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评估领先的图数据库——TigerGraph 和 Neo4j 的可扩展性

许昱

CEO

Victor Lee

机器学习和人工智能副总裁

评估领先的图数据库——TigerGraph 和 Neo4j 的可扩展性

随着图十年的发展，根据客观标准评估每个可用产品非常重要。我在上一篇博客中提到，当您评估来自领先供应商的可用图技术时，架构是一个重要的考虑因素。今天，我将重点关注基于普遍接受的企业标准扩展图数据库的关键标准，比较两个领先的图数据库 TigerGraph 和 Neo4j。以下是考虑企业可扩展性的标准：

1. 统一的企业模式

由于图数据库用于连接多个数据集和管道，因此拥有统一的企业模式是企业的基本要求。

2. 自动数据分区

随着数据规模增长超过 100 GB，企业会添加多个物理或虚拟机或节点来对图数据库的数据进行分区。跨本地或云中的多个机器节点对数据进行分区的能力是一项关键要求，尤其是对于企业中的数据库管理员而言。

3. 分布式查询

当数据被划分到多个机器节点时，跨节点查询的能力以及工程师的最小开销是一个关键要求。企业级图数据库必须支持单个查询的分布式查询，而不必为每个数据分区编写单独的查询。

4. 跨集群的 ACID 事务

对于企业级图数据库，必须跨集群支持 ACID 事务，以确保数据库的操作使用。这不是分析用例的要求，而是图数据库的操作部署（例如金融交易的实时欺诈检测）的必备条件。

5. 跨集群的图算法执行

诸如 PageRank 和社区检测之类的图算法可识别跨业务实体的关系，并用于大多数企业级图数据库部署。由于关系可以跨越多个数据分区，因此运行图算法的能力是企业级图数据库的必备条件。

下面是基于上述可扩展性标准的TigerGraph 和 Neo4j 4.0 Fabric 架构的比较。为了保持这一目标，我们引用了 Neo4j 文档，概述了此比较中涉及的架构的特定方面。

1. 统一企业架构

Unified Enterprise Schema

对企业部署的影响（为什么这很重要？）

Neo4j Fabric 存在大量开销和笨拙的部署，尤其是随着集群中机器数量的增长（1,000 台机器有数百个模式分片）。（参考来源：Neo4j Source）

2. 自动数据分区

Automatic Data Partitioning

对企业部署的影响（为什么这很重要？）

使用 TigerGraph，加载到 1000 台机器就像加载到一台机器一样简单。无论集群中的机器数量如何，只需单个加载作业。
而使用 Neo4j Fabric，数据库管理员必须为 100 台机器设计 100 个加载作业，为 1000 台机器设计 1000 个加载作业。

3. 分布式查询

Distributed-Querying

对企业部署的影响（为什么这很重要？）

使用 TigerGraph，相同的查询适用于单台机器、10、100 或 1,000 台机器。无需知道哪台机器包含特定的架构分片或特定的数据库段。
而使用 Neo4j Fabric，开发人员必须为每台机器编写一个单独的查询（1000 台机器多达 1000 个查询）和另一个查询将它们拼接在一起。 这意味着对 1000 台机器集群进行多达 1001 次查询（每个节点一个 x 1000 个节点 + 1 个查询以加入结果）。这违背了使用图数据库的全部初衷，因为跨碎片模式和数据分片需要“查询连接”。（参考来源：Neo4j Source）

4. 跨集群的 ACID 事务

ACID Transactions Across the Cluster

对企业部署的影响（为什么这很重要？）

  • 企业图部署需要跨分布式图的 ACID 事务。TigerGraph 支持跨机器集群的所有操作部署的 ACID 事务。
  • 由于缺乏跨集群的 ACID 合规性，Neo4j Fabric 无法部署为企业级的操作图数据库。（参考来源：Neo4j Source）

5. 跨集群的图算法执行

Graph Algorithm Execution Across the Cluster

对企业部署的影响（为什么这很重要？）

  • 社区检测和 PageRank 等图算法分析整个数据集的数据以获得最佳结果。TigerGraph 支持在整个分布式图集群上执行图算法。
  • 而Neo4j Fabric 无法跨分片运行图算法，这严重限制了分析能力，尤其是对于跨越整个数据集的算法，例如社区检测和 PageRank。（参考来源：Neo4j Source）

小结

TigerGraph 是唯一具有自动分区功能的原生分布式图数据库。无障碍、高性能和Neo4j 4.0 Fabric是独立数据库的联合体。我们欢迎您的反馈，并邀请您下载《图数据库购买者指南》，其中包含更全面的信息，包括比较领先图数据库的客户反馈，帮助您的组织作出这一重要决定。 激烈的辩论是所有诚实沟通的核心，我们期待在图的十年中一起学习和成长时收到您的来信。

推荐阅读：Neo4j “万亿”关系图背后的真相

最近，Neo4j 宣称其以100TB的规模运行 LDBC-SNB 查询。我刚开始对此十分兴奋，因为我们的竞争对手终于开始关注数据库可扩展性问题，并意识到大数据集在实际图用例中的重要性了。然而，在查看了他们演示的实际内容后，我真的非常失望。这种所谓的100TB演示并不是对LDBC-SNB基准的合理使用；它只是一种营销策略罢了。也就是说，这一演示对于想要解决实际业务问题的从业者来说没有什么用。

本文将讨论基准测试之所以重要的原因，并揭示 Neo4j 100TB演示的实际情况。
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