Question

我主要打算问这个问题：“ArangoDB是真正的图形数据库吗？”

但是，这个问题听起来很冒犯。

你们，triAGENS的人们在创建“多范式”数据库方面做得非常出色。作为PostgreSQL，PostGIS，MongoDB和Neo4J / Titan的用户，我真的很高兴看到“一体化”的解决方案：）

但问题仍然存在，基本上在ArangoDB中创建一个图形需要创建两个独立的集合：一个用于边缘，一个用于顶点，因此，据我所知，它已经意味着顶点和相关边缘不是“物理”的邻居。

此外，即使在创建了适当的索引之后，我在Gremlin中做这种事情时也面临一些严重的性能问题

g.v('an_id').out('likes').in('likes').count()

在~3秒（感知时间）后返回结果

我认为我很难理解Gremlin和Blueprint / ArangoDB是如何工作的所以我试图用AQL重写相同的查询：

LET lst = (FOR e1 in NEIGHBORS(vertices, edges, "an_id", "outbound", [ { "$label": "likes" } ] )
    FOR e2 in NEIGHBORS(vertices, edges, e1.edge._to, "inbound", [ { "$label": "likes" } ] )
        RETURN 1
    )
RETURN length(lst)

这给了我一个相同数量级的延迟。

如果我尝试在Titan或Neo4j数据库上运行相同的查询（使用相同的数据），查询几乎立即返回（感知时间：＆lt; 200ms）

所以在我看来，ArangoDB图形功能是“传统文档数据库”上方的“智能图层”，但ArangoDB不是“原生”图形数据库。

为了证实这种感觉，我转换数据以在PostgreSQL中加载它并运行查询（可以假设有多个表JOIN）并且得到类似的（对ArangoDB）执行延迟

我做错了什么（在AQL查询中）？

有没有办法优化数据库以获得更好的遍历时间？

在PostgreSQL中，从概念上讲，我会混合边缘和节点并使用CLUSTER子句来物理排序数据，在ArangoDB中可以做类似的事情吗？（我认为它会很难，因为它会涉及“交错”边缘和节点，只是直觉）

Answer 1

我是ArangoDB的核心开发人员。您能否根据您使用的数据维度向我提供更多信息？

顶点数量
边缘数量

然后我们可以创建具有相同尺寸的自己的设置并进行优化。

如何优化ArangoDB中的图遍历？

1 个答案: