neo4j

本文系腾讯云安全团队李航宇、邓昶博撰写 图数据库在挖掘黑灰团伙以及建立安全知识图谱等安全领域有着天然的优势。为了能更好的服务业务，选择一款高效并且贴合业务发展的图数据库就变得尤为关键。本文挑选了几款业界较为流行的开源图数据库与 Nebula Graph 进行了多角度的对比。 图数据库介绍 Neo4j Neo4j 是目前业界广泛使用的图数据库，包含社区版本和商用版本，本文中使用社区版本。 HugeGraph HugeGraph 是百度基于 JanusGraph 改进而来的分布式图数据库，主要应用场景是解决百度安全事业部所面对的反欺诈、威胁情报、黑产打击等业务的图数据存储和图建模分析需求。具有良好的读写性能。 Nebula Graph Nebula Graph 是一款开源的分布式图数据库，采用 shared-nothing 分布式架构，擅长处理千亿节点万亿条边的超大规模数据集，从而更好地服务企业级应用。 测试硬件环境 性能对比 我们使用不同量级的图从入库时间，一度好友查询，二度好友查询，共同好友查询几个方面进行了对比，结果如下： 可以看到在导入性能上，数据量小的时候 Nebula Graph 的导入效率稍慢于 Neo4j，但在大数据量的时候Nebula Graph 的导入明显优于其他两款图数据库；在 3 种查询场景下， Nebula Graph 的效率都明显高于 Neo4j，与

点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复"书"，获取 来源：r6d.cn/r4P7 对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。 在过去几年，关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择，数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选，比如SQL Server、Oracle或者是MySQL。甚至是做一些默认的选择，比如使用.NET的一般会选择SQL Server；使用Java的可能会偏向Oracle，Ruby是MySQL，Python则是PostgreSQL或MySQL等等。 原因很简单，过去很长一段时间内，关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实。我们可以使用这些传统数据库良好的控制并发操作、事务等等。然而如果传统的关系型数据库一直这么可靠，那么还有NoSQL什么事？NoSQL之所以生存并得到发展，是因为它做到了传统关系型数据库做不到的事！ 关系型数据库中存在的问题 Impedance Mismatch 我们使用Python、Ruby、Java、.Net等语言编写应用程序，这些语言有一个共同的特性——面向对象。但是我们使用MySQL、PostgreSQL、Oracle以及SQL Server，这些数据库同样有一个共同的特性——关系型数据库。这里就牵扯到了