NoSQL數據庫分為四種類型，分別是：

鍵值（key／value）數據庫

列存儲數據庫

文檔型數據庫

圖數據庫

上圖就是db－engines．com對從2013年來所有數據庫種類發(fā)展趨勢的分析結果如圖展示。圖（Graph）是非常強大的工具，因為它們通過以簡潔的形式表示數據關系，幫助商業(yè)世界和其他機構中的人們理解數據集。有了合適的圖數據庫，企業(yè)可以以關系圖的形式可視化數據，并對其進行管理，以提高整體效能。比起傳統數據庫的數據存儲，圖數據庫能夠清晰的展現點與點之間的關系。許多組織之所以接受圖數據庫，是因為越來越多的行業(yè)認識到這種數據庫技術的重要性，尤其在復雜的場景下，如物流，金融風控，社交網絡管理，媒體傳播分析等行業(yè)正在發(fā)揮不可或缺的作用。

圖數據庫是分析數據間關聯的最佳技術

圖數據庫對于可以在不同場景下發(fā)揮作用，從企業(yè)應用角度，業(yè)務用戶使用角度，數據開發(fā)者應用角度都發(fā)揮著作用。

圖數據庫對于可以在不同場景下發(fā)揮作用，從企業(yè)應用角度，業(yè)務用戶使用角度，數據開發(fā)者應用角度都發(fā)揮著作用。

圖數據庫產品

依據db－engines．com網站對Graph DBMS的排名來看，目前主流的圖數據庫有：Neo4j，Janusgraph，Dgraph，ArangoDB，OrientDB，TigerGraph等。下面我們來介紹一下目前圖數據庫的分類都有哪些。

圖數據庫分類

原生數據庫：

代表數據庫為neo4j、orientdb。其原生體現在查點到邊或者邊到點的時候，不需要走原來關系型數據庫的B＋索引，節(jié)點本身就有指向索引，類似于鏈表的指針概念

直接在關系型數據庫之上構建的圖數據庫：

代表為AgensGraph，以及微軟的GraphView。SparkGraphX也可以基于關系型存儲結構進行轉化成圖結構，然后完成圖運算

使用外置nosql存儲的數據庫：

以Titan／JanusGraph為代表，以及使用外置的索引生成工具如Elasticsearch，OLAP支持外接Spark等工具，以及Cassandra／Hbase等nosql數據庫。

在圖計算上基于batch進行優(yōu)化的新一代圖數據庫：

如DGraph。DGraph的存儲結構與cayley同樣借鑒了google的論文，將每個節(jié)點的屬性也作為一個節(jié)點與主節(jié)點產生聯系，這樣更有益于基于batch來設計運算方法。

Neo4j

Neo4j圖數據庫，它是一個高性能的NOSQL圖形數據庫，它將結構化數據存儲在網絡上而不是表中。它是一個嵌入式的、基于磁盤的、具備完全的事務特性的Java持久化引擎，但是它將結構化數據存儲在網絡（從數學角度叫做圖）上而不是表中。

優(yōu)勢：

可集群，使用讀／寫負載平衡器將請求直接到一個集群

支持事物、鎖、頁面緩存

遍歷下：建立索引通常成本O（log（n）），但Neo4J的遍歷一個關系的復雜度趨向于O（1）

支持ACID事務，它確保實時顯示數據的合法性和準確性。

Cypher語法友好

劣勢：

Neo4j沒法存儲巨大的一張關系圖 ，因為他不支持分片

因為index－free adjacency，遍歷快但是計算隨機兩個節(jié)點最短路徑性能不佳

索引：

index－free adjacency，擅長遍歷圖，以及計算不存在大量關系的節(jié)點的圖

ArangoDB

ArangoDB圖數據庫，它是一個原生多模型數據庫，兼有key／value鍵／值對、graph圖和document文檔數據模型，提供了涵蓋三種數據模型的統一的數據庫查詢語言，并允許在單個查詢中混合使用三種模型�；�于其本地集成多模型特性，您可以搭建高性能程序，并且這三種數據模型均支持水平擴展。

優(yōu)勢：

存儲空間占用下：采用了元數據模式存儲數據；可通過內存提速，CPU占用率低

支持主從集群

Multi－collection transactions

擴展性好：JavaScript

用JavaScript和ArangoDB構建應用，Foxx微服務運行在DB內部，可快速訪問數據。

AQL功能很強大，配置編程遠方便于、靈活于Neo4J、OrientDB

Neo4J的Cypher也比較強大，清晰，但是不利于調整，靈活性不夠

OrientDB，類SQL，查詢繁瑣，調整不便利，內置SQL函數接口也不方便

劣勢：

插入性能稍低

索引：

自動索引＿key屬性，＿from和＿to屬性；保證V和E的查找速度

OrientDB

OrientDB是指兼具文檔數據庫的靈活性和圖形數據庫管理鏈接能力的可深層次擴展的文檔－圖形數據庫管理系統。

優(yōu)勢：

安裝簡單，功能豐富

OrientDB是兼具文檔數據庫的靈活性和圖形數據庫管理鏈接能力的可深層次擴展的文檔－圖形數據庫管理系統（NoSQL數據庫）

可選無模式、全模式或混合模式下。支持許多高級特性，諸如ACID事務、快速索引，原生和SQL查詢功能

可以JSON格式導入、導出文檔

若不執(zhí)行昂貴的JOIN操作的話，如同關系數據庫可在幾毫秒內可檢索數以百計的鏈接文檔圖

劣勢：

坑很多

性能和可擴展性不好

索引：

側重文檔數據庫，主要還是SB樹索引導致，空間浪費比較大；插入節(jié)點與另外兩個數據庫（neo4j和ArangoDB）相差無幾，但是在插入關系中另外兩個數據庫都做了優(yōu)化，OrientDB無優(yōu)化，就掛了；在圖論計算力上性能優(yōu)異，但是在遍歷中還是優(yōu)化不夠，被甩開。

JanusGraph

開源 JanusGraph是一個可擴展的圖數據庫，可以把包含數千億個頂點和邊的圖存儲在多機集群上。它支持事務，支持數千用戶實時、并發(fā)訪問存儲在其中的圖。

優(yōu)勢：

分布式部署，因此，支持集群

可以存儲大圖，比如包含數千億Vertices和edges的圖

支持數千用戶實時、并發(fā)訪問。

集群節(jié)點可以線性擴展，以支持更大的圖和更多的并發(fā)訪問用戶。

數據分布式存儲，并且每一份數據都有多個副本，因此，有更好的計算性能和容錯性。

支持在多個數據中心做高可用，支持熱備份。

通過集成大數據平臺，比如Apache Spark、Apache Giraph、Apache Hadoop等，支持全局圖數據分析、報表、ETL

集成ElasticSearch、Apache Solr、Apache Lucene等系統后，可以支持全文搜索

在計算層上可使用Spark做計算，這點優(yōu)于Neo4j和OrientDB

即可OLAP也可OLTP，可以執(zhí)行批處理和實時處理

開源，基于Apache 2 Licence

支持各種后端存儲系統，目前標準支持以下四種，當然也可以增加第三方的存儲系統：

Apache Cassandra

Apache HBase

Google Cloud Bigtable

Oracle BerkeleyDB