Neo4j vs OrientDB vs Titan


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Ich arbeite an einem datenwissenschaftlichen Projekt zum Thema Social Relationship Mining und muss Daten in einigen Graphendatenbanken speichern. Anfangs habe ich Neo4j als Datenbank gewählt. Aber es scheint, dass Neo4j nicht gut skaliert. Die Alternative, die ich herausgefunden habe, sind Titan und oriebtDB. Ich habe diesen Vergleich für diese drei Datenbanken durchgeführt, möchte jedoch weitere Einzelheiten zu diesen Datenbanken erfahren. Könnte mir jemand bei der Auswahl des besten helfen? Hauptsächlich möchte ich die Leistung, Skalierung, Online-Dokumentation / verfügbare Tutorials, Python-Bibliotheksunterstützung, Komplexität der Abfragesprache und Unterstützung von Graph-Algorithmen dieser Datenbanken vergleichen. Gibt es auch andere gute Datenbankoptionen?


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Beachten Sie auch Graphlab (Python-basiert): graphlab.com/products/create/overview.html Hier ist auch ein guter Blog-Beitrag dazu: bugra.github.io/work/notes/2014-04-06/… Ich kann nicht hilf dir bei der Titan vs oriebtDB Diskussion. Hoffentlich wird jemand damit einverstanden sein.
Nfmcclure

Es ist auch möglich, Spark und GraphX
Sheldonkreger 20.12.14

Dieser Artikel zeigt einige Details zur Skalierbarkeit, ein besonderer Vorteil für Titan. groups.google.com/forum/#!topic/orient-database/CpPh42ukfH4
Henry H.

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Nein, ist es nicht; GraphX ​​ist keine Datenbank.
Emre

Da dies vor ein paar Monaten war, nehme ich an, dass Sie einige Fortschritte gemacht haben. Warum nicht Ihre eigene Antwort hinzufügen (hier oder anderswo?)
Jayan

Antworten:


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Ich denke, Sie müssen möglicherweise die allgemeinen Daten-Pipelines und maschinellen Lern-Pipelines berücksichtigen. Wofür Sie ein robustes Framework benötigen, um Daten zwischen tabellen- und grafikähnlichem Speicher zu verschieben, abgesehen von einer leistungsstarken verteilten Verarbeitung. Nach meinem Verständnis verspricht Spark GraphX, diese Pipelines zu bauen. Der Vortrag von Joseph Gonzalez (einer der Erfinder von GraphLab von CMU) über GraphX ​​auf YouTube ist sehenswert.

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