简介

JanusGraph 的优势

JanusGraph 旨在支持处理非常大的图，这些图需要超出单机所能提供的存储和计算能力。扩展图数据处理以进行实时遍历和分析查询是 JanusGraph 的基本优势。本节将讨论 JanusGraph 及其底层支持的持久化解决方案的各种具体优势。

JanusGraph 的一般优势

支持超大型图。JanusGraph 图可随集群中机器的数量而扩展。
支持大量并发事务和操作图处理。JanusGraph 的事务能力随集群中机器的数量而扩展，并在毫秒级时间内对大型图回答复杂的遍历查询。
通过 Hadoop 框架支持全局图分析和批处理图处理。
支持对超大型图的顶点和边的地理、数字范围和全文搜索。
原生支持 Apache TinkerPop 所公开的流行属性图数据模型。
原生支持图遍历语言 Gremlin。
众多图级配置提供了调整性能的旋钮。
以顶点为中心的索引提供了顶点级查询，以缓解臭名昭著的超级节点问题。
提供优化的磁盘表示，以高效利用存储和加快访问速度。
在宽松的 Apache 2 许可证下开源。

JanusGraph 与 Apache Cassandra 结合的优势

持续可用，无单点故障。
由于没有主/从架构，因此图的读/写没有瓶颈。
弹性伸缩允许添加和移除机器。
缓存层确保连续访问的数据在内存中可用。
通过向集群添加更多机器来增加缓存的大小。
与 Apache Hadoop 集成。
在宽松的 Apache 2 许可证下开源。

JanusGraph 与 HBase 结合的优势

与 Apache Hadoop 生态系统紧密集成。
原生支持强一致性。
通过添加更多机器实现线性伸缩。
严格一致的读写。
方便的基类，用于通过 HBase 表支持 Hadoop MapReduce 作业。
支持通过 JMX 导出指标。
在宽松的 Apache 2 许可证下开源。

JanusGraph 与 CAP 定理

尽管您尽了最大努力，您的系统仍会发生足够的故障，以至于它必须在降低产量（即停止响应请求）和降低收获（即根据不完整的数据给出答案）之间做出选择。此决定应基于业务需求。

— Coda Hale

使用数据库时，应充分考虑 CAP 定理（C=一致性，A=可用性，P=分区容错性）。JanusGraph 分布式支持 3 种后端：Apache Cassandra、Apache HBase 和 Oracle Berkeley DB Java Edition。请注意，BerkeleyDB JE 是一个非分布式数据库，通常仅与 JanusGraph 一起用于测试和探索目的。

HBase 优先考虑一致性，但牺牲了产量，即完成请求的概率。Cassandra 优先考虑可用性，但牺牲了收获，即查询答案的完整性（可用数据/完整数据）。