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泉州外贸网站建设都有哪些公司,哔哩哔哩网页版稍后再看在哪里,网站资源规划怎么写,响应式网站算几个页面引言本文呈现了ArangoDB图形分析引擎#xff08;GAE#xff09;与Neo4j的基准测试结果#xff0c;其中GAE是ArangoDB数据科学套件的重要组成部分。本次测试具备可重复性#xff0c;旨在对两款数据库进行中立、全面的对比#xff0c;确保评估结果公平无偏。测试采用了wiki-…引言本文呈现了ArangoDB图形分析引擎GAE与Neo4j的基准测试结果其中GAE是ArangoDB数据科学套件的重要组成部分。本次测试具备可重复性旨在对两款数据库进行中立、全面的对比确保评估结果公平无偏。测试采用了wiki-Talk数据集——这是一个广泛应用的真实世界图形数据集源自维基百科的编辑和讨论历史精准捕捉了维基百科用户间的互动模式尤其是用户讨论页上的交流行为。该数据集因具备有向图结构、丰富的节点与边、时间维度属性及稀疏性等独特特征成为图数据库和图分析系统基准测试的优选。测试结果充分展现了两款数据库的效率与扩展性为企业评估图数据库提供了极具参考价值的基准模型。基准测试结果亮点测试结果揭示了多项关键发现尤其凸显了ArangoDB在图分析任务中的卓越性能具体如下在多种图计算算法上ArangoDB表现持续优于Neo4j性能提升幅度在1.3倍至8倍不等。在图数据加载速度上优势同样显著。针对wiki-Talk数据集ArangoDB的图加载效率较Neo4j实现了100%的提升。这一出色表现得益于ArangoDB优化的数据存储与检索机制、先进的查询执行逻辑以及对集群部署的高效利用使其在各类场景中都能发挥出色性能。这些发现充分证明ArangoDB能够支撑更大规模、更高速度的实时图分析应用。对于需要快速数据处理与分析的行业和企业而言ArangoDB是更具吸引力的选择例如实时推荐系统、社交网络分析、欺诈检测及网络安全等领域。测试详情数据集wiki-Talk本次测试选用了业内公认的wiki-Talk数据集来评估图数据库的性能具体数据规模如下使用的图节点数边数wiki-Talk2,394,3855,021,410硬件环境所有测试均在同一台设备上进行硬件配置如下操作系统Ubuntu 23.1064位内存192 GB4800 MHzCPURyzen 9 7950X3D16核32线程数据库配置数据库版本部署方式Neo4j5.19.0社区版本地部署单进程ArangoDB3.12.0-NIGHTLY.20240305社区版本地部署单进程主要测试流程测试采用两种工作流来衡量性能工作流A创建内存图(in-memory representation) → 每个算法执行一次 → 测量整个流程耗时工作流B创建内存图(in-memory representation) → 测量图创建时间 → 分别执行每个算法 → 测量计算耗时测试算法本次测试涵盖以下四种核心图算法PageRank页面排名基于节点连接关系对节点进行排名广泛应用于搜索引擎。WCC弱连通分量识别图形中任意两个顶点可通过路径连接忽略边的方向的子集。SCC强连通分量识别图形中同一子集内所有顶点可相互到达的子集。Label Propagation标签传播用于图形社区检测的半监督学习算法节点通过迭代方式向相邻节点传播自身标签。所用技术JavaScript框架Vitest tinybench通信方式Neo4j官方Neo4j JS驱动neo4j-driver: ^5.18.0GAE基于Axios的纯HTTPS 请求axios: ^1.6.8测试结果图加载性能wiki-Talk数据集任务GAE耗时秒Neo4j耗时秒速度提升倍数加载wiki-Talk图9.9181.8倍加载带属性的wiki-Talk图10.719.21.8倍图计算性能wiki-Talk数据集任务GAE耗时秒Neo4j 耗时秒速度提升倍数计算PageRank3.810.62.8倍计算WCC2.34.51.7倍计算SCC3.26.72.1倍计算Label Propagation1.5138.5倍ArangoDB性能领先的原因ArangoDB在wiki-Talk数据集上的出色表现源于其特定的架构优化而非单纯的计算性能优势。本次测试中ArangoDB承担数据存储角色图分析引擎GAE负责计算任务核心优化集中在两个关键阶段图加载阶段优化并行数据提取Parallel Data ExtractionArangoDB支持从单节点和分布式系统中并行加载数据可横向扩展至多台设备通过提升并行度加快数据传输速度相比串行或非并行提取方案性能大幅提升。定向数据传输Projections for Targeted Data Transfer仅传输分析所需的数据属性。例如若仅需边ID和单个属性系统会精准提取并传输这些字段避免传输完整文档带来的额外开销减少数据量和网络延迟。图分析引擎GAE优化高效的内存结构采用高度优化的内存数据结构存储图数据在降低内存占用的同时保证极快的访问速度图加载后可立即投入计算无额外延迟。测试范围说明需特别说明的是本次测试未评估以下内容数据插入ArangoDB的耗时和ArangoDB自身执行的计算任务。测试核心评估维度为从ArangoDB向GAE加载图数据的效率。GAE执行图算法的能力。通过聚焦这两个阶段测试充分展现了ArangoDB设计上的优势——能够通过快速数据加载和与GAE的高效协同支撑大规模图工作流。测试可重复性保障本次测试结果100%可复现确保结果的一致性和可验证性。如需复现测试可按照以下步骤操作搭建硬件环境安装Ubuntu 23.10操作系统配置192 GB内存和Ryzen 9 7950X3D CPU。安装配置数据库使用提供的Docker配置安装并配置最新版本的Neo4j和ArangoDB两者均采用单线程非集群配置。执行测试使用wiki-Talk数据集按照测试配置中概述的工作流A和B运行指定的图算法PageRank、WCC、SCC、Label Propagation。结果对比测量内存中图创建时间和计算时间对比两款数据库的表现。结语基准测试结果清晰表明在图计算和数据加载任务中ArangoDB的性能远超Neo4j。其显著的速度优势——尤其是在执行复杂算法和加载大规模数据集时的高效表现彰显了其优化的架构设计和出色的数据处理能力。如果你的应用需要大规模图数据处理实时或近实时图分析ArangoDB显然比Neo4j更适合。对于推荐系统、社交网络分析、欺诈检测、网络安全、知识图谱、复杂关系分析等场景ArangoDB的速度与可扩展性能够带来明显优势。ArangoDB不仅是图数据库它是一个多模型(multi-model)数据平台结合图(graph)、文档(document)、键值(key/value)、向量(vector)和搜索(search)等能力使开发者/企业能够更灵活构建复杂应用。因此如果你正在为数据密集、连接复杂、需要高性能分析的系统选型ArangoDB无疑是更值得信赖的选择