@Zete 提到了agens graph，個人關注這個項目也有一段時間了，確實非常不錯，基于pg良好的可擴展性和近一年來逐漸成熟的open cypher。這其實反應了圖數據庫多個分支的一個，即基于關系型數據庫構建圖數據庫。微軟的GraphView也是這一派。每年都有一些論文討論這個話題，主要的動機還是關系型數據庫有幾十年的工程積累，非常成熟。比如今年SIGMOD的這篇：All-in-One: Graph Processing in RDBMSs Revisited。

另一派是以neo4j為代表的所謂native圖數據庫，主要特點是查一個點的邊或者邊上的端點時，不需要再走一次B+樹索引，而是直接指針指向下一度的物理地址。它的十字鏈表結構在內存夠大，或者有SSD盤的情況下性能還是不錯的。但是因為編程語言(neo4j是java實現)和工程累積的關系，在內存完全容納的了數據的情況下，性能比pg要差。

在有一派呢，就是以Titan/JanusGraph為代表的使用nosql存儲的分布式圖數據庫。目前社區看到的產品還相當naive的，只是在分布式nosql上封裝了一層邏輯的圖，存儲和查詢嚴重分離，性能提升的空間十分巨大。微軟也有GraphView項目，基于SQL Server封裝，但是目前項目不太活躍。

那么那一派代表未來的趨勢呢？我覺得都不是。

想想圖的本質難題是什么？是數據的高度關聯帶來的嚴重的隨機訪問。所以，傳統的關系型數據庫解決不了這個問題，因為他們仍然是面向磁盤優化，盡可能利用磁盤順序讀寫的優勢。neo4j這種數據結構在數據落到磁盤上的時候，隨機訪問比關系型數據庫多更多，性能衰減想當厲害。那么分布式nosql的路子呢？網絡是瓶頸。完美的最小割圖分區算法是NP難題，而且在數據寫入的情況下還要面臨動態調整的難題。如果使用naive的分區算法，網絡通訊的開銷是想當大的。

所以，個人淺見，只有靠新硬件來解決問題。更廉價的大內存、NVRAM、RDMA高速網絡、隨機讀寫更強的SSD磁盤、有硬件事務支持的CPU等。

總結

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