多模数据库的跨模型查询优化

[sakibkhan22197]

莉莉热爱探索。她 不仅喜欢公园和森林，也喜欢学校里的巨型计算机。 这台计算机里有一个“图形数据库”，一个由点连接而成的网络，就像一张巨大的蜘蛛网，存储着学校里所有事物的信息——学生、老师、班级，甚至图书馆里的书籍。

有一天， 计算机老师戴维斯先生给莉莉展示了一件神奇的事情。 他解释说，搜索图形数据库可能会很慢。 想象一下，要通过爬遍网络中的每一个连接来找到莉莉最喜欢的书，那该有多慢！ 不过，他补充说，有一个叫做“图形嵌入 ”的巧妙技巧。

“可以这样想，” 戴维斯先生一边说着，一边在黑板上画着。 想象一下，画一张学校地图。 你不用给每个房间写名字，而是给每个房间一个密码，也就是一组数字。 像图书馆和阅览室这样靠得很近的房间，它们的密码很相似。 而像体育馆和美术教室这样相距很远的房间，它们的密码则截然不同。 ”

他继续说道，“图嵌入对图数据库的作用也是一样的。 它为每个‘点’——每个学生、每个老师、每本书——赋予一个密码。 这些密码被称为‘嵌入’。 如果两个点相连或相关，它们的嵌入就会相似。 这使得搜索速度更快！ ”

莉莉很好奇。 “它是怎么加快搜索速度的？ ”戴维斯

先生 笑着说。 “计算机不用爬遍整个网络，只需比较密码即可！ 如果你在 特殊数据库 找与‘冒险’相关的书籍，计算机可以快速找到与‘冒险’嵌入相似的书籍，而无需逐一检查数据库中的每本书。 ”

莉莉开始尝试。 她使用图嵌入来寻找和她喜欢相同书籍的学生。 结果令人惊讶！ 她发现自己素不相识的同学和她一样喜欢奇幻小说。 然后，她尝试搜索教授类似科目的老师。 电脑返回了 戴维斯先生和历史老师 约翰逊女士。 莉莉以前从未想过他们会有相似之处，但后来她意识到他们都讲了精彩的故事！

有一天，莉莉决定挑战极限。 如果她搜索看似毫不相关的事物之间的联系，比如她最喜欢的书和学校的午餐菜单，会怎么样？ 电脑嗡嗡作响，旋转着，比平时花了更长的时间。 最后，它显示了一个令人惊讶的结果：学校厨师 罗德里格斯夫人。

莉莉感到很困惑。 她的奇幻小说与罗德里格斯夫人有什么共同之处 ？