NASA 摒弃 Neo4j 数据库 转而采用 Memgraph 节省成本

NASA 的人力分析团队因成本问题，将原使用近十年的 Neo4j 图数据库换成 Memgraph。

团队高级数据科学家 David Meza 在最近的网络研讨会上表示，尽管他们使用 Neo4j 已经近十年，但成本问题日益突出。

Meza 曾在接受 The Register 采访时谈到，使用 Neo4j 图数据库系统的好处在于能整合 NASA 各企业应用中的数据，从而理解知识、技能、能力、任务与技术 ( KSATTs ) 与职业、角色及培训之间的关系。

但在最近关于 Memgraph 的网络研讨会上，他解释了转向这种基于内存的图数据库的原因。

他说：“使用 Neo4j 最大的问题是成本太高，我当前的环境承受不起这个费用。”

上周，特朗普政府提议将 NASA 的年度预算由 248 亿美元削减 24％，降至 188 亿美元，以削减政府开支。

Memgraph 同样使用与 Neo4j 相同的 Cypher 查询语言。不过，它使用 C++ 编写，并且与 Python 的集成效果优于采用 Java 构建应用的 Neo4j。

他表示：“它有很多优点。我们可以使用相同的工具而无需重新学习大量内容，因为我们在 Neo4j 上已经积累了大量经验。而后，Memgraph 展示了其成本优势，这促使我做出了这个决定。这不仅是出于成本考量，更因为转换过程十分便捷。”

NASA 正将 Memgraph 整合进其人力资本智能查询系统，以便为员工更快地检索相关信息。Meza 在一份声明中表示：“它基于图的数据结构使我们能够实时跟踪更新，确保各项政策文件和数据源之间的精确关联。通过将 Memgraph 融入到我们的检索增强生成过程中，我们提升了系统响应速度，并能更好地处理 NASA 的知识提取任务，同时无需进行大量手动数据协调。”

在接受 The Register 采访时，Memgraph 首席执行官 Dominik Tomicevic 表示，Neo4j 依赖于基于磁盘的复杂 B-tree 结构，并辅以内存缓存。“因此，为了运行图算法，需要在图中进行大量的随机跳转。”

由于磁盘设计用于顺序读取而非随机读取，所以其解决方案是复制数据，从只读格式中运行分析工作负载，并在需要时将结果写回原始数据。

Tomicevic 说道：“虽然在使用 Neo4j 时可以完成许多任务，尤其是在处理批量工作负载时，但如果需要实时作出决策，那么重建内存索引、重复所有数据、运行算法再将数据写回原始图形的成本将会大大增加。”

他还指出，在 Memgraph 中，数据结构首先为数据科学工作负载而构建。借助 snapshots ( snapshots )，这一内存系统不仅支持事务性工作负载，还能满足实时分析需求。