图数据库：Neo4j vs Amazon Neptune – 全球对比

图数据库对于需要理解数据点之间复杂关系的组织来说，正变得越来越重要。与专注于表格中结构化数据的关系数据库不同，图数据库擅长管理和查询相互关联的数据。这使得它们非常适合社交网络、欺诈检测、推荐引擎和知识图谱等应用。

Neo4j 和 Amazon Neptune 是两个领先的图数据库解决方案。本综合指南详细比较了这两个平台，考察了它们的功能、性能、用例和定价，以帮助您为您的需求选择最佳解决方案。

什么是图数据库？

从本质上讲，图数据库使用带有节点、边和属性的图结构来表示和存储数据。节点代表实体（例如，人物、产品、地点），边代表实体之间的关系（例如，“朋友”、“购买”、“位于”），属性代表实体和关系的属性（例如，名称、价格、距离）。

这种图结构允许高效地查询关系。图数据库使用专门的查询语言，如 Cypher（用于 Neo4j）和 Gremlin/SPARQL（用于 Amazon Neptune），来遍历图并查找模式。

图数据库的主要优点：

• 以关系为中心的数据模型： 轻松表示复杂关系。
• 高效查询： 针对遍历连接数据进行了优化。
• 灵活性： 适应不断发展的数据结构和业务需求。
• 改进的数据发现： 揭示隐藏的连接和模式。

Neo4j：领先的本地图数据库

Neo4j 是领先的本地图数据库，从头开始设计和构建，以处理图数据。它提供社区版（免费）和企业版（商业版），具有高级功能和支持。

Neo4j 的主要功能：

• 原生图存储： 将数据存储为图以获得最佳性能。
• Cypher 查询语言： 一种声明式、面向图的查询语言。
• ACID 事务： 确保数据一致性和可靠性。
• 可扩展性： 支持水平扩展和高可用性。
• 图算法： 用于寻路、社区检测和中心性分析的内置算法。
• Bloom Enterprise： 图探索和可视化工具。
• APOC 库： 一个扩展 Cypher 功能的存储过程和函数库。
• 地理空间支持： 集成的地理空间功能，用于基于位置的数据。

Neo4j 的用例：

• 推荐引擎： 基于用户偏好和关系推荐产品、内容或连接。例如，全球电子商务平台可以使用 Neo4j 根据过去的购买和浏览历史推荐产品。
• 欺诈检测： 通过分析交易和关系的模式来识别欺诈活动。跨国银行可以使用 Neo4j 通过分析帐户和用户之间的关系来检测可疑交易。
• 知识图谱： 通过连接来自各种来源的实体和关系来构建全面的知识表示。全球制药公司可以使用 Neo4j 构建一个知识图谱，连接药物、疾病和基因。
• 主数据管理 (MDM)： 通过映射实体之间的关系，在不同系统之间创建统一的数据视图。全球零售连锁店可以使用 Neo4j 管理不同商店和在线渠道的客户数据。
• 身份和访问管理 (IAM)： 通过映射用户、角色和权限之间的关系来管理用户身份和访问权限。

Neo4j 部署选项：

• 本地： 在您自己的基础设施上部署 Neo4j。
• 云： 在云平台（如 AWS、Azure 和 Google Cloud）上部署 Neo4j。
• Neo4j AuraDB： Neo4j 的完全托管云服务。

Amazon Neptune：云原生图数据库

Amazon Neptune 是由 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的图数据库服务。它支持属性图和 RDF 图模型，允许您为您的应用程序选择最佳模型。

Amazon Neptune 的主要功能：

• 完全托管服务： AWS 处理基础设施管理、备份和修补。
• 属性图和 RDF 支持： 支持两种图模型。
• Gremlin 和 SPARQL 查询语言： 支持行业标准查询语言。
• 可扩展性： 自动扩展以处理不断增长的数据和流量。
• 高可用性： 提供自动故障转移和复制。
• 安全性： 与 AWS 安全服务集成，用于身份验证和授权。
• 与 AWS 生态系统的集成： 与其他 AWS 服务无缝集成。

Amazon Neptune 的用例：

• 推荐引擎： 与 Neo4j 类似，Neptune 可用于构建推荐引擎。例如，视频流服务可以使用 Neptune 根据观看历史和用户关系来推荐电影或电视节目。
• 社交网络： 分析社交联系和互动。社交媒体公司可以利用 Neptune 分析用户网络并识别有影响力用户。
• 欺诈检测： 通过分析数据中的模式来识别欺诈活动。保险公司可以使用 Neptune 通过分析索赔人和提供者之间的关系来检测欺诈性索赔。
• 身份管理： 管理用户身份和访问权限。大型公司可以使用 Neptune 管理员工身份以及对公司资源的访问。
• 药物发现： 分析药物、疾病和基因之间的关系。研究机构可以利用 Neptune 通过分析生物数据中的复杂关系来加速药物发现。

Amazon Neptune 部署：

• AWS 云： Neptune 仅作为 AWS 上的托管服务提供。

Neo4j vs Amazon Neptune：详细对比

让我们深入了解 Neo4j 和 Amazon Neptune 在几个关键方面的详细比较：

1. 数据模型和查询语言

• Neo4j： 主要侧重于属性图模型，并使用 Cypher 查询语言。Cypher 以其声明性和直观的语法而闻名，使开发人员更容易学习和使用。它擅长遍历图中的复杂关系和模式。
• Amazon Neptune： 支持属性图（使用 Gremlin）和 RDF（资源描述框架）图模型（使用 SPARQL）。这种灵活性允许您选择最适合您的数据和应用程序要求的模型。Gremlin 是一种更通用的图遍历语言，而 SPARQL 专门为查询 RDF 数据而设计。

示例：

假设您想在社交网络中找到名为“Alice”的特定用户的所有朋友。

Neo4j (Cypher)：

MATCH (a:User {name: "Alice"})-[:FRIENDS_WITH]->(b:User) RETURN b

Amazon Neptune (Gremlin)：

g.V().has('name', 'Alice').out('FRIENDS_WITH').toList()

正如您所看到的，Cypher 的语法通常被认为更具可读性，并且更容易被许多开发人员理解。

2. 性能

在选择图数据库时，性能是一个关键因素。Neo4j 和 Amazon Neptune 都提供出色的性能，但它们的优势在于不同的领域。

• Neo4j： 以其在复杂图遍历和实时查询处理方面的卓越性能而闻名。其原生图存储和优化的查询引擎为要求苛刻的应用程序提供了快速的响应时间。
• Amazon Neptune： 提供良好的性能，尤其是在大规模图分析和查询方面。其分布式架构和优化的存储引擎使其能够处理海量数据集和高查询负载。然而，一些基准测试表明，Neo4j 在某些类型的图遍历方面可能优于 Neptune。

注意： 性能可能因具体的数据集、查询模式和硬件配置而异。使用您自己的数据和工作负载进行彻底的基准测试，以确定哪个数据库更适合您的用例，这一点至关重要。

3. 可扩展性和可用性

• Neo4j： 通过集群支持水平扩展，允许您跨多台机器分发数据和查询负载。它还提供高可用性功能，如复制和故障转移，以确保持续运行。
• Amazon Neptune： 专为云中的可扩展性和可用性而设计。它会自动扩展以处理不断增长的数据和流量，并提供自动故障转移和复制以确保高可用性。作为一项完全托管的服务，Neptune 简化了可扩展性和可用性的管理。

4. 生态系统和集成

• Neo4j： 拥有丰富的工具和库生态系统，包括 APOC（Awesome Procedures On Cypher）库，该库提供了用于图操作和分析的广泛的功能和过程。它还与 Apache Kafka、Apache Spark 和各种编程语言等其他技术很好地集成。
• Amazon Neptune： 与其他 AWS 服务（如 AWS Lambda、Amazon S3 和 Amazon CloudWatch）无缝集成。这种紧密的集成简化了基于图的应用程序在 AWS 上的开发和部署。但是，它可能无法提供与 Neo4j 一样广泛的社区开发的工具和库。

5. 管理和运营

• Neo4j： 需要手动安装、配置和管理，除非您选择 Neo4j AuraDB，其完全托管的云服务。这使您可以更好地控制数据库环境，但也增加了运营开销。
• Amazon Neptune： 作为一项完全托管的服务，AWS 处理大多数管理和运营任务，例如备份、修补和扩展。这减轻了运营负担，并使您可以专注于开发您的应用程序。

6. 安全性

• Neo4j： 提供各种安全功能，如身份验证、授权和加密。您负责配置和管理这些功能以确保数据的安全。
• Amazon Neptune： 与 AWS 安全服务（如 AWS Identity and Access Management (IAM) 和 Amazon Virtual Private Cloud (VPC)）集成，以提供强大的安全性。AWS 处理许多安全方面，例如静态和传输中的加密。

7. 定价

• Neo4j： 提供社区版（免费）和企业版（商业版）。企业版提供高级功能和支持，但需要订阅费。Neo4j AuraDB 的定价取决于数据库的大小和消耗的资源。
• Amazon Neptune： 定价基于消耗的资源，例如数据库的大小、I/O 的数量和 vCPU 的数量。您只需为所使用的内容付费，这对于可变工作负载来说可能具有成本效益。

示例定价方案：

• 小型项目： 对于数据和流量有限的小型项目，Neo4j 的社区版可能就足够了，并且是免费的。
• 中型企业： 拥有不断增长的数据和流量的中型企业可能会从 Neo4j 企业版或小型 Neptune 实例中受益。成本将取决于特定的资源需求和所选的定价模式。
• 大型企业： 拥有海量数据和高流量的大型企业可能需要大型 Neptune 实例或 Neo4j 企业集群。成本会高得多，但会因性能和可扩展性优势而得到证明。

摘要表：Neo4j vs Amazon Neptune

| 特性 | Neo4j | Amazon Neptune | |---|---|---| | 数据模型 | 属性图 | 属性图 & RDF | | 查询语言 | Cypher | Gremlin & SPARQL | | 部署 | 本地、云、AuraDB | 仅限 AWS 云 | | 管理 | 自管理（或通过 AuraDB 管理） | 完全托管 | | 可扩展性 | 水平扩展 | 自动扩展 | | 可用性 | 复制 & 故障转移 | 自动故障转移 | | 生态系统 | 丰富的生态系统和 APOC 库 | AWS 集成 | | 定价 | 免费（社区版）、商业版（企业版）、基于云（AuraDB） | 即用即付 | | 安全性 | 可配置的安全特性 | AWS 安全集成 |

选择正确的图数据库

最适合您需求的图数据库取决于您的特定要求和约束。在做出决定时，请考虑以下因素：

• 数据模型： 您是否需要同时支持属性图和 RDF 图模型？
• 查询语言： 您的开发人员最熟悉哪种查询语言？
• 部署： 您是希望管理自己的基础设施，还是想要完全托管的服务？
• 可扩展性： 您的可扩展性要求是什么？
• 生态系统： 您是否需要与其他 AWS 服务的紧密集成，或者您更喜欢更广泛的社区开发的工具和库？
• 定价： 您的预算是多少？

以下是一般准则：

• 如果满足以下条件，请选择 Neo4j： 您需要一个高性能的本地图数据库，具有用户友好的查询语言 (Cypher)、丰富的生态系统以及在本地或云中部署的灵活性。它适用于需要复杂图遍历和实时查询处理的应用程序。
• 如果满足以下条件，请选择 Amazon Neptune： 您需要 AWS 云中的完全托管的图数据库服务，具有自动扩展和高可用性。它非常适合需要与其他 AWS 服务集成并可以从同时支持属性图和 RDF 图模型中受益的应用程序。

结论

Neo4j 和 Amazon Neptune 都是强大的图数据库解决方案，可以帮助您释放连接数据的价值。通过仔细考虑您的特定要求和约束，您可以为您的需求选择最佳解决方案，并构建利用图技术强大功能的创新应用程序。

可操作的见解：

• 从概念验证 (POC) 开始： 使用您实际的数据和查询模式评估 Neo4j 和 Amazon Neptune 的 POC。这将为您提供有关其性能和对您用例的适用性的宝贵见解。
• 考虑混合方法： 在某些情况下，混合方法可能是最佳解决方案。您可以使用 Neo4j 进行实时图遍历，并使用 Amazon Neptune 进行大规模图分析。
• 保持更新： 图数据库技术正在快速发展。及时了解最新的发展和最佳实践，以确保您正在使用最有效的工具和技术。

通过执行这些步骤，您可以做出明智的决定，并成功实施满足您组织需求的图数据库解决方案。