通过知识图谱分析应用数据产品系统

传统关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server）以二维表、行字段、外键关联存储数据，存在明显局限：
多表关联查询层级深、联表复杂，上下游业务链路、网状关联难以直观体现；
仅能结构化存储字段属性，无法沉淀实体语义、业务关系、关联权重、层级拓扑；
数据分析局限于报表统计，无法做关联溯源、路径查询、关联挖掘、圈层分析；
纯表格前台展示枯燥，无法直观呈现业务对象之间的联动逻辑。

数据映射：将多库、多表关系型结构化数据，自动 / 半自动转换为实体 - 关系 - 属性知识图谱模型；
语义建模：定义统一实体类型、关系类型、属性字典，消除数据表字段语义混乱问题；
图谱存储：采用图数据库原生存储关联关系，支持高效深度关联查询、路径检索；
能力输出：后端提供标准化图谱查询接口，支撑上层业务调用；
前台可视化：画布形式动态展示实体节点、关联连线、关系标签、实体属性面板，支持拖拽、缩放、筛选、点击查看详情。

完成架构设计
数据源层：MySQL、Oracle、SQL Server、离线 Excel、业务中台库；
数据抽取与转换层：数据采集、清洗、实体抽取、关系解析、格式转换；
图谱存储层：图数据库（Neo4j 主流）、知识图谱元数据管理库；
服务接口层：SpringBoot/，提供 CRUD、图谱查询、路径分析、筛选接口；
前端可视化层：图谱画布渲染、交互操作、属性弹窗、关系筛选、导出能力。
3.2 核心技术栈
关系库：MySQL 8.0
图数据库：Neo4j 4.4+/5.x（开源免费、易部署、生态成熟）
后端：SpringBoot + MyBatis-Plus + Neo4j Driver
数据同步：定时任务增量同步
前端图谱引擎：AntV G6、