关于作者
兰后，平安壹账通，数据产品经理。6 年金融行业咨询工作经验，具备大数据分析挖掘、 数据中台、数据治理等方面专业知识。负责为金融行业客户提供以 AI 产品和数据中台为核心的解决方案和咨询服务，协助客户开展数字化转型规划和设计工作。
两年前，为了给数据资产管理平台构建数据血缘功能，我被前老板“扔”去研究图数据库，熬了几个大夜写完调研报告，以为这事就这么过去了。
没想到，命运的齿轮再次转动。最近在为一家保险巨头做数字化转型时，客户冷不丁地问我：“能不能用图数据库搞点创新，让我们在集团内部的科技比赛里拿个奖？”
于是，我重新翻出这份“压箱底的宝藏”…...
选型调研
结合数据库选型经验，我们先从 DB-Engines 排名中分别筛选出国内外排名第一的 NebulaGraph 和 Neo4j.
我们从优缺点、使用成本、是否适配信创、性能等方面，对 Neo4j、NebulaGraph 进行进一步选型调研。
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架构与扩展能力
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数据模型与查询能力
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大数据生态集成
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性能与适用场景
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成本与运维
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产品简介
Neo4j 是由 Neo4j Inc. 开发的原生图数据库，基于 Java 实现，采用事务型存储引擎和图数据模型。社区版仅支持单机部署，企业版支持多节点集群（需多数节点参与写入）。
架构
原生图存储引擎
基于节点-关系连接，支持无索引邻接访问（index-free adjacency），极大提高图遍历性能。
产品特性
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使用 Cypher，语法简洁、强语义，有 OpenCypher 项目支持。
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可视化与工具链。
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提供 Neo4j Bloom 可视化工具、Graph Data Science 库、Neo4j Aura 云服务支持等。
NebulaGraph 是在 2019 年推出的图数据库产品，底层数据模型是属性图，基于C++ 语言编写。采用 Apache 2.0 开源授权，强调性能、横向扩展与国产兼容特性。
架构
采用存储计算分离的设计，包括三个核心组件：
- Meta Service：管理集群元数据和 schema 等。
- Storage Service：有状态节点负责持久存储，支持 RocksDB，使用 Raft 共识确保一致性。
- Graph (Query) Service：无状态节点处理查询请求，支持水平扩展。
产品特性
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数据模型：采用属性图模型（Property Graph），兼容图计算和图存储分离。 -
查询语言：使用 nGQL，类 SQL/Cypher 结构，并部分兼容 OpenCypher，方便 Neo4j 用户迁移。 -
生态系统：集成 Nebula Dashboard（可视化管理）、Nebula Studio（交互查询）、Nebula Algorithm（图算法库）。
2、Neo4j 官方使用文档
3、NebulaGraph 官方使用文档
4、LDBC-SNB 数据集：关联数据基准委员会提供的评测数据集，包含 26 亿顶点、177 亿关系
5、NebulaGraph 同花顺选型测评
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GitHub：https://github.com/vesoft-inc/nebula
官网：https://www.nebula-graph.com.cn/
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