Neo4J是如何幹掉OrientDB、Titan的

• 2020 年 2 月 18 日
• 筆記

Neo4J是如何幹掉OrientDB、Titan的

TitanDB 數據庫

我們先研究了 TitanDB，它各項強大的功能和極佳的可擴展性一開始讓我們非常振奮。可惜的是，TitanDB 的啟動和維護都非常複雜，必須得從 Cassandra 或 HBase 後台運行。

我們關心的另一個功能是最終一致存儲，它並不符合 ACID 原理。這表示，如果我們要長時間運行大型圖形數據庫，最後可能會出現不一致現象。

TitanDB 確實提供了一個基本可長期運行的流程，能夠始終如一地穿行整個圖形，以期探測和修復不一致問題。除了這些不一致之外，TitanDB 還可以作為不基於圖形的本地存儲之上的層。

OrientDB 數據庫

接下來我們又了解了 OrientDB。OrientDB 啟動起來似乎簡單得多，還具備大量針對文檔的功能。但從社區的評論來看，性能和可擴展性是個問題。另外，OrientDB 把自己宣傳成多模式數據庫 ——圖形和 SQL。這種宣傳缺乏對純圖形操作的針對性，讓我很是憂心，我們不僅想要做圖形，還要做好圖形。

發現 Neo4j

然後我們發現了 Neo4j。Neo4j 可高度擴展，對節點、關係或索引的數量沒有限制。同時 Neo4j 入門也相當簡單，這對我們是很大的誘惑；在使用第三個數據庫時，必須得迅速投入運行。

性能表現極佳，擴增也非常廣泛，並且只專註於圖形用例。Titan 確實提供映射（作為本地節點類型）支持，但我們知道，即使沒有這一支持我們也可以繼續下去。

總的來說，我們之所以選擇 Neo4j，有以下原因：

我們使用 Neo4j 企業版已有大約 16 個月，體驗一直非常美好。Neo4j 易於使用，設置和維護也很簡單，實現甚至超出了我們的預期。它讓我們超越了我們的概念點，非常非常迅速地投入運行和構建新事物。

在本文的第二部分，將詳細介紹使用 Neo4j 之後，作者學習到的經驗教訓，敬請期待。

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本文轉自 OneAPM 官方博客

原文地址：https://dzone.com/articles/from-good-to-graph-choosing-the-right-database