文章目錄

• 1、 圖數據庫排名
• 2、 圖數據庫比較表格
• 3 、各種圖數據庫屬性
• • 3.1 Neo4j（主流）
  • 3.2 OrientDB（不推薦）
  • 3.3 ArangoDB（不推薦）
  • 3.4 JanusGraph（推薦）
  • 3.5 HugeGraph（推薦）
  • 3.6 Dgraph（推薦）
  • 3.7 TigerGraph（不推薦）
• 4 、選型結論

1、 圖數據庫排名

圖數據庫排名：https://db-engines.com/en/ranking/graph+dbms

2、 圖數據庫比較表格

3 、各種圖數據庫屬性

3.1 Neo4j（主流）

歷史悠久且長期處于圖數據庫領域的主力地位，其功能強大，性能也不錯，單節點的服務器可承載上億級的節點和關系。社區版最多支持 320 億個節點、320 億個關系和 640 億個屬性。
優點：Neo4j有自己的后端存儲，不必如同JanusGraph等一樣還要依賴另外的數據庫存儲。 Neo4j在每個節點中存儲了每個邊的指針，因而遍歷時效率相當高。
缺點：企業版付費。開源的社區版本只支持單機，不支持分布式。社區版只能部署成單實例，企業版可以部署成高可用集群，從而可以解決高并發量的問題；不能做集群，單個實例故障時影響系統正常運行。社區版只支持冷備份，即需要停止服務后才能進行備份。

3.2 OrientDB（不推薦）

OrientDB是第二代分布式圖數據庫,以混合數據模型為特點，它包括可以在最復雜的場景中使用復制和分片，并以Apache2許可證提供開放源代碼。ORIENTDB工作速度快，能夠在最常見的硬件上每秒存儲220000條記錄，并且支持無模式、完整和混合模式，可以使用SQL作為查詢語言之一。
優點：ORIENTDB使用身份驗證、密碼和靜態數據加密等方式為所有機密數據提供安全保護。OrientDB為確保更好的性能，最近引入了節點的快速重新同步，即使處理數十億條記錄，遍歷速度也不會受到影響。OrientDB 是分布式多模型數據庫，支持圖數據模型，支持 sharding 機制，大規模查詢情況下性能比較好；
缺點：開源版功能部分欠缺。起步較早，最初的時候都是一個單機的圖數據庫，然后隨著用戶數據量的不斷增加，后期增加了分布式模式，支持集群和副本，但是由于后加的功能，其分布式支持的不是很好。

3.3 ArangoDB（不推薦）

Arangodb以一種非常創造性和靈活的方式安排數據。數據可以存儲為鍵或值對、圖或文檔，所有這些都可以通過一種查詢語言訪問。為了更安全的選擇，查詢中可以使用聲明性模型。用戶可以在一個查詢中組合不同的模型及其特性的原因是，ArangoDB對所有數據模型都使用相同的核心和相同的查詢語言。
優點：Arangodb獨特的特性是它能夠在一個查詢中組合不同的數據模型。這使得其展示方式令人印象深刻且美觀。它比其他數據庫具有更靈活的擴展性、增強的容錯性、大容量的存儲能力和更低的成本。arangodb最突出的特性是foxx，這是一個用于編寫數據庫中以數據為中心的javascript框架。

缺點：它們起步比較早，最初的時候都是一個單機的圖數據庫，然后隨著用戶數據量的不斷增加，后期增加了分布式模式，支持集群和副本，但是經過調研發現，可能是由于后加的功能，他們的分布式支持的不是很好。

3.4 JanusGraph（推薦）

JanusGraph是可擴展的圖數據庫，底層依賴于大數據組件，對分布式支持的非常好，也都是完全的開源免費，存儲數據模型也都是專為圖數據而設計。JanusGraph基于Titan發展而來，包含其所有功能，采用Tikerpop的Gremlin圖查詢語言，有單獨的后端存儲，支持Cassandra/HBase/BerkeleyDB等做存儲，支持Solr/ES/Lucence等做圖索引 支持Spark GraphX/Giraph等圖分析計算引擎及Hadoop分布式計算框架 原生支持集成了Tinkerpop系列組件：Gremlin查詢語言，Gremlin-Server及Gremlin applications。 采用很友好的Apache2.0協議，支持對接可視化組件如Cytoscape，Gephi plugin for Apache TinkerPop，Graphexp，KeyLines by Cambridge Intelligence，Linkurious
優點：JanusGraph的存儲系統依賴于像Cassandra、HBase(HBase又依賴于Zookeeper和HDFS)、BerkelyDB等等這樣的存儲系統，索引系統依賴于Elasticsearch、Solr、Lucene等等；也基于這些原因，它和大數據生態結合的非常好，可以很好地和Spark結合做一些大型的圖計算。所以可以很好的和spark的大數據平臺進行結合，并且能夠支持實時圖遍歷和分析查詢
缺點：其存儲需要依賴于其他存儲系統，JanusGraph使用HBase作為底層存儲系統，而HBase又依賴于Zookeeper和HDFS，另外JanusGraph的索引又依賴于ES，所以想要搭建一套完整的JanusGraph，需要同時搭建維護好幾套系統，維護成本非常大。另一問題就是穩定性，根據經驗來看，系統越復雜，依賴系統越多，整體可控性就越差，穩定性風險就越大。并且三方的一些工具也存在一些問題，所以要用肯定要基于底層（讀寫）進行性能優化。

3.5 HugeGraph（推薦）

百度基于JanusGraph開源了HugeGraph，增加了很多特性，提高了易用性及性能，增加了一些圖分析算法。實現了Apache ThinkerPop 3框架，支持Gremlin圖查詢語言。HugeGraph支持多用戶并行操作，輸入Gremlin查詢語句，并及時得到圖查詢結果。也可以再用戶程序中調用hugeGraph API進行圖分析或查詢。
優點：HugeGraph可以與Spark GraphX進行鏈接，借助Spark GraphX圖分析算法（如PageRank、Connected Components、Triangle Count等）對HugeGraph的數據進行分析挖掘。HugeGraph還針對圖數據庫的高頻應用（例如：ShortestPath、k-out、k-neighbor等）做了特定性能優化，并且為用戶提供更為高效的使用體驗
缺點：基于JanusGraph開源，存在和JanusGraph同樣的問題，維護成本高。

3.6 Dgraph（推薦）

dgraph 是基于 golang 開發的開源的分布式圖數據庫。誕生時間不長, 發展卻很迅速，從設計之初就考慮了分布式和擴展性，所以對分布式支持的非常好。
優點：Dgraph 不依賴與任何第三方系統，只有一個 Dgraph 可執行文件，只需在啟動時通過參數指定是 Zero（管理節點）還是 Alpha(數據節點)即可，Dgraph 會自動組成集群，運維部署非常簡單。Dgraph維護成本低很多。Dgraph 和 JanusGraph 性能差不多，但復雜查詢下，Dgraph 性能遠高于 JanusGraph。同時，Dgraph 的寫入性能也整體高于 janusGraph。
缺點：比如還不支持多重邊、一個集群只支持一個圖、與大數據生態兼容不足等，這些都需要靠后期不斷完善。

3.7 TigerGraph（不推薦）

TigerGraph是一個目前業界先進的企業級圖數據庫。系統完全閉源。部分查詢算法開源。分為開發版和企業版。開發版免費，但功能受限，比如單點只能構建一個圖。企業面收費，支持大規模集群，頂點表數量不受限制。
優點：TigerGraph可以通過GSQL實現類存儲過程的算法封裝，而且已經實現了很多圖算法，但是語法結構要比Neo4j復雜的多。
缺點：付費圖數據庫。Neo4j按照cpu收費，TigerGraph按照數據容量（G）來收費，費用較貴。

4 、選型結論

推薦一：Neo4j。使用起來相當的方便，入門門檻很低，基本上拿來就能用，并且有很好的社區支持，三方庫、第三方工具的支持，社區版本也可以支撐到不錯的數據量（億級沒問題）。但是如果想挖掘海量數據，需要考慮的是海量數據的存儲及計算，分布式存儲是首選。開源版Neo4j并不支持分布式。
推薦二：Dgraph。Dgraph 除了運維成本低之外，整體讀寫性能也優于JanusGraph。缺點是文檔社區支持較差。
推薦三：JanusGraph或HugeGraph。JanusGraph社區支持更全，復雜計算性能優于HugeGraph。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【数据库】7种图数据库简单比较的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。