图数据库选型权威指南

Neo4j vs TigerGraph
Neo4j vs TigerGraph

2019年7月,基于互联数据基准测试委员会 (LDBC) 的社交网络基准测试 (SNB) 标准,对图数据库系统Neo4j和TigerGraph进行深度基准测试。

报告摘要

在本研究中,我们提供了对两个原生图数据库系统 Neo4j 和 TigerGraph 完整实施 LDBC SNB 简单查询深度查询商业智能 (BI) 测试后的初步结果。

我们不但周密评估了在本地和云端的三种计算架构和四种数据集(SF-1、SF-10、SF-100 和 SF-1000)下执行的基准测试中的全部 46 个查询的性能,还测量了批量加载时间和存储容量。

我们的结果表明,TigerGraph 在大多数查询中的表现都优于 Neo4j,在特定的深度查询和商业智能查询中性能比后者高出两个(100 倍)甚至更多数量级。因为只有 TigerGraph 能够在数据集扩展到 SF-1000 时执行查询,所以随着数据量的增加,这种差距也在扩大。

在 25 个商业智能查询中,Neo4j 在合理时间内仅完成了 12 个。然而,Neo4j 在批量加载 SF-100 或更小的数据集时速度一般较快。在研究中,供应商积极参与了其平台的优化,这对我们很重要。为了鼓励结果重现,我们在网上公布了所有代码、脚本和配置参数。

如果您对这些测试有疑问或反馈,请通过Benchmark@tigergraph.com与我们联系。

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