圖資料庫方興未艾，而且變化很快。市場上圖資料庫種類繁多，缺乏標準，差異非常大，使得使用者在進行圖資料庫選型時產生了困擾。

Gartner建議企業結合自身場景特性進行選擇合適的圖資料庫，“在不斷增長的查詢速度需求與日益複雜的資料模型之間平衡取捨”，評估現有資料庫是否支援多語言程式設計介面、是否具備高擴充套件輕部署能力、是否擁有視覺化分析工具、與上下游供應商的相容性等。

根據《金融電子化》雜誌社在2023年釋出的《金融業圖資料庫發展調研報告》，金融機構選擇圖資料庫產品時需要從效能、安全可控性、業務支撐度、簡單易運維、應用能力五個維度分析圖資料庫產品間的核心差異。調研結果顯示，當前金融業對於圖資料庫產品的技術價值關注度主要聚焦於儲存、查詢、分析能力，87.8%的被調研機構將圖資料庫的大資料處理效能看作最重要的考量指標。

企業在進行圖資料庫選型時，主要考慮產品技術、供應商、擁有成本三方面因素：

1、產品技術

高可用性和安全性。作為一款資料庫產品，需要產品的穩定性，具備高可用性。由於圖資料庫更傾向於對映關係，需要更嚴格的安全和訪問措施，確保資料隱私和安全。
查詢執行速度。能否查詢大量資料並實時生成結果。
可擴充套件性。能否應對當下和未來資料增長，可擴充套件性非常重要。
是否支援HTAP。獲得實時洞察的需求催生了HTAP的發展，不同圖資料庫供應商有各自側重的負載支援，如OLAP或OLTP，大家都在向著支援HTAP的方向發展。
資料載入效能。圖資料庫在使用過程中涉及批次資料載入任務，尤其是資料匯入效能是非常重要的衡量指標，支援輸入資料格式的範圍是一個相關的選擇指標。
支援標準應用程式介面。不同圖資料庫對 REST API、JSON 輸出、JDBC、Python 和 Spark 等行業標準的支援存在差異。若缺乏對行業標準的充分支援，會導致大量額外的軟體開發和測試工作。
易用性。不同的圖資料庫在各方面的易用性存在差異，針對軟體開發人員、DBA、業務分析師，能夠提供足夠的易用性。比如，開發執行環境、運維監控能力等方面的支援。業務分析師可能需要視覺化分析工具。
圖查詢語言。不同供應商採用不同的圖查詢語言，在能力上存在差異，圖靈完備性、表達圖計算能力、本地處理分析能力、複雜引數化程式支援等是重要考量因素，圖查詢語言國際標準GQL正在制定中，未來是否支援通用標準圖查詢語言也很重要。根據經驗，“最佳”的圖查詢語言取決於個人偏好。
圖演算法庫。圖演算法的數量和豐富程度，是否支援圖演算法的定製和擴充套件等。
部署方式。是否支援雲部署(視業務場景而定)。

2、供應商

相關案例。圖資料庫較新，很多應用還在探索中，一些企業會考慮供應商是否有相關成熟標杆案例。
可持續的技術服務支援。眾多圖資料庫供應商組織成熟度差異大，有可能因發展不善倒閉、被併購、或放棄圖資料庫產品。需要供應商能夠提供可持續的技術服務支援，規避供應商風險。
培訓支援以及完善的產品文件。由於圖資料庫較新，培訓支援、友好完善的產品文件對於企業應用圖資料庫非常重要。
活躍的開發者社群。一個不斷髮展壯大的開發者社群，有助於幫助客戶使用圖資料庫產品，解決使用過程中遇到的問題。
上下游生態相容性。資料棧越來越複雜，圖資料庫有自己的生態位，需要很好地相容上下游生態。

3、擁有成本

擁有成本是圖資料庫整體評估中優先順序較低的部分。總體擁有成本(TCO)，包括License費用、軟體維護、支援費用、版本升級實施費用、運營成本。不同圖資料庫總體擁有成本差異較大。在圖資料庫使用時，要注意計算資源開銷，面向圖資料庫的應用程式所消耗的計算資源非常可觀。不同圖資料庫之間的這種消耗差異非常明顯，並且會影響圖資料庫環境的運營成本。

雲產品如圖資料庫的DBaaS服務、Serverless服務，在雲中執行應用程式的成本明顯低於在企業內部執行相同應用程式的成本。然而許多企業的經驗是，雲成本優勢很快就會被更高的計算資源消耗所抵消。甚至，到了一定規模後，雲的成本會比本地部署還要高。

小結

選擇一款合適的圖資料庫並不容易，企業需要根據自己的業務場景需求謹慎選擇。廠商在宣傳時都會說自己產品的功能、效能等有多麼好，也有不少圖資料基準測試的文章介紹其效能優勢。

實踐出真知。在進行圖資料庫選型時，要選擇自己的真實業務場景測試，尤其是對比較複雜的實際業務場景進行測試。所有資料庫基準測試都充滿了複雜性，如果沒有特定的用例，其實用性就會受到限制。唯一重要的基準是你自己的業務需求基準，值得花時間從自己的使用案例中匯入和查詢一些示例資料，驗證對自己重要的指標。

參考資料：

《How to choose a graph database: we compare 6 favorites》

《How to select a graph database》

《金融業圖資料庫發展調研報告》

如何選擇一款合適的圖資料庫?

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