单独的性能测试
- 评测对象
- 测试数据集
- 测试环境
- Benchmark结果
4.1 批量数据导入和 onehop、twohop 查询
4.2 其他评测场景 - 结论
通过上述测试结果可知，nebula 的批量导入速度快于 ArangoDB，但 Nebula 的 onehop 和 twohop 查询均慢于 ArangoDB 和 Neo4j，关于这一点，可以进一步讨论， 但是考虑到 Neo4j 社区版本不支持集群，ArangoDB 批量导入性能并不理想，而且处于半开源状态， 社区版的 SmartGraph 等核心能力并不开源，最后我们选择 Nebula Graph，当然， Nebula Graph 能够比肩 Neo4j 等分布式图数据库，这本身就是国人的骄傲！后续生产场景下的实践我们也会陆续和社区分享，一起促进 Nebula Graph 生态的发展。
来源：Nebula 与 Neo4j、ArangoDB 等图数据库的 Benchmark
PandaDB vs Neo4j 单机图查询性能对比测试报告
- 测试环境
硬件环境、软件环境、测试使用软件版本
- 测试负载
测试数据中有170亿边，25亿节点。
数据导入时间对比
数据索引
数据量占用的磁盘空间 - 测试语句
根据非唯一属性过滤节点
根据唯一属性过滤节点
一度关系，返回id
一度关系，返回节点数据
二度关系，首尾节点加属性过滤
二度关系，返回属性
三度关系