✅ Лучшие открытые графовые базы данных

Графовые базы данных: практические решения и ценность для вашего бизнеса

Способность быстро хранить и анализировать связанные данные привела к метеорической популярности графовых баз данных в последние годы. Приложения, такие как социальные сети, рекомендательные системы и выявление мошенничества, получают большую выгоду от графовых баз данных, которые отличаются от способности обычных реляционных баз данных отображать сложные отношения между элементами.

Что такое графовые базы данных?

Графовые базы данных являются подмножеством NoSQL баз данных, которые хранят и отображают данные с использованием графовых структур. Они включают «узлы», которые представляют собой объекты, и «рёбра», которые показывают их связи. С использованием метода на основе графов, запросы к связанным данным могут быть эффективно и гибко выполнены, облегчая обнаружение закономерностей и идей.

Преимущества

Существуют три основных преимущества использования графовой базы данных вместо реляционной.

Высокая гибкость: Схема графовой базы данных может быть изменена для различных приложений без влияния на текущие функции, что делает ее очень гибкой.

Высокая производительность: Графовая база данных обеспечивает превосходную производительность даже при работе с сложными транзакциями. Глубокие аналитические работы выполняются аналогичным образом.

Эффективность: Графовые базы данных более эффективны, чем реляционные базы данных из-за краткости графовых запросов и скорости обхода отношений.

Графовые базы данных становятся все более важным инструментом для работы с взаимосвязанными данными в современных приложениях. Данный анализ охватывает ведущие открытые графовые СУБД, их технические характеристики, лицензионные модели и области применения. Согласно рейтингу DB-Engines, Neo4j доминирует на рынке с показателем 51.33 балла, значительно опережая ближайших конкурентов. Однако выбор конкретной системы должен основываться на специфических требованиях проекта, включая масштаб данных, производительность, бюджет и архитектурные ограничения.

Лидеры рынка графовых баз данных

Neo4j: доминирующее решение с двойной лицензией

Neo4j занимает первое место в рейтинге популярности графовых СУБД с показателем 51.33 балла. Система предлагает две основные версии: Community Edition под лицензией GPL v3 и Enterprise Edition под коммерческой лицензией. Community Edition является полнофункциональной графовой базой данных, которая может использоваться бесплатно для проектов внутри организации, независимо от того, является ли программное обеспечение закрытым или открытым. Для коммерческих развертываний, где требуются масштабируемость и высокая доступность, необходима Enterprise Edition с коммерческой лицензией.

Neo4j отличается зрелой экосистемой, обширной документацией и активным сообществом разработчиков. Система использует язык запросов Cypher, который является интуитивно понятным для работы с графовыми структурами данных. Основные преимущества включают высокую производительность для сложных графовых запросов, надежность и широкую интеграцию с различными технологическими стеками. Однако стоимость Enterprise Edition может быть значительной для крупных развертываний, что делает Neo4j менее доступным для стартапов и небольших проектов.

ArangoDB: мультимодельный подход с изменяющейся лицензией

ArangoDB занимает четвертое место в рейтинге с показателем 2.90 балла и представляет собой мультимодельную базу данных, поддерживающую документы, графы и ключ-значение в единой системе. В 2023 году компания изменила лицензионную модель, заменив Apache 2.0 на BSL 1.1 для будущих версий исходного кода. Новая лицензия позволяет полное использование исходного кода ArangoDB для любых целей, кроме предоставления управляемого сервиса ArangoDB. Через четыре года лицензия автоматически возвращается к Apache 2.0. Для предварительно собранных бинарных файлов Community Edition действует новая ArangoDB Community License, которая ограничивает коммерческое использование и устанавливает лимит в 100 ГБ для размера набора данных в пределах одного кластера. Взамен Community Edition получает множество функций, ранее доступных только в Enterprise Edition, включая OneShard графы с встроенной высокой доступностью и улучшенные возможности резервного копирования. ArangoDB показала хорошую производительность в практических тестах, заняв второе место после TigerGraph по результатам оценки разработчиков.

Другие значимые решения

Aerospike занимает третье место в рейтинге с показателем 5.27 балла и позиционируется как мультимодельная система, поддерживающая документы, графы, ключ-значение и векторные данные. Virtuoso (2.71 балла) и OrientDB (2.71 балла) делят пятое место, предлагая мультимодельные возможности с поддержкой различных парадигм хранения данных. GraphDB получил 2.56 балла и специализируется на RDF-данных и семантических технологиях, что делает его особенно подходящим для проектов связанных данных и онтологий.

Специализированные и нишевые решения

Высокопроизводительные системы

Memgraph занимает восьмое место с показателем 2.48 балла и фокусируется на высокой производительности для сценариев реального времени. TigerGraph, несмотря на относительно низкий рейтинг (1.40 балла), показал лучшую производительность в практических тестах разработчиков, превзойдя другие системы в задачах с высокой нагрузкой. Это подчеркивает важность практического тестирования помимо показателей популярности.

Stardog (1.85 балла) специализируется на корпоративных знаниях и семантических данных, предлагая уникальные возможности для интеграции с существующими корпоративными системами. JanusGraph (1.75 балла) представляет собой распределенную графовую базу данных, оптимизированную для хранения и запросов больших графов в кластерной среде.

Легковесные и специализированные решения

WhiteDB представляет собой уникальное решение среди графовых баз данных, работая полностью в оперативной памяти. Диск используется только для создания дампов, восстановления базы данных и ведения журналов. Данные постоянно хранятся в области разделяемой памяти, доступной одновременно всем процессам и сохраняющейся даже при отсутствии активных пользователей базы данных. WhiteDB не имеет серверного процесса, данные читаются и записываются напрямую из памяти без использования сокетов, что обеспечивает исключительно высокую скорость доступа.

Dgraph используется 286 компаниями, преимущественно малыми и средними предприятиями с 10-50 сотрудниками и доходом $1-10 млн. Система написана на Go и предлагает три варианта развертывания: Dgraph Cloud, Dgraph Enterprise и Dgraph Open-source. Основными пользователями Dgraph являются компании из сферы информационных технологий (26%), разработки программного обеспечения (22%) и интернет-услуг (6%).

Экспериментальные и развивающиеся проекты

Orly позиционируется как нереляционная база данных, предназначенная для быстрой работы и масштабирования для миллиардов пользователей. Система обещает единый путь к данным и должна исключить необходимость в memcache благодаря своей архитектуре. Однако следует отметить, что проект находится в стадии разработки и может не подходить для производственного использования без тщательного тестирования.

Практические рекомендации и ограничения

Вызовы графовых баз данных

Опытные разработчики высказывают серьезные опасения относительно готовности графовых баз данных для серьезной производственной работы с большими данными. Среди основных проблем упоминаются случайные взаимоблокировки в Neo4j, нестабильность основных разработчиков в Dgraph и проблемы стабильности кластера в ArangoDB. Разработчики часто оказываются привязанными к облачным решениям поставщиков, что увеличивает зависимость и потенциальные расходы.

Мультимодельные базы данных, хотя и звучат как хороший компромис, на практике часто представляют собой решения «мастер на все руки», которые могут выполнять множество задач, но не превосходят в какой-либо конкретной области. В качестве альтернативы рекомендуется рассмотреть расширение AGE для PostgreSQL или библиотеку NetworkX для Python, избегая использования графовых баз данных в качестве основного хранилища данных.