|探索图数据库在数据资产可视化中的应用( 四 )

可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性，诸如ACID事务、快速索引，原生和SQL查询功能
可以JSON格式导入、导出文档
若不执行昂贵的JOIN操作的话，如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百计的链接文档图
劣势：
坑很多
性能和可扩展性不好
索引：
侧重文档数据库，主要还是SB树索引导致，空间浪费比较大；插入节点与另外两个数据库（neo4j和ArangoDB）相差无几，但是在插入关系中另外两个数据库都做了优化， OrientDB无优化，就挂了；在图论计算力上性能优异，但是在遍历中还是优化不够，被甩开。
JanusGraph
开源 JanusGraph是一个可扩展的图数据库，可以把包含数千亿个顶点和边的图存储在多机集群上。它支持事务，支持数千用户实时、并发访问存储在其中的图。
优势：
分布式部署，因此，支持集群
可以存储大图，比如包含数千亿Vertices和edges的图
支持数千用户实时、并发访问。
集群节点可以线性扩展，以支持更大的图和更多的并发访问用户。
数据分布式存储，并且每一份数据都有多个副本，因此，有更好的计算性能和容错性。
支持在多个数据中心做高可用，支持热备份。
通过集成大数据平台，比如Apache Spark、Apache Giraph、Apache Hadoop等，支持全局图数据分析、报表、ETL
集成ElasticSearch、Apache Solr、Apache Lucene等系统后，可以支持全文搜索
在计算层上可使用Spark做计算，这点优于Neo4j和OrientDB
即可OLAP也可OLTP ，可以执行批处理和实时处理
开源，基于Apache 2 Licence
支持各种后端存储系统，目前标准支持以下四种，当然也可以增加第三方的存储系统：

Apache Cassandra?
Apache HBase?
Google Cloud Bigtable
Oracle BerkeleyDB

劣势：
新图形数据库
可视化工具缺乏（可继承第三方工具Cytoscape、Gephi等）
2.关系型数据库和图数据库的区别
与传统关系型数据库相比，图数据库的优势
优秀的查询性能
相对于关系型数据库，图数据库产品在设计上避免大量的join操作，提供快速的查询。图数据库则天然把关联数据连接在一起，无需耗时耗内存的Join操作，可以保持常数级时间复杂度。
灵活的数据建模和查询语言， Schema-less
多数图数据库没有预设的schema ，借助底层的存储机制，能够更加灵活的变更结构
灵活的图查询语言，轻松实现复杂关系网络的分析
灵活的数据模型可以适应不断变化的业务需求
易于理解，更加敏捷
相对于关系型数据库的二维表格，图的组织形式更接近于现实世界，易于理解
可以很自然的表达现实世界中的实体及其关联关系（对应图的顶点及边）
关系型数据库在遍历关系网络并抽取信息的能力非常弱，图数据库则为此而生
基于图算法提供强大分析能力
PageRank/社区发现算法等
图数据库的功能是传统关系型数据库的一个拓展，相比较关系型数据库仅支持表结构，图数据支持的图结构更为灵活。图数据库在基于图的数据增加、删除、查询、修改等方面做了不同于其他数据库的设计。在图数据的操作抽象上，采用基于顶点的视角，比如顶点通过其所有处、边访问其邻接顶点，这一类的操作也是图数据库系统设计的核心。
图数据库与关系型数据库优劣比对
优势
a) 用户可以面向对象的思考，用户使用的每个查询都有显式语义；
b) 用户可以实时更新和查询图数据库；
c) 图数据库可以灵活应对海量的关系变化，如增加删除关系、实体等；