数据库|探索图数据库商业化新路,TigerGraph 凭什么拿下大公司?
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图片来源@视觉中国
一周前,诺贝尔物理学奖结果公布,值得注意的,获奖的三位科学家有一个共同点就是在复杂物理系统上做出了开创性贡献 。其中真锅秀郎和克劳斯·哈塞尔曼的研究对象是地球气候以及人类如何影响地球气候,乔治·帕里西研究的则是无序材料和随机过程理论 。
无论是地球气候还是无序材料都是复杂系统的一种 。复杂系统虽然系统内各个因素看起来毫无关系,却又是彼此相连的,类似“蝴蝶效应”:因复杂系统中某个微小因子发生了变化,导致整个系统发生变化 。
图数据库,就是处理复杂系统的高手,它可以寻着数据之间或明或暗的关系,查询到那个可能引发系统改变的微小因子 。
关系数据增长迅猛,跑出一众图数据库玩家近来,图数据库备受关注,一个很大原因就是随着互联网的发展和各大企业数字化转型,关系数据越来越多,比如淘宝购物车中消费品与消费品之间的关系、今日头条用户浏览的信息之间的关系等等 。这些数据,彼此之间组成了一张网状的虚拟图 。
数据之间的网状关系让图数据库与传统的关系型数据库的计算方式产生了很大差别,传统的关系型数据库是以寻着表格信息计算掉每个数据之后得出结论,而图数据库深度关联数据之间的关系,让分析者能更多维度地观察和分析数据,让数据分析效率更高,洞察更深层的数据价值 。
这也是为什么一些数据的处理,用传统数据库计算,需要耗费几十天,而图数据库可以将时间缩短到几十分钟的原因,前提是这些数据之间存在关系 。
“到 2025 年,图技术(graph technologies)将用于 80% 数据与分析的创新,这一数据高于 2021 年的 10%,图技术将会促进整个组织的快速决策 。”Gartner在《2021十大数据与分析技术趋势》一文中对图数据库未来市场空间也做出了判断 。
图数据库的在关系数据处理上的优势地位,也让业界希望在图数据库领域有所作为的企业和创始人跃跃欲试 。
在国际调研机构Forrester的2020年Q4的一份图数据库报告中,五家提供图数据库产品的企业入局领导者,而这五家企业中,有两家独立提供图数据库产品的专业公司,分别是Neo4j和TigerGraph 。
今年上半年,Neo4j和TigerGraph相继拿下新一轮融资:Neo4j获得了3.25亿美元的F轮融资,由欧瑞泽 (Eurazeo)基金领投;TigerGraph 获得了1.05亿美元C轮融资,由老虎基金(Tiger Fund)领投 。两笔大额融资侧面反馈了图数据库当前的市场行情,以及两家图数据库企业你追我赶的竞争局面 。
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图数据库市场玩家众多,玩法也不同 。在上篇文章《被视为下一个“Snowflake”,图数据平台Neo4j高明在哪儿?》中,我们以Neo4j为例,对图数据库同数仓的差异、图数据库在主数据管理上的应用做了一个较为简单的介绍 。而区别于Neo4j,TigerGraph也走出了一条不同的图数据库商业化道路 。
选择闭源,自上而下打造KA标杆2012年成立的TigerGraph,2017年才发布了第一款商用产品,2018年正式进入中国 。虽然入局较Neo4j 晚了几年,但TigerGraph在市场上的表现毫不逊色 。
Neo4j走得是常规的开源路线,用开源吸引开发者,然后促成后面的系列商业转化 。但这种方式的问题在于,代码即便被开源出来,对项目比较了解的仍然是源码厂商 。如果后期源码厂商对这种在图数据库上有深入应用的企业不能及时介入,就可能面临用户流失 。
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