The graph database landscape in 2019

动态生态系统

图形存储系统的吸引力比以往任何时候都强劲，自2013年以来，人们对图形存储系统的兴趣稳步增长。

一个动态的生态系统

图形存储系统的吸引力比以往任何时候都更强，自2013年以来，人们对图形存储系统的兴趣稳步增长。

DBMS popularity trend by database model between 2013 and 2019 — Source: DB-Engine

图形数据库的市场份额不断增加，市场上的产品数量也在增加，供应商数量是5年前的7倍。
新的市场研究和越来越大的财务预测每学期出版。
有人说，图表数据库市场在2017年为3900万美元，其他为6.6亿美元，预测范围从2024年的4.45亿美元到2023年的24亿美元。

虽然很难就确切的数字达成同等，但所有报告都指出了相同的增长动力：

须要速率和改进的性能以减少创造新数据干系性的本钱和韶光当前实时处理多维数据技能的局限性基于图形的人工智能与机器学习工具与做事的开拓在金融犯罪、敲诈和安全等特定领域：更快速地办理现有风险和利用干系数据的急迫须要。

总而言之，我们有越来越多的运用程序依赖于连接的数据来产生洞察力，以及处理不断增长的数据量和繁芜性的紧迫技能问题，这些都推动了图形市场的发展。

很难追踪。
在这篇文章中，我建议至少尽可能地展示当前的市场。
我将图形生态系统划分为三个紧张层，只管现实更繁芜，而且这些层常日是可渗透的。

The GraphTech ecosystem layers

图形数据库布局

GraphTech的第一层在生态系统增长中起着关键浸染。
图形数据库管理系统（GDBMS）正在驱动生态系统。
他们是它的紧张演员。
这些系统帮助组织办理存储繁芜的连接数据和从非常大的数据集中提取见地的技能寻衅。

塑造市场

自20世纪60年代以来，网络模型已经涌如今数据库领域，但图构造的利用仍旧局限于学术界。
性能和模型还不是最佳的，我们不得不等到21世纪初和引入ACID图形数据库后才能看到更大规模的采取。
从那时起，图形数据库开始作为一种合法的业务办理方案涌现，以办理关系系统的一些缺陷。

专门为存储类似图形的数据而构建的本机系统和具有不同主数据模型（例如关系数据库或其他NoSQL数据库）的非本机系统构成了市场。
在这两个方面，我们创造商业和开源系统以及属性图和RDF三元组存储是存储图形数据的两个紧张模型。

Type of storage for graph-like data

原生系统

在紧张的原生系统中，Neo4j是市场领导者，这些系统的模型都经由了完备优化，可以处理类似图形的数据。
NativeGraph数据库的第一个版本于2010年发布，提出了一个双重商业和开源版本，供开拓职员试验图形。
此后，该公司得到了大量客户，召募资金超过1.5亿美元。

在开源社区，JanusGraph接管了Titan项目，其母公司于2015年被DataStax收购。
JanusGraph项目现在提出了一个分布式的、开源的图形数据库，这个数据库最近受到了广泛的关注。
DGraph是另一个用Go编写的开源项目，在2017年发布了一个可供生产的版本，同时筹集了300万美元的种子资金。

其他的办理方案包括Stardog、RDF的知识图三重存储，或者最近发布的TigerGraph（以前称为GraphSQL）。
商业系统InfiniteGraph和Sparksee已经涌现了一段韶光。
其他开源系统，如HypergraphDB，提出了基于有向超图的数据库。

多模型数据库和稠浊系统

随着NoSQL模型的成功，多模型数据库应运而生，以办理筒仓系统的倍增所带来的繁芜性。
这些数据库旨在支持各种数据类型，在一个单独的数据存储中处理各种模型，如文档、键值、RDF和图形。
如果您须要处理多种数据类型，但又希望避免管理各种筒仓的操作繁芜性，则它们特殊方便。

在包含graph作为支持模型的原生多模型数据库中，我们可以将ArangoDB命名为ArangoDB。
这个开源的多模型数据库于2011年发布，支持三种数据模型：key/value、documents和graph。
cosmosdb是微软Azure在多模型领域的最新产品。
该分布式云数据库于2017年推出，支持四种数据类型：键值、文档、列族和图形。
datatax Enterprise也是一个分布式云数据库，构建在开源nosql apache cassandra系统之上。
自2016年新增数据税企业图以来，系统支持列族、单据、键值、图形。
末了，MarkLogic是一个历史上的涉众，他在2013年为其现有的受支持文档模型添加了rdf triples支持。

另一个强烈的市场吸引力旗子暗记是数据库紧张参与者策略的演化。
在过去的几年中，我们看到传统的关系存储重量级者通过专用的api将图形功能添加到他们的系统中。
2012年，IBM在其数据库中添加了NoSQL图形存储DB2-RDF。
一年后，甲骨文将它的数据库图形选项更名为oraclespatial和graph，本日称为Oracle大数据空间和图形。
最近在2016年，SAP Hana宣告发布SAP Hana Graph，通过对图形的支持扩展了其关系型DBMS的功能。

不才面的演示中，我列出并展示了大多数用于图形数据的存储系统。

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