一、对数量庞大的照片进行分类管理
其实无论任何方法，其实本质都是一样的，就是给照片打上标签，然后按标签分类这些照片（人脸识别也好，地理标志也好，即使是分为多个文件夹，其实就是给照片打上一种特殊的标签，然后按标签分类）。
既然所有的方法本质都一样，那么决定我们才用何种方式分类和采用何种软件工具分类照片的凭据主要有以下几条。
1、你存储照片的用途。
2、照片库的总体容量
3、迁移和备份的便利性，尤其要考虑如何应对更换电脑和更换软件后怎么办。
4、翻阅照片的速度和界面的美观。
接下来我介绍下我的软硬件解决方案和采用这一方案的理由。我买了一台NAS（其CPU较好需要有浮点计算能力，处理图形的速度更快）和一个千兆级别的路由器（这样保证电脑和Nas之间的数据传输速度），软件则采用picasa3，我在这个软件和iPhoto之间考虑了好久，最后选了P。所有的照片文件全部放在NAS一个专门的照片共享文件夹上，照片按不同文件夹分类，文件夹则按照“日期+人物+活动”的方式命名，如果没有专门的活动，也可以是“日期+人物”，这里的日期可以是一段时间，人物也可以是2-3人，或者是某个关键人物。Picasa导入照片后，还可以进一步分类、打上各种标签、组成相册。
照片按“日期+人物+活动”分类，主要原因是我保存的多数是生活照，这样分类可以让我在看照片时回忆一段段逝去的时光，非常有感觉。而且NAS提供了专门的IOS和Android APP，通过这些APP可以远程访问所有保存的照片，每一个文件夹在那些APP上就显示为单独一个相册。如此保存，通过APP和别人分享照片也非常清楚。
我选择Picasa管理照片的主要原因是，Picasa的图库和分类数据库是分开保存的，这样在迁徙和备份上更有优势。而Iphoto则把图库和数据库绑在一起，这样就更改照片管理软件就很麻烦，同时也不利于我用NAS的App分享图库。
NAS则采用2块3T的硬盘组成RAID1，这样基本可以解决容量和安全性。
延伸阅读：
二、图数据库
在计算机科学中，图数据库（英语：graph database，GDB）是一个使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。该系统的关键概念是图，它直接将存储中的数据项，与数据节点和节点间表示关系的边的集合相关联。这些关系允许直接将存储区中的数据链接在一起，并且在许多情况下，可以通过一个操作进行检索。图数据库将数据之间的关系作为优先级。查询图数据库中的关系很快，因为它们永久存储在数据库本身中。可以使用图数据库直观地显示关系，使其对于高度互连的数据非常有用。
图数据库是一种非关系型数据库，以解决现有关系数据库的局限性。图模型明确地列出了数据节点之间的依赖关系，而关系模型和其他 NoSQL 数据库模型则通过隐式连接来链接数据。图数据库从设计上，就是可以简单快速地检索难以在关系系统中建模的复杂层次结构的。图数据库与 20 世纪 70 年代的网络模型数据库相似，它们都表示一般的图，但是网络模型数据库在较低的抽象层次上运行，并且不能轻松遍历一系列边。
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