尝试的10个最佳图形数据库解决方案
图数据库存储高度关联的密集数据并高效处理查询。但是，你知道何时使用哪种图数据库吗？阅读以了解更多。
“数据是新的石油。”任何组织的增长都基于其如何有效地存储和使用数据。每天产生25亿万字节的数据。因此，我们需要容错系统和仓库，可以有效地存储和管理数据。最初，使用关系数据库。
但随着时间的推移，数据的数量和类型迅速改变。因此，需要存储视频、音频、图像等数据。这是sql、nosql数据库、hadoop、图数据库等开发的触发点。每个数据库都有其特定的用例，并处理不同的数据格式。图数据库的开发是为了简化对数据的操作和有效存储。
图数据库
图是一种以节点和边的形式表示的数据结构。数据库是存储数据及数据之间关系的表的集合。图数据库是一种将数据存储在节点中，并以边的形式存储数据内部关系的数据库。图数据库有助于处理实时查询并有效管理实体之间的多对多关系。
流行的图数据模型包括属性图和rdf图。大多数分析和查询都是使用属性图进行的。数据集成使用rdf图进行。属性图和rdf图之间的区别在于rdf图以三元组的形式表示，即主体、谓词和对象。
图数据库将数据存储在节点中，并以节点之间的边的形式存储数据之间的关系。图中的边可以是有向的（单向的）或无向的（双向的）。
查询处理是通过遍历图来完成的。用于有效回答查询的图遍历算法有助于找到从一个节点到另一个节点的路径、节点之间的距离、在图中查找模式、循环以及形成集群的可能性等。
图数据库的应用
图数据库用于欺诈检测。节点/实体可以是人名、地址、出生日期等，还有一些欺诈的ip地址、设备编号等。当欺诈节点与非欺诈节点进行交互时，它们之间形成链接并标记为可疑。
社交媒体网站使用图数据库显示我们可能想要连接的人和我们想要查看的内容的推荐。它在数据库中使用图遍历来完成这一点。
网络映射和基础设施管理、配置项等也可以使用图数据库进行有效存储和管理。
图数据库与关系数据库的区别
在图数据库中，使用节点和边替代了具有行和列的表。图数据库中将数据之间的关系存储在边上。
关系数据库使用外键和其他表存储表之间的关系。在图数据库中提取数据或查询很容易，不需要复杂的连接，但关系数据库不是这样。
关系数据库最适合涉及交易的用例，而图数据库适用于关系密集和数据密集的应用。
图数据库支持结构化、半结构化和非结构化数据，而关系数据库需要有固定的模式。
图数据库满足动态需求，而关系数据库通常用于已知和静态问题。
现在让我们来看一下最好的图数据库解决方案。
cayley
cayley是由apache 2.0开发的开源图数据库。它使用go构建，并且适用于链接数据。 cayley是构建google的freebase和知识图谱时使用的数据库。它支持多种查询语言，如mql和基于gremlin的javascript图对象。
它易于使用，速度快，并且具有模块化设计。它可以与leveldb、mongodb和bolt等各种后端存储集成和交互。它支持使用多种语言编写的各种第三方api，如java、.net、rust、haskell、ruby、php、javascript和clojure。它可以在docker和kubernetes上部署。 cayley的主要应用领域包括信息技术、计算机软件和金融服务。
amazon neptune
amazon neptune在高度连接的数据集上表现出色。它可靠、安全、完全托管，并支持开放的图形api。它可以存储数十亿个关系，并以极低的延迟（几毫秒）查询数据。
neptune图数据模型由4个位置组成，即主体（s）、谓词（p）、对象（o）和图（g）。每个位置用于存储源节点、目标节点之间的关系及其属性的位置。
它还使用了缓存来加速读取查询的执行。数据以db集群的形式存储。每个集群包括一个主要的db实例和db实例的只读副本。 neptune在安全性方面非常高，因为它使用iam身份验证、ssl证书和日志监控。从其他来源迁移数据到amazon neptune也很容易。它还通过创建副本和定期备份来确保弹性。一些使用neptune的公司包括herren、onedot、juncture和hi platform。
neo4j
neo4j是一个可扩展、安全、按需和可靠的图数据库。neo4j使用java构建，使用cypher作为查询语言。它使用bolt协议，所有事务都在一个http端点上进行。与其他关系数据库相比，它在回答查询方面更快。它没有复杂连接的开销，并且其优化在数据集大小大且高度连接时效果很好。它提供了图形存储的优势以及关系数据库的acid属性。
dgraph
dgraph是一个支持graphql的云图数据库，使用go语言构建。它通过最大化并发查询处理来减少网络调用并降低延迟。dgraph与graphql的无缝集成有助于轻松开发后端应用。
graphql变更通过lambda函数传递，该函数与数据库和数据管道进行交互。这简化了查询处理。它是水平可扩展的，即资源数量随查询和数据增加而增加。它提供了各种功能，如基于jwt的授权、数据可视化器、云身份验证、数据备份等。一些使用dgraph的组织包括intuit、intel和factset。
tigergraph
tigergraph是使用c ++开发的属性图数据库。它具有高度可扩展性，并对高度连接的数据执行高级分析。它使用本机图结构存储数据，并使用图处理引擎处理数据。数据库存储在磁盘和内存中，并且还使用cpu缓存进行快速检索。它使用map reduce函数进行并行数据处理。
它运行极快且可扩展。它进行并行计算并提供实时更新。它使用数据压缩技术将数据压缩10倍。它会自动将数据分区到服务器上，省去了手动分片数据所需的时间和工作量。它用于家庭欺诈检测、供应链管理和改善医疗保健。jpmorgan chase、intuit和united health group是使用tigergraph的一些组织。
allegrograph
这是由于allegrograph数据库的fedshard功能实现的。通过将联合体与知识库存储库结合起来执行查询。它支持xml模式类型并使用三元索引。它存储地理空间数据（如纬度和经度）和时间数据（如日期、时间戳等）。它与windows、mac和linux兼容。它在欺诈检测、医疗保健、实体识别、风险预测等方面被广泛使用。
stardog
stardog是一个图数据库，可以对数据仓库和数据湖中的数据进行图数据虚拟化和链接，而无需将数据物理复制到新的存储位置。stardog建立在rdf开放标准上。它支持结构化、半结构化和非结构化数据。stardog通过这种物化方式提供了灵活性。它是唯一将知识图和虚拟化相结合的图数据库。
stardog使用由人工智能驱动的推理引擎高效处理和提供查询输出。它是一个符合acid标准的图数据库。支持并发读写。由于其“最先进”的架构，它可以轻松处理复杂的查询。它在it资产管理、数据管理和分析中使用，并提供高可用性。一些使用stardog的公司包括思科、ebay、nasa和finra。
最后的话
图数据库可以轻松查询多对多的关系并有效存储数据。它们可扩展、安全，并且可以与许多第三方工具、api和编程语言集成。近年来，它们已与云集成，并提供最佳性能。
它们将复杂的连接操作简化为简单的查询，使开发人员的工作变得容易。数据密集型任务如iot和大数据也是图数据库。它们将继续发展，并肯定会在未来扩展到其他用例。
