Neo4J是如何干掉OrientDB、Titan的

Neo4J是如何干掉OrientDB、Titan的

TitanDB 数据库

我们先研究了 TitanDB，它各项强大的功能和极佳的可扩展性一开始让我们非常振奋。可惜的是，TitanDB 的启动和维护都非常复杂，必须得从 Cassandra 或 HBase 后台运行。

我们关心的另一个功能是最终一致存储，它并不符合 ACID 原理。这表示，如果我们要长时间运行大型图形数据库，最后可能会出现不一致现象。

TitanDB 确实提供了一个基本可长期运行的流程，能够始终如一地穿行整个图形，以期探测和修复不一致问题。除了这些不一致之外，TitanDB 还可以作为不基于图形的本地存储之上的层。

OrientDB 数据库

接下来我们又了解了 OrientDB。OrientDB 启动起来似乎简单得多，还具备大量针对文档的功能。但从社区的评论来看，性能和可扩展性是个问题。另外，OrientDB 把自己宣传成多模式数据库 ——图形和 SQL。这种宣传缺乏对纯图形操作的针对性，让我很是忧心，我们不仅想要做图形，还要做好图形。

发现 Neo4j

然后我们发现了 Neo4j。Neo4j 可高度扩展，对节点、关系或索引的数量没有限制。同时 Neo4j 入门也相当简单，这对我们是很大的诱惑；在使用第三个数据库时，必须得迅速投入运行。

性能表现极佳，扩增也非常广泛，并且只专注于图形用例。Titan 确实提供映射（作为本地节点类型）支持，但我们知道，即使没有这一支持我们也可以继续下去。

总的来说，我们之所以选择 Neo4j，有以下原因：

我们使用 Neo4j 企业版已有大约 16 个月，体验一直非常美好。Neo4j 易于使用，设置和维护也很简单，实现甚至超出了我们的预期。它让我们超越了我们的概念点，非常非常迅速地投入运行和构建新事物。

在本文的第二部分，将详细介绍使用 Neo4j 之后，作者学习到的经验教训，敬请期待。

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本文转自 OneAPM 官方博客

原文地址：https://dzone.com/articles/from-good-to-graph-choosing-the-right-database