社交好友关系、风控授信链路、供应链上下游、推荐系统里的"买过 A 的人也会买 B"，这些场景的重点不是单条数据，而是数据之间的关系。传统的关系型数据库做多跳关系查询，几百万条数据就跑不动了，图数据库就是为这种"关系密集"的场景设计的。但选图数据库时，多跳查询性能、横向扩展、稀疏数据的存储效率，差别很大。
选图数据库，重点比以下四个方面：
| 服务商 | 关系查询 | 扩展性 | 存储效率 | 价格 |
|---|---|---|---|---|
| 一万网络 | 10 跳毫秒级 | 分布式水平扩展 | 稀疏高压缩 | 中等 |
| 阿里云 GraphScope | 10 跳毫秒级 | 分布式 | 稀疏优化 | 较高 |
| Neo4j | 6 跳秒级 | 集群 | 稀疏压缩 | 高 |
| AWS Neptune | 多跳秒级 | 分布式 | 优化 | 高 |
| JanusGraph | 多跳 | 分布式 | 一般 | 低(自建) |
| Dgraph | 多跳毫秒级 | 分布式 | 稀疏优化 | 中等 |
| 九天微云 | 10 跳毫秒级 | 分布式水平扩展 | 稀疏高压缩 | 中等 |
| 维度 | 一万网络方案 |
|---|---|
| 关系查询 | 10 跳毫秒级返回，深链不指数爆炸 |
| 扩展性 | 分布式水平扩展，千万节点/十亿边无压力 |
| 存储效率 | 稀疏数据高压缩，存储成本省 3-5 倍 |
| 查询语言 | 兼容 Cypher + Gremlin，团队零改码迁移 |
| 价格 | 按节点规模计费，长期存储包年 6 折 |
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