为了扩展知识图谱以处理大型数据集，需要结合高效的存储策略、分布式处理和优化的查询设计。目标是在图谱的大小和复杂性不断增长的同时，保持性能，并确保数据一致性和可访问性。这涉及到数据库技术、分区、索引和计算框架等方面的决策，这些决策应与您的用例相一致。
首先，考虑存储和分区。传统的图数据库（如 Neo4j 或 Amazon Neptune）适用于中小型数据集，但在处理数十亿个节点和边时可能会遇到困难。对于更大的数据集，像 JanusGraph 或 Dgraph 这样的分布式图数据库可以使用像分片这样的技术将数据分区到多个服务器上。例如，您可以按实体类型（例如，用户、产品）或地理区域分割图谱，以减少查询延迟。索引也至关重要：在经常查询的属性（例如，用户 ID 或时间戳）上创建复合索引可以加快查找速度。但是，过度索引会降低写入速度，因此平衡是关键。像 Apache Cassandra 这样的宽列存储或 Amazon S3 这样的冷数据归档可以补充混合设置中的图数据库。
接下来，优化处理和查询。大型图通常需要批处理来执行实体解析或图算法（例如，PageRank）等任务。像带有 GraphX 的 Apache Spark 或 Flink 的 Gelly 这样的框架可以将这些计算分布到集群上。对于实时更新，实现增量处理——例如，只更新受新用户交互影响的子图，而不是重新处理整个数据集。查询优化可能涉及缓存经常访问的子图（例如，社交网络的朋友的朋友关系）或使用图模式匹配来避免遍历不相关的节点。一个实际的例子：预先计算并存储物流知识图中主要城市之间的最短路径，以加速路线规划查询。
最后，关注数据建模和一致性。通过避免过于精细的关系来简化模式——例如，将相似的边类型分组（例如，“购买”和“查看”可以变成“交互”，并使用属性指示操作类型）。使用像 SHACL 或 OWL 这样的模式验证工具来强制执行约束。对于一致性，根据您的需求，在最终一致性（优先考虑可用性）或强一致性（优先考虑准确性）之间进行选择。版本控制也很重要：使用带时间戳的边来跟踪电子商务图中像产品规格这样的实体的更改。像 RDFox 或 Blazegraph 这样的工具支持版本化的图，而自定义解决方案可能会使用事件溯源来重放图状态更改。定期验证和修剪过时的数据，以防止性能下降。