เว็บไซต์ขนาดใหญ่ 3 อันดับแรกที่ใช้ฐานข้อมูล Graph NoSQL

มีเว็บไซต์ขนาดใหญ่หลายแห่งที่ใช้ฐานข้อมูลแบบกราฟ nosql บางส่วนที่ได้รับความนิยมสูงสุด ได้แก่ Facebook, Google และ Twitter เว็บไซต์เหล่านี้ใช้ฐานข้อมูลกราฟเพราะสามารถจัดการกับความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อนได้ ฐานข้อมูลกราฟเหมาะสำหรับเว็บไซต์เครือข่ายสังคมเพราะสามารถแสดงความสัมพันธ์ระหว่างผู้คนได้ ตัวอย่างเช่น Facebook ใช้ฐานข้อมูลกราฟเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้ Facebook ใช้ข้อมูลนี้เพื่อแสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องแก่ผู้ใช้ เช่น โพสต์จากเพื่อนหรือเพจที่พวกเขาอาจสนใจ Google ยังใช้ฐานข้อมูลกราฟเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้ Google ใช้ข้อมูลนี้เพื่อแสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องแก่ผู้ใช้ เช่น ผลการค้นหาหรือโฆษณา Twitter ใช้ฐานข้อมูลกราฟเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้ Twitter ใช้ข้อมูลนี้เพื่อแสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องแก่ผู้ใช้ เช่น ทวีตจากบุคคลที่พวกเขาติดตามหรือโฆษณา

NoSQL ('not only SQL') เป็นฐานข้อมูลกราฟประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อจัดการชุดข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างชุดใหญ่ ช่วยองค์กรในการวิเคราะห์ เข้าถึง และบูรณาการข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่างๆ ตลอดจนรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มของโซเชียลมีเดียและข้อมูลขนาดใหญ่ ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนสคีมาของฐานข้อมูลกราฟ NoSQL ก่อนที่จะเพิ่มข้อมูลใหม่ World Wide Web Consortium (W3C) ได้สร้างชุดมาตรฐานระดับโลกสำหรับการแสดงข้อมูลด้วยฐานข้อมูลกราฟ การรวมข้อมูล การแลกเปลี่ยน และการแมประหว่างชุดข้อมูลหลายชุดทำได้ง่ายขึ้นด้วยการใช้แนวทางปฏิบัติมาตรฐาน การอนุมานทำให้สามารถเชื่อมต่อจุดทั้งหมดในฐานข้อมูลกราฟโดยการสร้างความรู้ใหม่และช่วยให้องค์กรสามารถดูข้อมูลทั้งหมดของพวกเขาในรูปแบบที่สอดคล้องกันมากขึ้น องค์กรสามารถได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีความหมายและการวิเคราะห์ NoSQL นอกเหนือจากการวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย

บริษัทใหญ่ใดใช้ Neo4j?

บริษัทโทรคมนาคมชั้นนำ เช่น Verizon, Orange, Comcast และ AT&T พึ่งพา Neo4j เพื่อจัดการเครือข่าย ควบคุมการเข้าถึง และเปิดใช้การจัดการลูกค้าสัมพันธ์แบบ 360 องศา

องค์กรต่างๆ ทั่วโลกใช้ Neo4j เพื่อปรับปรุงการจัดการห่วงโซ่อุปทาน เพิ่มความยืดหยุ่น และทำให้ธุรกิจมีความต่อเนื่อง ห่วงโซ่อุปทานในปัจจุบันเป็นเครือข่ายที่หลากหลายซึ่งขยายจากโรงงานไปยังซัพพลายเออร์ คลังสินค้าไปยังการขนส่ง แรงงานไปยังส่วนประกอบ และกระบวนการไปยังแรงงาน ความสามารถในการจัดการห่วงโซ่อุปทานในปัจจุบันจำเป็นต้องวิเคราะห์การพึ่งพาซึ่งกันและกัน ตลอดจนการระบุความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ซึ่งอาจนำไปสู่การหยุดชะงัก ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของ Neo4j ความสามารถในการวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทานเป็นหนึ่งในสิ่งที่ทรงพลังที่สุด ดร. อเล็กซ์ มิลส์เป็นรองศาสตราจารย์ด้านการตลาดที่ Zicklin School of Business ของ CUNY และเป็นศาสตราจารย์ที่ Baruch College ความสำคัญของการทำความเข้าใจทั้งการพึ่งพาที่ชัดเจนและลึกซึ้งในห่วงโซ่อุปทานในปัจจุบันได้รับการกล่าวถึงโดย Amy Hodler ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาการเครือข่ายและการวิเคราะห์กราฟ เป็นเทคโนโลยีฐานข้อมูลกราฟที่ได้รับความนิยมสูงสุดที่ใช้โดยบริษัทต่างๆ เช่น Airbus, Comcast, eBay, NASA, UBS และอื่นๆ สามารถใช้แอปพลิเคชัน Neo4j เพื่อแก้ปัญหาข้อมูลที่เชื่อมต่อ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ การตรวจจับการฉ้อโกง คำแนะนำแบบเรียลไทม์ และข้อมูลหลัก ดาวน์โหลดสำเนาฟรีของ Gartner's COVID-19 Demands Urgent Use of Graph Data Management and Analytics report

ชุมชน Neo4j มีส่วนร่วมและสนับสนุนอย่างมาก เรามีปี 2017 ที่ยอดเยี่ยมและรอคอยการเติบโตอย่างต่อเนื่องในปี 2018
ฐานข้อมูลกราฟกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในด้านการวิเคราะห์และข้อมูลขนาดใหญ่ Emil Eifrem ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Neo4j อธิบายว่าโปรแกรมนี้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันบางอย่างมากกว่าฐานข้อมูลแถวและคอลัมน์หรือฐานข้อมูลเอกสาร JSON รูปแบบอิสระ และปี 2560 เป็นปีที่สำคัญสำหรับบริษัท
เรามีรายได้เพิ่มขึ้นอย่างมากในปี 2560 โดยมี ARR รวมอยู่ที่ 100 ล้านดอลลาร์ เราหวังว่าจะได้เห็นโมเมนตัมนี้ดำเนินต่อไปในปี 2561 เช่นกัน
ความสัมพันธ์สามารถแสดงได้โดยใช้ฐานข้อมูลกราฟ เช่น Neo4j ประเภทของข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลนี้เหมาะสมกับชุดแอปพลิเคชันเฉพาะมากกว่าที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลแถวและคอลัมน์หรือฐานข้อมูลเอกสาร JSON รูปแบบอิสระ Emil Eifrem ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Neo4j บอกฉันว่าปี 2017 เป็นปีที่ยอดเยี่ยมสำหรับบริษัท โดยมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างของโมเดล Nosql ที่ใช้กราฟคืออะไร

ฐานข้อมูลกราฟสามารถใช้ร่วมกับ Neo4j, Oracle DB หรือฐานกราฟ Neo4j เป็นที่นิยมมากที่สุดในบรรดาทั้งหมด

มีหลายวิธีในการจัดเก็บข้อมูล และ NoSQL เป็นอีกทางเลือกหนึ่งในการทำเช่นนั้น เมื่อคุณต้องการเก็บข้อมูลจำนวนมาก ทำซ้ำอย่างรวดเร็วตามข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลง และเพิ่มขนาดอย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูลกราฟจึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม บทความนี้มีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับฐานข้อมูลกราฟ NoSQL ทิศทาง: กราฟกำกับคือกราฟที่มีความสัมพันธ์ของกราฟ (ขอบ) กราฟ Acyclic จำเป็นในอัลกอริธึมกราฟจำนวนมาก แต่วงจรอาจส่งผลให้กราฟค้างได้ เมื่อความสัมพันธ์ของโหนดถูกลบออกไป สแปนนิงทรีคือต้นไม้ที่ไม่มีโหนดเลย การทำความเข้าใจคุณสมบัติของกราฟเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการได้รับโครงสร้างและอัลกอริทึมที่ดีที่สุดสำหรับงานของคุณ การใช้ฐานข้อมูลกราฟ NoSQL มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดการข้อมูลจำนวนมากที่เกิดจากการวนซ้ำอย่างรวดเร็วของ Agile รวมถึงการปรับขนาด เราพิจารณากราฟและโครงสร้างโดยทั่วไป ตลอดจนประเภทและลักษณะของกราฟและโครงสร้าง เช่น การเชื่อมต่อ ทิศทาง น้ำหนัก และวงรอบ

ฐานข้อมูลกราฟได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดเก็บและนำทางความสัมพันธ์

ความสัมพันธ์จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลกราฟและสามารถเข้าถึงได้หลายวิธี ความสัมพันธ์เป็นพลเมืองชั้นหนึ่งในฐานข้อมูลกราฟ และความสัมพันธ์ที่มีค่าที่สุดได้มาจากความสัมพันธ์เหล่านี้ ฐานข้อมูลกราฟใช้โหนดสำหรับการจัดเก็บเอนทิตี ในขณะที่ขอบจัดเก็บความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี
ฐานข้อมูลกราฟเป็นหนึ่งในโมเดลฐานข้อมูลที่ใช้บ่อยที่สุด Graph Database เป็นเครื่องมือจัดการเนื้อหาดิจิทัลของ Netflix เนื่องจากช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามชื่อเรื่อง (เนื้อหา) ที่พวกเขาดูและภาพยนตร์ที่พวกเขาได้รับอนุญาตให้ดูได้ในปัจจุบัน (การจัดการการเข้าถึง)
ในเกือบทุกอุตสาหกรรม ฐานข้อมูล NoSQL ถูกใช้เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน ประเภทของฐานข้อมูล NoSQL ที่ใช้ในกรณีการใช้งานทั่วไปจะถูกกำหนดโดยสิ่งนี้ ฐานข้อมูลเอกสาร เช่น MongoDB สามารถมองได้ว่าเป็นฐานข้อมูลวัตถุประสงค์ทั่วไป ฐานข้อมูลคีย์-ค่าสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากและดึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ในทางกลับกัน ฐานข้อมูลกราฟได้รับการออกแบบเพื่อใช้สำหรับการจัดการความสัมพันธ์และการนำทาง

Facebook ใช้ฐานข้อมูลกราฟหรือไม่

กราฟเครือข่ายระดับมืออาชีพของ LinkedIn สร้างขึ้นจากฐานข้อมูลกราฟที่ให้ผลลัพธ์ที่คุณเห็นเมื่อคุณเยี่ยมชมไซต์เครือข่ายสังคมเพื่อดูการเชื่อมต่อระดับที่หนึ่ง สอง หรือสาม Facebook, Instagram และ Twitter ใช้ฐานข้อมูลกราฟและการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้ใช้โต้ตอบกันอย่างไร

เนื่องจาก Facebook มีผู้ใช้หลายพันล้านคนและปริมาณงานมีการอ่านมาก พวกเขาจึงใช้แคชแบบกระจายใน Memcached เนื่องจากเนื้อหา Facebook ส่วนใหญ่แสดงโดยใช้กราฟโซเชียล เนื้อหาบนเพจจึงสามารถปรับแต่งได้สูงขึ้นอยู่กับการตั้งค่าความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ด้วยเหตุนี้ เมื่อมีการดูหรือแสดงผลข้อมูล จะต้องจัดเก็บตามที่เป็นอยู่ จากนั้นจึงกรองข้อมูล สมาคมคือความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นเป็นประจำ โดยใช้ความสัมพันธ์ประเภทเพื่อน Alice และ Cathy ถูกเชื่อมโยงโดยบุคคลคนเดียวกัน แบบสอบถามประเภทนี้สามารถจัดเรียงได้อย่างง่ายดายโดยใช้ฟิลด์เวลา พิจารณาคำถามดังนี้: "คุณมีความคิดเห็น 10 รายการล่าสุดเกี่ยวกับการเช็คอินของฉันโดยอลิซหรือไม่"

ยังคงต้องใช้เลเยอร์แคชเพื่อลบภาระงานของฐานข้อมูลออกจากระบบ ไคลเอ็นต์ที่ร้องขอข้อมูลจะเชื่อมต่อกับแคชก่อน แคชนี้อยู่ในระดับที่มีหลายแคชและฐานข้อมูล พวกเขารับผิดชอบในการให้บริการวัตถุและสมาคมโดยทั่วไป เมื่อเขียน แคชจะใช้ในการถ่ายโอนข้อมูลไปยังฐานข้อมูลสำหรับการอัพเดตแบบซิงโครนัส ในกรณีส่วนใหญ่ วิธีนี้จะปรับปรุงความสอดคล้องกันของผลลัพธ์แบบอ่านหลังเขียน สถาปัตยกรรมของ Facebook อิงตามลำดับชั้นของ "ผู้ติดตาม" โดยมีระดับที่ทำงานเป็นอิสระจากกัน

ระดับจะต้องรับทราบถึงการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกับระดับผู้ติดตามอื่นๆ เป็นผลให้เมื่อผู้ติดตามอ่านหลังจากเขียน พวกเขาจะถูกอ่านหลังจากเขียน ภูมิภาคทาสในเอเชียสามารถโฮสต์ชาร์ดที่มีฐานข้อมูลจำลอง ผู้ติดตาม และผู้นำ เป้าหมายของการหมดเวลาและการกำหนดเส้นทางสำหรับการหยุดทำงานของคอมพิวเตอร์คือการหลีกเลี่ยงความล่าช้าและการหยุดชะงักที่ไม่จำเป็น การวินิจฉัยโฮสต์จะดำเนินการหลังจากทำเครื่องหมายว่าไม่ทำงาน และจะทำการวินิจฉัยเพิ่มเติมหากไม่ตอบสนอง ถ้านายเสียชีวิต ทาสคนหนึ่งของเขาจะได้เลื่อนตำแหน่ง หากฐานข้อมูลสเลฟล้มเหลว หัวหน้าในภูมิภาคหลักจะรับผิดชอบในการแก้ไขปัญหา

นอกจาก Elasticsearch และ Unicorn แล้ว ยังมีเครื่องมือค้นหาอื่นๆ ก่อนหน้านี้ Instagram เคยเป็น ElasticHost แต่หลังจากนั้นก็ถูกแทนที่ด้วย Unicorn ของ Facebook MySql เวอร์ชันของ Twitter เอง รวมถึงไทม์ไลน์ กราฟความสนใจ ข้อมูลผู้ใช้ และทวีต Twitter ใช้สคีมาหลายร้อยรายการและโหนดนับพันที่จัดการข้อความค้นหาหลายล้านรายการต่อวินาที ทำให้เป็นหนึ่งในระบบที่มีการกระจายมากที่สุดในโลก Flockdb เป็น บริการกราฟ ที่เข้าถึงได้ทางอินเทอร์เน็ต Facebook เป็นเจ้าของ Unicorn ซึ่งเป็นเสิร์ชเอ็นจิ้นทางเลือกของ Elasticsearch ที่ Instagram ใช้ก่อนหน้านี้

Facebook ใช้ Mysql เป็นฐานข้อมูลหลัก

MySQL เป็นฐานข้อมูลหลักของ Facebook สำหรับข้อมูลโซเชียล ตอนแรกพวกเขาใช้ InnoDB แต่ในที่สุด MyRocksDB ก็เพิ่มเข้ามา กราฟช่วยให้สามารถแสดงภาพความสัมพันธ์ระหว่างชุดของเอนทิตี ตัวอย่างเช่น โหนดอาจเป็นเพื่อนใน Facebook แต่เอดจ์อาจเป็นลิงก์ที่นำเพื่อนมาพบกัน ฐานข้อมูลกราฟยังคงใช้อยู่ในปัจจุบัน แต่สำหรับกราฟที่เรียบง่ายขึ้นโดยมีการเชื่อมต่อระหว่างโหนดในระดับที่ต่ำกว่า

ฐานข้อมูลกราฟ Nosql

NoSQL ('not only SQL') เป็นเทคโนโลยีที่สามารถจัดการชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างได้หลากหลาย ซอฟต์แวร์นี้ช่วยให้องค์กรเข้าถึง ผสานรวม และวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทำให้พวกเขาได้เปรียบในการแข่งขันโดยการวิเคราะห์โซเชียลมีเดียและข้อมูลขนาดใหญ่

การแบ่งเขต SQL และ NoSQL ในฐานข้อมูลกราฟจะลดลงอย่างรวดเร็ว ในฐานข้อมูลกราฟ โหนด คุณสมบัติ และความสัมพันธ์ล้วนเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างข้อมูล ความสามารถของฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ในการสืบค้นหลายแถวโดยไม่จำเป็นต้องใช้ภาษาโปรแกรมที่ซับซ้อนคือสิ่งที่ทำให้ใช้งานง่ายมาก ฐานข้อมูลกราฟ นอกจากความสามารถในการกำหนดค่าให้กับลิงก์และการเชื่อมต่อแล้ว ยังมีข้อดีอื่นๆ ความยุ่งเหยิงในระดับพื้นผิวของชีวิตจำลองมาจากฐานข้อมูลกราฟ นี่ไม่ใช่แนวทางปฏิบัติ แต่เป็นการรวบรวมความคิด คุณสามารถใช้เครื่องมือ RDBM เพื่อช่วยคุณในการออกแบบและวางแผนฐานข้อมูลกราฟของคุณ เมื่อคุณเอาชนะอุปสรรคเริ่มต้นได้ คุณจะพบว่าความสัมพันธ์ของเครือข่ายและโหนดสามารถมีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองเชิงสัมพันธ์

ฐานข้อมูลกราฟที่เพิ่มขึ้น

ฐานข้อมูลกราฟกำลังได้รับความนิยมอันเป็นผลมาจากความสามารถในการจัดเก็บโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนและปรับขนาดได้ดี เนื่องจากข้อมูลในฐานข้อมูลกราฟถูกจัดเก็บในรูปแบบกราฟ จึงสามารถจัดเก็บโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนได้ นอกจากนี้ยังสามารถสำรวจกราฟเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบข้อมูล
เป็นฐานข้อมูลกราฟยอดนิยมและใช้ในหลากหลายโครงการ ด้วยสเตจ $graphLookup มันสามารถถูกใช้เพื่อข้ามผ่านความสามารถในการข้ามผ่านในเส้นทางการรวม สิ่งนี้ทำให้ได้เปรียบที่ยอดเยี่ยมในการจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบข้อมูล

ฐานข้อมูลกราฟโอเพ่นซอร์สที่ดีที่สุด

มีฐานข้อมูลกราฟโอเพ่นซอร์สที่ยอดเยี่ยมให้เลือก สิ่งที่ฉันชอบเป็นการส่วนตัวคือ Neo4j เป็น ฐานข้อมูลกราฟที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งใช้งานง่ายมาก ตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมอื่นๆ ได้แก่ OrientDB และ Titan

Redis Enterprise คือ Redis เวอร์ชันที่ทรงพลังที่สุด หากคุณต้องการฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้และมีความพร้อมใช้งานสูง Apache Cassandra คือหนทางที่จะไป การจำลองข้อมูลเสมือนของ Stardog และแพลตฟอร์มประสิทธิภาพสูงช่วยให้คุณสร้าง ตัวเลือกการจำลองข้อมูลกราฟ ที่หลากหลาย Fania ซึ่งเป็น API ข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันสมัยใหม่ ช่วยอำนวยความสะดวกในแบ็กเอนด์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์และไคลเอ็นต์ที่หลากหลาย การวิเคราะห์กราฟความรู้ทำได้โดยใช้แพลตฟอร์มเว็บ Graphlytic ด้วยภาษาคิวรี Gremlin และ Cypher ผู้ใช้สามารถสำรวจกราฟโดยการค้นหารูปแบบแบบโต้ตอบ กราฟให้ข้อมูลเชิงลึกในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การวิจัยทางวิทยาศาสตร์และการสืบสวนต่อต้านการฉ้อโกง

GraphDB พร้อมการรองรับ RDF และ SPARQL เป็น ฐานข้อมูลกราฟที่มีประสิทธิภาพสูงและแข็งแกร่ง RDF4J ทำหน้าที่เป็นไลบรารีของ GraphDB ซึ่งเก็บข้อมูลและค้นหาโดยใช้ API กราฟการเรียกคืนเป็นที่เก็บข้อมูลกราฟเวอร์ชันที่จัดเก็บการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่ข้อมูล (จุดยอดและขอบ) ได้ทำเมื่อเวลาผ่านไปจนถึงสถานะปัจจุบัน การข้ามผ่านกราฟแบบจุดต่อเวลาช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาสถานะก่อนหน้าของกราฟได้อย่างง่ายดายเช่นเดียวกับสถานะปัจจุบัน แค็ตตาล็อกข้อมูลบนคลาวด์พร้อมบริการเว็บ RESTful เครื่องมือนี้รวมข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันและช่วยให้คุณจัดระเบียบเป็นกราฟความรู้ขององค์กร โซลูชันกราฟความรู้ของเรามีทั้งเทคโนโลยีและบริการเพื่อสร้างกราฟความรู้ที่แข็งแกร่งในอุตสาหกรรม

Memgraph ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มฐานข้อมูลกราฟที่เร็วและปรับขนาดได้มากที่สุดในโลก ขับเคลื่อนแอพพลิเคชั่นอัจฉริยะแบบเรียลไทม์รุ่นต่อไป เฟรมเวิร์ก FlockDB เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมแบบออนไลน์ ความหน่วงต่ำ อัตราการส่งข้อมูลสูง เช่น เว็บไซต์ Twitter ใช้ FlockDB เพื่อจัดเก็บกราฟโซเชียล (ใครติดตามใครบล็อกใคร) ฐานข้อมูลการทำธุรกรรมของ Titan สามารถจัดการผู้ใช้พร้อมกันหลายพันคนที่กำลังดำเนินการสำรวจกราฟที่ซับซ้อนในแบบเรียลไทม์ เป็นฐานข้อมูลกราฟแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้งานง่ายและสามารถเก็บข้อมูลจำนวนมากได้ JavaScript ใช้ GUN เพื่อซิงค์และจัดเก็บข้อมูล และทำงานได้ทุกอย่าง เป้าหมายของ GUN คือการให้คุณจดจ่อกับข้อมูลที่คุณต้องการจัดเก็บ โหลด และแชร์ในแอปของคุณโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับเซิร์ฟเวอร์ การโทรผ่านเครือข่าย ฐานข้อมูล หรือการเปลี่ยนแปลงออฟไลน์

ยิ่งคุณสามารถสร้างแอพสุดเจ๋งได้เร็วเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งประหยัดเวลาได้มากเท่านั้น Giraph เป็นกรอบการประมวลผลกราฟที่สร้างขึ้นบน Apache Hadoop ฐานข้อมูลกราฟความรู้ ที่เรียกว่า Grakt เป็นฐานข้อมูลอัจฉริยะ HyperGraphDB เป็นเฟรมเวิร์กการจัดเก็บข้อมูลที่ใช้ไฮเปอร์กราฟทั่วไปเป็นโมเดลข้อมูลหลัก ชั้นข้อมูล Fluree อยู่ใต้โค้ดของคุณโดยตรง และสามารถตอบสนองคำขอได้อย่างรวดเร็ว HugeGraph เป็นฐานข้อมูลกราฟที่มีความเร็วและค้นหาได้สูง นอกเหนือจาก Apache TinkerPop 3 ที่รองรับแล้ว ยังมีการรองรับ Apache Gremlin ดัชนีที่สนับสนุนการสืบค้นแบบตรงทั้งหมด การสืบค้นแบบช่วง และการสืบค้นแบบรวมเงื่อนไขที่ซับซ้อน Hadoop/Spark ถูกรวมเข้ากับที่จัดเก็บส่วนหลัง ทำให้ง่ายต่อการเพิ่มไดรเวอร์ร้านค้าอื่นๆ ตามต้องการ