- 六年蛰伏一鸣惊人，TigerGraph成云栖大会黑马

关系型数据库是人为打乱成很多表，然后通过计算“拼凑”起来才能建立起关系来。它虽然叫关系型数据库，但这个名字并不恰当，图数据库才是真正针对关系的一个数据库。

第二，计算模型不一样。在关系型数据库的计算模型本质上是“野蛮”的扫描，如两个表之间值的比较，是否同一个人、同一个产品、同一个城市，城市有多少人口以及公司在哪个城市注册等。这种方式性能很差，因为要过滤很多无关的数据。图就不一样了，从一个人出发，几步关联，就能准确定位。

第三，查询方式的不同。关系型数据库的SQL语言比较简单，不支持复杂关系的发掘和预测。TigerGraph采取类似于SQL但功能更强的GSQL语言，允许动态生成各种复杂的数据结构来存储动态生成的证据，支持用户的推荐和打分，这在人工智能、机器学习的时代更有价值。

其实，这些不同点恰恰也是TigerGraph新产品发布之前“沉寂”了五年多时间不为人知的原因，因为他们完全潜心在关系型数据库领域外“另辟蹊径”。

TigerGraph的优势：“原生”与“并行”

近六年潜心研发与精心打磨的TigerGraph有哪些优势？

TigerGraph的技术突破代表着图数据库演进的下一个里程碑——一个完整的、分布式的并行图计算平台，能够支持网络规模数据的实时分析。TigerGraph通用版本是服务于企业级应用、世界上第一个也是唯一的企业级原生并行图数据库以及图数据库云服务，一同发布的还有GraphStudio——TigerGraph的可视化软件开发工具包。

TigerGraph是基于原生并行图（NPG）技术的全球首个实时图分析平台，通过为具有复杂和海量数据的企业提供实时深度链接分析支持，TigerGraph实现了图平台的真正承诺和好处。

TigerGraph用C++从头到尾做了一套基于对图的存储引擎，并开发了一个大规模并行的图计算引擎，而且对图进行了大量界面可视化工作，包括可视化的开发环境与探索、挖掘环境，成为业界唯一原生并行图数据库平台，其核心之处就是“原生”和“并行”。

原生，是基于图的理论、基于图的存储、基于图的计算，从底层开始开发的一套系统，这是一条性能非常高，但开发周期比较长的一条路径。不像用关系数据库做存储或者用文档数据库做存储，在上面做一个图的API，马上就有图数据库了。

并行，就是多台机器并行处理，时下数据量这么大，一台服务器再强大也不能解决用户一些计算问题。

TigerGraph三大技术优势

图数据库从最近十年的表现来看已经成为关注度最高，也是发展趋势最明显的数据库类型。那从市场上产品的比较看，TigerGraph有哪些技术优势呢？

一是实时计算。查询涉及到几千万到上亿个节点和边关联（点是实体，边是关系），眨眼间就把复杂的关联结果推送出来，不论是做欺诈、分析、推荐还是实时的网络计算，都可在1秒钟以内实现，比传统⽅法快多个数量级。

二是超大规模，每台机器每⼩时可加载50到150GB数据，不再需要批量加载，在只有20台商用计算机的集群上，能够将20亿以上的每日事件实时流式传输到具有超过1000亿个顶点和超过6000亿个边的大数据图谱。已成功在世界上最大的电子支付公司生产线上运行两年多，支持数据库的增删改查，成为可以上线运行的数据库。

三是深度关联。公司现在有高级易用的开发语言；客户完全不需要公司支持，借助TigerGraph网站上的技术文档，下载软件自己去写GSQL，做图模型、数据录入和二次开发；从数据深度发掘看，可以每秒每机遍历数亿个顶点/边，步数可达三步或更多。

五年来，TigerGraph在研发中其实踩过很多“坑”，实现了非常革命性的突破。许昱博士认为，公司做得最好的是两点：一是基于分布式存储系统，选择了最优化的体系结构，解决了数据一致性的问题；二是选型用C++做底层控制一切的内存。尽管Java有很多优点，但是当时TigerGraph做出了这个艰难的决定。

这些技术上的突破对于在最⼤的数据上进⾏实时分析至关重。

这些数据应用包括世界上最大的电子商务提供商的欺诈预防、世界上最大的移动电子商务公司的实时推荐，和管理世界上最大的电力公司的能源传输网。

TigerGraph今年6月份在美国发布了两个版本：一是终身免费的开发者版本(单机版)，没有数据限制、没有时间限制；二是企业版本，是多机版，但有时间限制，比如几个月。

广泛的行业应用

TigerGraph是业界唯一的原生、并行图计算的大平台，特别适⽤于⼤图——深度链接分析的最佳模型，这是因为它能够探索、发现和预测关系。