【.com速译】图数据库明确表达了节点之间的关系，在分析网络（计算机、人、地理或其他对象）方面比关系数据库更有效。这使得图数据库在面对欺诈检测和推荐系统等应用场景时更加出色。图数据库的主要优势之一是能够运行图计算算法。这些算法用于不太适合关系数据库的任务，例如图形搜索、路径查找、中心性、PageRank和社区检测。图算法主要在分析型（OLAP和HTAP）图数据库中得到支持，尽管一些事务型（OLTP）图数据库如Neo4j也支持它们。本文讨论的所有图数据库都具有良好的横向扩展性。有些还支持只读副本、全局分布和自动水平分片。1.AmazonNeptuneAmazonNeptune是一种完全托管的事务(OLTP)图形数据库服务，具有ACID属性和即时一致性。其核心是一个定制的高性能图数据库引擎，旨在存储数十亿关系，并优化了查询图（毫秒级延迟）。Neptune支持两种流行的开源图形查询语言：ApacheTinkerPopGremlin和W3CSPARQL。Neptune数据库集群可以在三个可用区的六个数据副本中拥有多达64TB的自动扩展存储，如果您在其他可用区中使用只读副本以实现高可用性，则可用的存储容量甚至更多。Neptune会自动检测数据库崩溃和重启（通常在30秒或更短时间内），而无需执行崩溃恢复或重建数据库缓存，因为缓存与数据库进程隔离并且在重启后仍然存在。如果整个主实例发生故障，Neptune会自动故障转移到最多15个只读副本之一。备份会持续流式传输到AmazonS3。可以通过修改实例来扩大或缩小Neptune集群，或者通过添加所需大小的实例来避免中断，并且一旦迁移了数据副本，就可以将新实例提升为主实例并关闭旧实例.NeptuneVM实例的大小范围从db.r4.large（2个vCPU和16GiB内存）到db.r4.8xlarge（32个vCPU和244GiB内存），为Neptune提供了16倍的写入动态范围和读取动态范围256x（计算读取副本）。链接：https://go.skimresources.com/?id=111346X1569476&xs=1&isjs=1&url=https%3A%2F%2Faws.amazon.com%2Fneptune%2F&xguid=&xuuid=8f031b3034b4ed3dacb7068d622d7448&xsessid&F%0&xed=.infoworld.com%2Farticle%2F3408787%2Fthe-best-graph-databases.html&xtz=-480&jv=3.21.8-stackpath&bv=2.5.12.AnzoGraphAnzoGraph是一个大规模并行内存OLAP图形数据库，兼容企业数据源，并行加载RDF和CSV格式的数据。AnzoGraph可以部署在单节点沙箱中，也可以部署在具有生产环境所需节点数的集群中。AnzoGraph具有ACID事务属性。AnzoGraph使用W3C标准RDF三元组和四元组数据以及SPARQL1.1查询。它支持将标记的属性图作为RDF存储的一部分，符合建议的RDF*和SPARQL*标准，它还扩展了SPARQL以支持图算法、推理、窗口聚合、BI函数和命名视图。计划支持与Neo4j兼容的OpenCypher语言和Neo4j协议Bolt。AnzoGraph具有高性能的图查询执行和可扩展性（可扩展到数十亿甚至数万亿的三元组），以及无需使数据库离线的快速并行数据加载。AnzoGraph集群可以部署在CentOS、Kubernetes和AWS上。部署在谷歌云平台和Azure上的AnzoGraph通常被视为Kubernetes部署。AnzoGraph在综合基准测试中最多可扩展到40个节点。链接：https://go.skimresources.com/?id=111346X1569476&xs=1&isjs=1&url=https%3A%2F%2Fwww.cambridgesemantics.com%2Fproduct%2Fanzograph%2F&xguid=&xuuid=8f031b3034b4ed3dacb7068d622d7448%2F&xed=0%2Fwww.infoworld.com%2Farticle%2F3408787%2Fthe-best-graph-databases.html&xtz=-480&jv=3.21.8-stackpath&bv=2.5.13.Neo4jNeo4j是一个可扩展的OLTP图形数据库，具有一些OLAP功能。Neo4j是最初的图形数据库，创建于1999年，至今仍是市场领导者。开源Neo4j社区版仅限于单个服务器，但Neo4j企业版允许您根据性能需求向集群添加任意数量的节点。Neo4j高可用集群中的每个节点都包含数据库和集群管理组件，集群可以通过负载均衡系统进行访问。整个图被复制到集群的每个实例上，每个HA集群的读取能力随着服务器实例的数量线性增加。Neo4j每秒可以提交数万次写入，同时保持完整的ACID事务。在Neo4j因果集群中，读写服务器的核心集群与一个或多个异步更新的读取副本集群结合在一起。任何应用程序都保证因果一致性，这意味着即使发生硬件和网络故障，它也保证至少读取自己的写入。因果集群中的只读副本可能在地理上分布，以提高靠近副本的用户的查询性能。链接：https://go.skimresources.com/?id=111346X1569476&xs=1&isjs=1&url=https%3A%2F%2Fneo4j.com%2F&xguid=&xuuid=8f031b3034b4ed3dacb7068d622d7448&xsessid=&xcreowwwF=0&xed%0%.com%2Farticle%2F3408787%2Fthe-best-graph-databases.html&xtz=-480&jv=3.21.8-stackpath&bv=2.5.14.TigerGraphTigerGraph是一个实时原生并行的HTAP图数据库，可以部署在云端或本地.TigerGraph支持ACID属性，内置数据压缩，可以自动对集群中的图进行分区，号称比竞争对手更快。它使用一种固有的并行消息传递架构，该架构随数据大小而扩展。TigerGraph旨在能够执行深度链接分析以及实时在线事务处理和大容量数据加载。TigerGraph的“深度链接分析”是指从一个顶点开始遍历图，找出三个或三个以上的跳转关系，并对结果进行分析。虽然几种开源图查询语言已获得广泛采用，例如Cypher、Gremlin和SPARQL，但TigerGraph拥有一种新的查询语言GSQL。GSQL将类似SQL的查询语法和类似Cypher的图形导航与过程编程和用户定义函数相结合。TigerGrpah可以将Cypher转换为GSQL，供远离Neo4j数据库的人们使用。TigerGraph有一个托管云产品，目前处于有限预览阶段。结果表明，TigerGraph在运行8台机器的读写集群时可以快6.7倍，但在只读副本或地理分布方面没有透露任何信息。链接：https://go.skimresources.com/?id=111346X1569476&xs=1&isjs=1&url=https%3A%2F%2Fwww.tigergraph.com%2F&xguid=&xuuid=8f031b3034b4ed3dacb7068d622d7448&xsessid=&xFwwwcreo3=A%2F&sed%.infoworld.com%2Farticle%2F3408787%2Fthe-best-graph-databases.html&xtz=-480&jv=3.21.8-stackpath&bv=2.5.1原标题：Thebestgraphdatabases，作者：MartinHeller转载请注明原译者及作者转载网站时来源为.com]
