图形数据库

一、图形数据库

图数据库源于欧拉和图理论，也被称为面向/基于图的数据库，其英文对应为Graph Database。图数据库的基本含义是利用“图”这种数据结构进行数据存储和查询，而非存储图片的数据库。其数据模型主要以节点和关系（边）来体现，也可以处理键值对。其优点在于能够快速解决复杂的关系问题。

社交网络：例如微信或Facebook的好友关系等。这个网络拥有几十亿个用户，以及数千亿到数万亿的连接关系。

1、金融与资金关系网络：在支付网络中，账户与账户之间的支付关系或转账关系，这是典型的金融与资金关系网络。

2、公司关系：在企业中，例如公司控股关系、法人关系等，也是一个庞大的网络。基于工商总局数据，许多公司在此领域耕耘。该网络的节点规模也有亿到十亿的级别，大约几百亿条边，如果加上交易转账数据，那就更加庞大了。

知识图谱：这是最近比较热门的一个领域。在各个垂直领域，会有不同的知识点，且知识点之间有相关性。部分垂直领域知识的网络至少有几百亿条关系，如银行、公安和医学领域。

图数据库排名：网站排名地址：db-engines.com/en/ranking...

国产数据库：Nebula Graph、HugeGraph、GraphBase、Galaxybase和StellarDB

国外数据库：Neo4j、janusgraph、Giraph、TigerGraph

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Neo4J企业与社区版本对比Neo4j、Janus、HugeGraph比较国产图数据库介绍：

简介：Nebula Graph是一款开源、分布式图数据库，擅长处理超大规模数据集。Nebula Graph采用存储计算分离架构，支持水平扩展，利用RAFT分布式conensus协议来实现金融级的高可用，类SQL查询语言降低了SQL程序员迁移成本。

简介：HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database），实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin查询语言，具备完善的工具链组件，助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。

GraphBase是一个图形数据库管理系统（Graph DBMS），旨在简化复杂数据图的创建和维护。

简介：Galaxybase是中国自主知识产权的通用商业化分布式图数据库，目前世界最快、延展性最好，性能超美国同类竞品百倍。

简介：Transwarp StellarDB是星环科技推出的一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库，用于快速查找数据间的关联关系，并提供强大的算法分析能力。

推荐一：Neo4j。使用起来相当方便，入门门槛很低，基本上拿来就能用，并且有很好的社区支持，三方库、第三方工具的支持，社区版本也可以支撑到不错的数据量（亿级没问题）。但是如果想挖掘海量数据，需要考虑的是海量数据的存储及计算，分布式存储是首选。开源版Neo4j并不支持分布式。

推荐二：Dgraph。Dgraph除了运维成本低之外，整体读写性能也优于JanusGraph。缺点是文档社区支持较差。

推荐三：JanusGraph或HugeGraph。JanusGraph社区支持更全，复杂计算性能优于HugeGraph。

二、向量数据库和图数据库有何区别

向量数据库（Vector Database）和图数据库（Graph Database）是两种不同类型的数据库，它们在数据模型、适用场景和查询方式等方面存在明显的区别。

向量数据库（Vector Database）：

1.数据模型：向量数据库通常采用向量（Vector）作为基本数据结构，用于表示数值或向量型数据。

2.适用场景：主要用于存储和处理大规模的数值型数据，如机器学习模型参数、嵌入式向量等。适用于需要高性能、低延迟的向量计算任务。

3.查询方式：查询通常涉及向量之间的相似性计算、距离度量等数学运算。典型的查询包括向量之间的点积、余弦相似度等。

4.应用领域：适用于机器学习、推荐系统、自然语言处理等需要大规模向量运算的领域。

5.数据模型：图数据库采用图（Graph）作为基本数据结构，包括节点和边，用于表示实体及其之间的关系。

6.适用场景：主要用于处理复杂的关系型数据，如社交网络、知识图谱、网络拓扑等。适用于需要高效处理关系查询的应用。

7.查询方式：查询通常涉及遍历图中的节点和边，发现实体之间的关系。典型的查询包括查找两个节点之间的最短路径、发现子图等。

8.应用领域：适用于社交网络分析、推荐系统、领域知识图谱等需要处理复杂关系的领域。

总体而言，向量数据库更侧重于数值型数据的高性能计算，而图数据库更专注于处理实体之间复杂关系的查询。选择使用哪种类型的数据库取决于应用的特定需求和数据模型。

三、neo4j,arangodb,janus graph,nebula graph图数据库调查

1、在对当前流行的图数据库进行深入调查后，我们发现每个数据库都有其特点和适用场景。（一）Neo4j尽管在一些场景下表现优秀，但其导入大量数据和复杂查询的性能有待提高。

2、比较实验显示，Nebula、Neo4j和ArangoDB在批量导入和one-hop、two-hop查询方面有所差异，Nebula在某些测试中展现出优势。特别是与Janus Graph的对比中，Janus具有明显的优点和不足，适合特定的技术需求。（二）Nebula在中国市场表现出较高人气，而JanusGraph在国际上更为知名。

3、根据实际应用案例，Nebula Graph被美团、苏宁等企业采用，而JanusGraph被腾讯TEG-AI平台部使用。这反映出不同数据库在实际场景中的选择多样性。（三）综合评价，尽管网络上的热度和知名度存在差距，但选择哪个图数据库应根据具体需求和社区支持来决定。Nubula由于中文社区活跃，可能是一个值得尝试的选项。

4、进一步的，DB-Engines的排名虽然反映了一定的市场关注，但可能忽视了国内市场的影响力。图数据库的排名基于多个维度，包括搜索频率、技术讨论、招聘信息等，这些指标并不能完全反映实际市场动态。（四）在选择时，应考虑这些因素，以及数据库在特定社区和市场中的实际表现。