node.js - 如果重点关注建模数据，那么哪个(内存中)图形数据库

Question

我没有想法，希望能得到一些有用的意见。我正在使用这个问题来压缩我的经验并与他人分享，希望能够激发一些分销商将图形数据库建模作为下一步问题/方式的下一步。

我已经验证了node.js可用的一些图形数据库解决方案已有几周了。 我的用例是保存不同社交用户网络帐户的交互。需要以最有效的方式使用CPU和内存。

我最重要的要求是:

in_memory(至少用于索引)

开源(免费使用)

与头等公民

一样的 JavaScript/Node.js 性能

舒适的查询和建模语言

Neo4J

我真的很喜欢 cypher，所以最好的选择是Neo4j。
但是，关于Neo4j的主要问题是JavaScript访问是非本地的。它使用REST-API，而不是直接Java访问，即 about ten times (10x) slower。因此，我查看了 node-neo4j-embedded，但是它已经无效了两年多了。看来 author根本没有激活(坏符号)。

ArangoDB

ArangoDB真正优秀的核心开发人员回答了 my question关于内部的问题。最后，这意味着 JavaScript是一流公民，因为可以将本地查询推出JS。从开源基准来看，我认为这是公平的。但是恐怕他们没有使用 node-neo4j-embedded作为基准。基准测试比较了REST-API(由于@weinberger注释而被编辑)。我希望他们比较 native API(也许有人窥探够了，请尝试一下-让我们知道!)。 更新:正如我现在注意到的那样，OrientDB的 answered the benchmark具有新的node.js驱动程序(通过使用-Dcommand.cache.enabled = true -Dcommand.cache.minExecutionTime = 3启动服务器来使用 Command Cache， 这是不公平的) ，因为它不是查询缓存基准测试()

因为我喜欢将ArangoDB用作图形数据库，所以我有3个选择(来源: FAQ):

遍历JS objects

使用AQLs graph functions

使用REST API

通常， 不像cypher那样舒适。而且我不确定如何比较以及对数据进行建模的正确方法是什么(例如 Neo4J explains very well)。我很喜欢ArangoDB Graphs这样的东西。如果您的关系多于行( the reason to use graphs instead of relations with joins)，则感觉ArangoDB专注于图操作，而Neo4J更适合使用图的需求。

MongoDB

基于文档的MongoDB并非针对图操作进行了优化，但后来针对 has gotten an experimental in_memory storage engine进行了优化。另外，还有一些与in_memory或与图形相关的项目，但是没有什么真正令人信服的。在 this discussion上，MongoDB似乎不是我想要使用的。

OrientDB

因为有一个关于 OrientDB vs. MongoDB的比较(来自OrientDB)，所以我打算使用它。使用SQL的“OrientDB具有混合Document-Graph引擎”。我是前PHP/MySQL专家。但是建模部分在哪里？他们的章节 working with graphs不像密码。就像对图使用SQL。没什么错，但是在我想念建模之前就使用了cypher。
如果有人使用OrientDB和Graphs进行建模，也许您可​​以编写一个类似于 Neo4J had done的教程。

更新:关于JavaScript访问，例如第一个公民 there are news:
“在下一个发行版中，此驱动程序的速度将与本地Java 相当，为 。” fork 的node.js驱动程序had bin fixed last days。

更新:在选择OrientDB之前，您可能需要阅读article about some issues以及从那里链接的讨论。本文涉及一个敏感的问题，应该谨慎对待。此更新作者的注释:我是SO编辑人员的新手，并且没有足够的声誉来发表评论。我认为此信息是讨论的有效点，不确定如何根据SO规则将其放在此处。

LokiJS

在研究Neo4J，ArangoDB和MongoDB之前，我曾尝试使用基于JavaScript的in_memory数据库LokiJS进行尝试，以遵循该策略忽略所有会降低性能和效率的策略。 LokiJS试图完成Mongo-Style(RoadMap)。主要问题是bad ability to scale。当然，它不是图形数据库，但是在我的项目开始时，这是一个有趣的解决方案。找到所有分布式文档也不是一种完美的感觉(也许他们应该使用GitBook重新启动)。
最后，LokiJS完全是一个非常有趣的项目，我希望他们会继续前进!

LevelDB

以前，当我写学位论文时，我是在看levelDB。在写这篇文章时记住了这一点，我在LevelDB in_memory中搜索了一个有希望的结果，称为MemDown(请参阅also)。我没有测试过这个发现，但是也许有人对这个解决方案有工作和建模的经验。如果所有其他方法都不适合，这可能是最有效的方法，因为我只写了一个轻量级的密码克隆，目的是尽可能地保持轻量级。

编辑:由于需要评论，这里是LevelGraph的链接。为LevelGraph/LevelDB实现CYPHER解析器的想法是，您的出发点是进行比较

Cypher:

CREATE (SUBJECT:"a") - [b:PREDICATE] -> (OBJECT:"c") 
RETURN, subject, predicate, object

LevelGraph:

var RETURN = { SUBJECT: "a", PREDICATE: "b", OBJECT: "c" };
db.put(RETURN, function(err) {
  // ..
});

结论

您可能已经注意到，我不是图的 super 英雄。但这是我对此的初探，我正在尝试概述。我认为那里有很多人想问我同样的问题，但是没有时间。我希望这篇文章能对很多人有所帮助，并且会随着对的评论和答案而有所变化，成为如何为图形建模的良好概述。

@editors:不客气。

@commenters:这是我个人研究的结果-如果您也像我一样经历了一段旅程，请像我对已评估的每个数据库所做的那样，提供简短的摘要(不要忘记针对我的4个目标) 。

Answer 1

通过任何 native 功能(例如流)和高级查询语言(例如CYPHER)结合节点样式的性能的想法实际上很巧妙。

您可能不会得到的是任何一种低级API，因为这在数据库作者中很少见，并且据说他们的设计模式也不需要。因此，长时间运行的tcp连接应该可以正常工作。

cypher-stream since to incorporate all of this, while (superficially judged) maintaining a good style.

由于您可能无法进行进一步的搜索，因此建议您在需要其他功能的情况下向他发送请求请求:)