NetworkX 与 GraphDB：它们的用途相似吗？何时使用一种或另一种以及何时将它们一起使用？

Question

我试图了解我是否应该为我的项目使用 GraphDB。我正在映射计算机网络并使用 NetworkX。这些关系是物理或逻辑邻接（L2 和 L3）。在当前的化身中，我的程序扫描网络并将邻接信息转储到 Postgress RDB 中。从那里我使用 Python 使用 NetworkX 构建我的图形。

我试图了解我是否应该改变我的方法，以及将信息存储在 GaphDB 中是否有任何好处。Postgress 有 AgensGraph，它似乎建立在 Postgress 之上，作为 GraphDB 覆盖或插件。我还不知道把它安装在上面是否会让我的生活更轻松。我几乎没有从 SQLite 迁移到 Postgress :-) 和 SQLAlchemy，所以现在不到 3 个月，我就在尽可能地重新考虑事情（迁移尚未完成）

我可以选择使用混合，但我不确定使用 GraphDB 是否有意义。据我了解，这些具有不需要模式的优点（这对像我这样的数据库新手有很大帮助）

我还想知道 NetworkX (Python librayr) 和 GraphDB 是否有任何重叠。据我了解，NetworkX 可以帮助分析图的拓扑结构，而 GraphDB 主要用于查询存储在数据库中的数据。它们有重叠吗？它们可以一起使用吗？

Answer 1

TLDR：使用 Neo4j 或 OrientDB 来存储和networkx处理数据（如果您需要复杂的算法）。这将是最好的解决方案。

我强烈不建议您将 GraphDB 用于您的目的。GraphDB 基于RDF，用于语义网络和公共知识存储。它不应该用于处理像您这样的问题。有许多图形数据库更适合您。我可以推荐Neo4j（最流行的图形数据库，如您所见；免费，但非开源）或OrientDB（最流行的开源图形数据库）。

我在遇到类似问题时使用了图形数据库（但我使用了HP UCMDB，这是企业软件，不是免费的）。它确实比一般的关系数据库好得多。所以图数据库的使用思路很好，自然适合这类问题。

我不确定您是否真的需要networkx分析图形（您可以使用图形查询语言），但是如果您愿意，您可以networkx使用 GraphML 或其他一些方法（OrientDB 类似）将数据从数据库加载到处理它使用networkx.

以及最后的小问答：

据我了解，NetworkX 可能有助于分析图的拓扑结构

绝对正确。

而GraphDB主要用于查询DB中存储的数据。

它是一个数据库。而且，是的，它主要用于查询数据。

它们有重叠吗？

它们都是关于图形的。当然它们重叠:)

它们可以一起使用吗？

是的他们可以。不，它们不应该一起用于解决您的问题。