graph - किसी ने neo4j बनाम टाइटन की कोशिश की-पेशेवरों और विपक्ष




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क्या कोई भी नियो 4j और टाइटन के बीच अच्छी तुलना प्रदान कर सकता है या बता सकता है? एक चीज जो मैं देख सकता हूं वह स्केल के मामले में है - टाइटन स्केलआउट है और इसमें एक अंतर्निहित स्केलेबल डेटास्टोर कैसंड्रा की आवश्यकता है। Neo4j केवल HA के लिए है और इसका अपना एम्बेडेड डेटाबेस है। कोई अन्य पेशेवर और विपक्ष? कोई विशिष्ट उपयोगकेस। (क्या टाइटन वर्तमान में कहीं भी इस्तेमाल किया जा रहा है?)

मेरे पास निम्न लिंक भी है: http://architects.dzone.com/articles/16-graph-databases-compared डेटाबेस- जो कि ग्राफ डेटाबेस के लिए एक उद्देश्य तुलना करता है लेकिन नियो 4j और टाइटन के बीच पेशेवरों और विपक्ष पर अधिक नहीं है।


ग्राफ डेटाबेस की खोज करने के लिए आपको बहुत अच्छा लगता है। मैं आपके प्रश्न के नियो 4j भाग से बात करूंगा:

ग्लोबल 2000 के 30 से अधिक अब उत्पादन मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उत्पादन में नियो 4j का उपयोग करते हैं, उनमें से कई आश्चर्यजनक हैं, यहां तक ​​कि हमारे लिए भी! (और हमने संपत्ति ग्राफ का आविष्कार किया!)

ग्राहकों की आंशिक सूची नीचे पाई जा सकती है: www.neotechnology.com/customers

नियो 4j 10 वर्षों के लिए 24x7 उत्पादन में रहा है, और तब से उत्पाद निश्चित रूप से विकसित हुआ है, यह एक बहुत ही ठोस नींव पर बनाया गया है।

अधिकांश कंपनियां ग्राफ डेटाबेस पर जा रही हैं - नियो 4j के लिए बोल रही हैं, जो मुझे पता है - ऐसा इसलिए कर रहे हैं क्योंकि या तो ए) उनके आरडीबीएमएस अपनी कनेक्ट की गई क्वेरी आवश्यकताओं के दायरे और पैमाने को संभालने में सक्षम नहीं थे, और / या बी ) मॉडलिंग डोमेन से आने वाली विशाल सुविधा और गति जो ग्राफ (सामाजिक, नेटवर्क और डेटा सेंटर प्रबंधन, धोखाधड़ी, पोर्टफोलियो, पहचान इत्यादि) ग्राफ के रूप में नहीं है, सारणी के रूप में नहीं।

किक्स के लिए, आप इस साल आयोजित चार (जल्द ही पांच) ग्राफकनेक्ट सम्मेलनों से दुनिया भर के प्रमुख शहरों में आयोजित कई ग्राहक वार्ताएं पा सकते हैं:

http://watch.neo4j.org/

यदि आप लंदन में हैं, तो अंतिम सप्ताह अगले सप्ताह आयोजित किया जाएगा: http://www.graphconnect.com

कुछ ग्राहक उदाहरणों के साथ, आपको Neo4j के पीछे कुछ तकनीक के नीचे सारांश मिलेगा। स्केलिंग के बारे में आपके प्रश्न पर सीधे बात करने के लिए: Neo4j में एक अद्वितीय आर्किटेक्चर है जो क्षैतिज स्केल-आउट को इस तरह से अनुमति देता है कि प्रत्येक इंस्टेंस नेटवर्क पर हॉप किए बिना ग्राफ तक पहुंच सकता है। (अधिक पढ़ें थ्रूपुट की आवश्यकता है। बस उदाहरण जोड़ें।) यह पता चला है कि यह दृष्टिकोण वहां ग्राफ के 95 +% के लिए अच्छी तरह से काम करता है, जिसमें कुछ उत्पादन ग्राहक शामिल हैं जिनके पास एक ही नियो 4j क्लस्टर में चल रहे फेसबुक सोशल ग्राफ़ के आधे से अधिक हैं, 24x7 वेबसाइट पर "हमेशा चालू" का समर्थन करना।

www.neotechnology.com/neo4j-scales-for-the-enterprise/

दुनिया की सबसे बड़ी डाक वितरण सेवाओं में से एक Neo4j के साथ उनके सभी वास्तविक समय पैकेज रूटिंग करता है। रेल मार्ग नियो 4j पर रूटिंग सिस्टम बना रहे हैं। दुनिया के कुछ सबसे बड़े ग्राहक एचआर और डेटा गवर्नेंस, वैकल्पिक-पथ रूटिंग, नेटवर्क और डाटा सेंटर प्रबंधन, रीयल-टाइम धोखाधड़ी का पता लगाने, जैव सूचना विज्ञान इत्यादि के लिए उनका उपयोग कर रहे हैं।

Neo4j की साइफर क्वेरी भाषा संपत्ति ग्राफ के लिए स्पष्ट रूप से निर्मित एकमात्र घोषणात्मक क्वेरी भाषा है। यह हमारे 13 वर्षीय मूल जावा एपीआई (जो ब्लूप्रिंट्स का आधार था, जो कि कुछ अन्य ग्राफ डेटाबेस को अपनाया गया है) से सीखने वाले सभी सबक लेते हैं और उन्हें अगली पीढ़ी की भाषा में डाल देते हैं। ग्राफर सीखने और अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए साइफर एक शानदार तरीका है; और यदि आपके पास विशेष आवश्यकताएं हैं या सुविधा के ऊपर "नंगे धातु" प्रदर्शन (यानी उप मिलीसेकंड बनाम एकल-अंक मिलीसेकंड) प्रदर्शन है तो हमेशा मूल जावा एपीआई है। Neo4j ग्राउंड का समर्थन करने के लिए जमीन से बनाया गया है, और इसमें ग्राफ स्टोरेज इंजन है जो ग्राफ़ को स्टोर करने के लिए बनाया गया है; ग्राफ़ डेटाबेस पारिस्थितिकी तंत्र के कुछ हालिया जोड़ों के विपरीत, जिन्हें गैर-ग्राफ डेटाबेस के शीर्ष पर ग्राफ़ लाइब्रेरीज़ के रूप में आर्किटेक्टेड किया गया है, और कुछ अंतर्निहित सीमाओं के अधीन हैं। (उदाहरण के लिए FlockDB, क्योंकि यह MySQL पर आधारित है, अभी भी एक हॉप से ​​अधिक कुछ भी के लिए बहुत धीमा होगा।)

यदि आपको कुछ और विशिष्ट की आवश्यकता है तो निश्चित रूप से नियो टीम से संपर्क करने में संकोच न करें। आपकी मदद करने के लिए हम खुश होंगे! http://info.neotechnology.com/ContactUs.html

सौभाग्य!


हमारे पास एक सामाजिक ग्राफ है जिसमें एक दिन में हम लगभग 1 लाख नोड और दो बार किनारों को जोड़ते हैं। हमने neo4j ग्राफ के साथ शुरुआत की क्योंकि हां, यह वास्तव में बहुत तेज़ है क्योंकि इसका भंडारण उसी मशीन पर है जिस पर ग्राफ इंजन चलता है। लेकिन निम्नलिखित अनुभव हैं जिन्हें हम neo4j के बारे में आपके साथ साझा करना चाहते हैं।

  1. वास्तविक समय क्वेरी के लिए उपयुक्त नहीं है। हमारे पास ट्विटर जैसी सामाजिक संरचना है। हमें उन सभी उपयोगकर्ताओं की नवीनतम 20 गतिविधियां (और इसकी संबंधित गतिविधियां) दिखाना है जो उपयोगकर्ता अपनी टाइम लाइन पर अनुसरण करते हैं। हमारे पास कुछ उपयोगकर्ता हैं जो 1000 से अधिक उपयोगकर्ताओं का अनुसरण करते हैं। Gremlin क्वेरी जिसे हमने इसके लिए लिखा है (यदि आप रुचि रखते हैं तो हम gremlin क्वेरी साझा कर सकते हैं) वास्तव में इतना जीसी उत्पन्न किया है कि 8 सीपीयू और 48 जीबी रैम वाला सर्वर फ्रीज करने के लिए उपयोग किया जाता था और हमें इसे फिर से ऑनलाइन प्राप्त करने के लिए सर्वर को पुनरारंभ करना पड़ा ।
  2. कई बार नेटवर्क विभाजन मनाया गया।
  3. वर्टेक्स सेंटीक इंडेक्स नहीं है जो ग्रोह डेटाबेस में बहुत जरूरी है।

आखिरकार हम gremlin क्वेरी के साथ सर्वर प्रदर्शन के साथ बहुत फीका हो गए हैं कि हमें डेटाबेस को टाइटन में बदलना पड़ा।

टाइटन पर हमें उचित प्रदर्शन मिल रहा है और स्केलिंग भी बहुत आसान है क्योंकि हम बैकएंड स्टोरेज के रूप में कैसंड्रा का उपयोग कर रहे हैं। लेकिन आपको दिमाग है कि .. gremlin का उपयोग यहां भी एक अच्छा विचार नहीं है क्योंकि मल्टीगेट क्वेरी लिखने के लिए बहुत बदसूरत है और बिना multiget के इसकी क्वेरी बहुत धीमी हो जाती है।