图数据库比较

1. 开源图数据库有哪些

Neo4j、JanusGraph、TigerGraph、Dgraph这些都是，其实大多数的图数据库都是开源的，图数据库、图计算都算比较新的东西，还需要开源后大家共同去改进。这些都是国外的，其实国内大厂也开始做图数据库、图计算相关的软件了，比如阿里的GraphScope、字节的ByteGraph。

2. 什么是图数据库

图数据库(Graph database) 并非指存储图片的数据库，而是以“图”这种数据结构存储和查询数据。目前比较典型的代表产品是Neo4j。

3. 国内图数据库排名前三的有哪些

DB-Engines 数据库流行度排行榜 6 月更新已发布，排名前二十如下：总体排名和上个月相比基本一致，其中排名前三的 Oracle、Mysql 和 Microsoft SQL Server 也是分数增加最多的三个数据库，增加的分数分别为 13.67、4.67 和 15.57，三者的总分也均已超过一千。

4. 图计算引擎、图数据库发展趋势如何

图计算引擎其实是结合了图计算和图分析的一个计算引擎，算是一种工具，而图数据库算是一个容器。相对传统的关系型数据库，图数据库承载了更多维度的关系，是国内外着力发展的行业，国内的高校及大厂都基本下场了，最近提到的就是在今年云栖大会上阿里开发的GraphScope一站式图计算平台。

5. 图数据库的优点有什么同mysql和kv数据库相比有什么本质不同

MySQL的优点：

1． 它使用的核心线程是完全多线程，支持多处理器。

2． 有多种列类型：1、2、3、4、和8字节长度自有符号／无符号整数、FLOAT、DOUBLE、CHAR、VARCHAR、TEXT、BLOB、DATE、TIME、DATETIME、 TIMESTAMP、YEAR、和ENUM类型。

3． 它通过一个高度优化的类库实现SQL函数库并像他们能达到的一样快速，通常在查询初始化后不该有任何内存分配。没有内存漏洞。

6. 相比SQL数据库，图数据库有何优势

相比SQL数据库，图数据库有何优势？
看你做什么项目了，它属于中小型数据库：优点是使用方便，提供的函数较丰富，性能相对于ACESS、MySql等数据库要强一些。缺点是：1.不是免费使用，当然你用盗版又不担心版权问题，那没的说，2.性能比不上大型数据库，如SQL2008，ORACLE,DB2等等 3.对.net的支持不如SQL2005以上的版本好4.不能移植到LINUX中，只能在windows中运行 ，安全性也不够高，经常被攻击它的1433端口

7. 图数据库和关系数据库的区别

1、数据存储方式不同。

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。

与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

2、扩展方式不同。

SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展。

要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。

因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。而NoSQL数据库是横向扩展的。

而非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

3、对事务性的支持不同。

如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。

虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。

8. 图数据库的应用有哪些优点

图形数据库每个对象是一个节点，之间的关系是一条边。相对于关系数据库来说，图形数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询——在关系数据库中，由于这些查询会导致大量的表连接，从而导致性能问题，而且在设计使用上也不方便。
图形数据库适合用于社交网络，推荐系统等专注于构建关系图谱的系统。
图数据库的代表有Neo4J、FlockDB、InfoGrid、AllegroGraph、GraphDB等。

9. 想问一下图数据库neo4j和spark下面的graphx有什么区别

Neo4j就是一个数据库（可以理解成一个类似HBASE的东西，不过Neo4j是几乎是单机数据库，于HBASE不同，HBASE的数据时存储在
HDFS上，由HDFS进行维护，HDFS将数据存储在exfat等单机文件系统上。Neo4j直接将数据格式化到单机文件系统）
每一个服务器保存完整的图数据。
GraphX是一个计算引擎（类似于maprece的东西），它的数据是从SHARK中使用SQL读取数据，或者RDD运算符从文件中读取，然后直接进行计算
另外数据库和计算引擎都可以进行计算任务，不过数据库的接口比较弱，只支持简单的查询
计算引擎提供了强大的计算接口，方便了编程，可以很容易的实现pagerank等图算法
GraphX做数据挖掘应该更方便，有通用的编程几口
Neo4j就需要自己写代码了 编程比较麻烦，不过性能上或许有优势

10. 大数据常用哪些数据库

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写操作，从数据库是负责读操作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。
NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个

（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和Managed API访问。

2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个

（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个

（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。

4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个

（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、内存数据网格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

（2）Oracle Coherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

（3）Terracotta BigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer 及client/server 架构。

（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。