接下来，我们来比较 TigerGraph 和 Neo4j 提供的几个关键功能：
设计：TigerGraph是C++核心引擎，原生分布式图存储，支持大规模并行处理，压缩数据比可以达到0.49（即加载到 TigerGraph 后，数据集占用的磁盘空间只有原来的0.49），并且Schema优先的设计可以使查询性能最优化。而Neo4j，是Java核心引擎，原生单结点图存储，只有有限的并行性，未压缩数据，无schema的设计会降低查询性能；
深度链接分析 (OLAP)：TigerGraph 支持在所有数据集（包括超大的分布式图）进行深度链接分析，可以从 3跳 到 10 跳以上，并且可以在数据库内直接运行大型图，可以确保数据库内始终是最新数据。而Neo4j，在中型到大型图上如果需要更深入的分析，你需要将数据导出到Spark进行外部处理，而这将需要额外的基础设施成本；
图查询语言：TigerGraph 的图查询语言是GSQL，这是一种图灵完备的语言，可以原生表达复杂的图计算和分析，可用于即席查询和复杂的参数化存储过程。并且TigerGraph一直在国际上积极参与行业标准语言GQL的制定，确保GSQL可以100%兼容GQL，加上GSQL 和 SQL 非常类似，因此语言学习成本低。而Neo4j 的图查询语言是Cypher，能够处理基本查询，包括模式匹配；
事务和集群一致性：正如在前文讨论的“分布式事务处理”，TigerGraph 在整个集群中符合 ACID，而Neo4j 仅在单机级别符合 ACID；
图算法库：如今，越来越多的企业正在利用图算法加速机器学习，获得大规模的洞察力。TigerGraph 目前已发布50多个图算法，所有这些图算法都开放源代码，用户可定制、可审计，并且这些图算法可直接在TigerGraph 图数据库内运行，无需导出数据到其他平台，从而保证数据库内始终是最新数据。而Neo4j，使用预先编译的API调用，用户不能修改参数或逻辑，而且数据必须导出，以便在一个单独的平台上运行；
可视化界面：GraphStudio™ 是TigerGraph提供的简单而强大的可视化图分析工具，支持完整的工作流程，比如可视化建模、ETL、图探索和查询开发。并且带有AdminPortal，可用于监控和管理。只要是使用TigerGraph，你就可以同时使用GraphStudio 和 Admin Portal，无需额外费用。而Neo4j的可视化工具是Bloom，仅用于图探索，你需要额外付费才可以使用其它功能；
可视化工具包：TigerGraph 提供适用于各种用例的工具包，包括客户 360、金融犯罪和供应链优化等。而Neo4j 目前还没有提供相应的工具包；
API 标准：TigerGraph 采用统一的行业标准，支持REST API、JSON 输出、JDBC、Python、Spark、GraphQL等。而Neo4j 采用多种标准，以及它们专有的 Bolt API；
连接器：TigerGraph 一直在提供多样的连接器，从而使用户更好地与上游和下游数据源深度集成，比如数据摄取连接器包括JDBC、Kafka、Snowflake、Spark，同时也可用流式数据连接器。数据可视化连接器包括PowerBI和Tableau，还有D3、Plotly/Dash 等。生态系统方面，TigerGraph 支持包括C++、pyTigerGraph和Ruby。 而Neo4j 的数据摄取连接器包括 JDBC 和 Spark， GO、Java 和其他驱动程序。
