假设我有100k节点和500k边缘的有向图。从它们中，15k节点是“重要的”。我需要从一个特定节点开始找到100个最近的“重要”节点。
我在C＃中实现了Dijkstra算法，它找到了从起始节点到所有其他节点的距离。然后我按距离排序“重要”节点并首先返回100。这大约需要1秒钟。
现在我需要在服务器端（Linux）执行相同的操作，可能有许多并发查询和不同的起始节点。我已经尝试过node4j图形数据库，在咨询开发人员之后，我们得到的解决方案在10-20秒内完成相同的操作（实际上，如果我们计算没有长度限制的路径，则需要大约10分钟）。这需要很长时间，因为neo4j存储所有最短路径，而我的C＃实现仅存储距离。在neo4j中使其更快的唯一选择是编写扩展，这不是一件容易的事。
所以问题是：是否有任何图形数据库（非商业）可以安装在Linux服务器上并且能够快速运行这样的查询？我已经从维基百科列表中检查了所有图形dbs，但没有找到合适的颜色。
另一个选择是在Java中实现相同的算法并创建一个服务（Tomcat？），它将存储图的共享副本（如何？）并将回答这些查询。但是我更喜欢准备好的东西......
答案 0 :(得分：2)
写一个Neo4j扩展来做到这一点并不像你想象的那么糟糕。
点击此处查看示例： http://maxdemarzi.com/2012/11/26/extending-neo4j/
这个使用A *算法进行“自定义”寻路： http://maxdemarzi.com/2012/11/27/pathfinding-with-neo4j-unmanaged-extensions/
答案 1 :(得分：1)
这是对@MaxDeMarzi给出的答案的赞美......
你提到你的C＃实现：（1）找到从起始节点到所有其他节点的距离，（2） SORTS'重要'节点的距离，（3）首先返回100.
为了提高效率，你可以这样做吗？
top = 100
然后，每次Dijkstra找到到新节点的最短路径时：
if (isImportant(node)) resultSet.add(node,distance)
if (resultSet.size() >= top) return resultSet
这将避免找到您不感兴趣的节点的路径