下好处：

领先的属性图形数据库产品最受欢迎的功能之一是“无模式”开发。这意味着加载数据不需要模式。
使用图形查询检查数据内容，经过一些迭代后，可能会更好地理解数据模型，这是一种数据建模的原型方法。
图形数据模型的结构可能会不断改变（没有模式可改变）。
内部图结构的规范形式很容易从图元素（包括边关系及其所表示的结构）中推导出来（在您的脑海中）。即使在执行结构更改（例如重新安排节点和边关系的属性分配）之后，规范形式也可以保持不变。
这与关系 模型形成鲜明对比，关系 模型中的规范形式并非仅通过查看结构就能够轻易可视化（并非所有依赖关系都需要明确）。而且，如果 数据模型经历更深层次的规范化、非规范化或两者结合，那么在心理上保持对语义的直观理解将变得越来越复杂。