Dgraph Reseñas y Detalles del Producto

Hemos optado por la plataforma Dgraph Cloud para nuestra empresa ya que es altamente escalable con baja latencia. Es excelente para requisitos que tienen cargas de trabajo transaccionales en tiempo real, ya que sincroniza los registros de clientes de manera efectiva. La recuperación de datos es sin complicaciones y podemos realizar uniones de profundidad arbitraria sin preocuparnos por las limitaciones de nuestro clúster. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un inconveniente que enfrentamos recientemente es que todos los backends desplegados en la plataforma Dgraph Cloud tienen un período de congelación de 4 horas. Por lo tanto, no podemos mantener nuestro backend inactivo por más de 4 horas. Sería genial aliviar esta restricción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La escalabilidad está incorporada directamente en el dgraph. Es una base de datos de grafos y viene con GraphQL desde el principio. La interfaz web de GraphQL facilita el análisis del esquema y la construcción de tus consultas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Había uno, pero con los Ids siendo ordenados en un entorno federado de apollo, estábamos obteniendo resultados extraños que nos asustaron por un día. Hubo una corrección de error que llegó a través de la comunidad, lo cual fue genial de ver, pero fue aterrador que la base de datos devolviera ids no ordenados correctamente durante una semana más o menos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dgraph es la mejor herramienta de backend como servicio que he utilizado. La característica más poderosa es que puedes subir un archivo txt con tus tipos de GraphQL, y generará una API de GraphQL respaldada por una base de datos de grafos increíblemente poderosa.

Con Dgraph, las consultas SQL JOIN complejas y/o lentas son reemplazadas por simples consultas GraphQL que funcionan bien independientemente de las relaciones que existan en tu esquema. Ya no necesitas preocuparte por las consultas n+1. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todavía faltan algunas cosas en la implementación de GraphQL de Dgraph. Algunos de estos problemas están siendo trabajados, pero otros no estoy seguro. Puedes crear resolutores personalizados con Dgraph bastante fácilmente usando su lenguaje DQL (equivalente de SQL de Dgraph que interactúa directamente con los datos); sin embargo, actualmente, no puedes crear resolutores de mutación personalizados con DQL. Realmente solo se necesita más transparencia por parte del equipo de Dgraph sobre lo que está en la hoja de ruta, y lo ideal sería que permitieran a los clientes votar sobre qué características priorizar.

Otra área donde Dgraph está deficiente es la interfaz de usuario de administración. Idealmente, me gustaría poder configurar una instancia de Dgraph sin escribir ningún código, es decir, me gustaría poder configurar reglas de autenticación para un tipo de GraphQL haciendo clic en unos pocos botones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El GraphQL con una base de datos gráfica en su núcleo es la mejor característica. Es fácil de usar, y puedes consultar relaciones complejas rápida y fácilmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El producto aún no está completamente maduro, pero hace todo mejor que Firestore desde el principio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta el rendimiento de consultas de alto salto con indexación y esquema óptimos. Una consulta de un salto es equivalente a obtener todos los bordes conectados de un nodo. Una consulta de dos saltos es equivalente a obtener todos los nodos conectados del resultado de la consulta de un salto.

Podemos almacenar datos muy complejos de direcciones. Los datos son de naturaleza ilimitada y Dgraph ha sido probado con un tamaño 2X del tamaño actual de los datos.

Hay otra cosa que destacar, que es la consulta en el borde inverso. Estas consultas son muy rápidas en comparación con otras bases de datos con la misma indexación y esquema. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dgraph requiere mucha RAM para almacenar un grafo en comparación con otras ofertas de grafos. La oferta gestionada no proporciona toda la funcionalidad que es posible utilizando un propio clúster de Kubernetes. La gestión tiene que ser realizada por usted mismo o por el equipo de DevOps de la organización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tiene un rendimiento excelente, es de código abierto y el equipo tiene una buena cultura.

Comenzar con él fue relativamente indoloro (el autoalojamiento podría ser más fácil).

DQL es fantástico si necesitas las capacidades adicionales que ofrece sobre GraphQL.

También está escrito en Go, que es lo mismo que gran parte de nuestra plataforma, lo cual es beneficioso para nosotros en caso de que algo tarde demasiado en ser arreglado o implementado, podríamos contribuir. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La superposición en su documentación entre productos, aunque esto se actualizará pronto para ser más explícito.

Me gustaría un poco más de transparencia y paridad de características entre los diferentes productos que ofrecen y sus respectivas hojas de ruta.

La numeración de versiones utiliza un esquema de nombres que me molesta ya que es confuso cuando se proviene de la comunidad de Go y no sigue las convenciones tradicionales de nomenclatura de paquetes que favorecen SemVer. Entiendo la decisión que tomaron para hacer esto... pero aún no me gusta la nomenclatura de versiones de paquetes de sus clientes, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una solución de base de datos gráfica muy accesible. El panel de control Ratel en play.dgraph.io permite familiarizarse rápidamente con la sintaxis. Configuración en k8s. El equipo es muy receptivo y servicial en caso de problemas o consultas. Opción de recursión para devolver niveles anidados en el árbol. Compatibilidad con Go y trazado para identificar cuellos de botella. Metadatos en las consultas para ver cuántos nodos fueron tocados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No mencionan (al menos en su artículo) dónde utilizan DFS frente a BFS para optimizar diferentes consultas. Sería interesante aprender más sobre esto y potencialmente tener control sobre esto en forma de una variable. Al realizar consultas complejas en muchos nodos, los tiempos de respuesta eran inevitablemente altos; me pregunto si podría haber un lugar para alguna optimización más allí. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El producto Dgraph es muy ligero y muy rápido en rendimiento al consultar a través de millones de aristas. El equipo de Dgraph es muy dedicado a resolver nuestras necesidades y ayudarnos a asegurarnos de que nuestro producto se construya de la manera correcta, proporcionando ideas y mejoras. Esto nos ayuda enormemente a utilizar Dgraph en nuestras soluciones. El soporte de Dgraph es excepcional y muchas gracias a Daniel Mai del equipo de soporte. Equipo muy profesional y equipo de ingeniería inteligente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Honestamente, nada de eso para desagradar. Cualquier software tiene un error que aparece y el equipo de Dgraph está haciendo un excelente trabajo al aplastarlos tan pronto como lo informamos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Soy un gran fan de DQL. En Mooncamp lo usamos en cada parte de nuestra aplicación, y se siente como si Dgraph hubiera construido las partes faltantes de GraphQL. Además, me encantan las facetas de Dgraph. Las usamos para almacenar información como el orden en los bordes. Esto solía ser muy complicado de modelar en bases de datos relacionales y ahora es tan fácil con Dgraph. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho, para ser honesto. Si tuviera que nombrar algo, me gustaría tener algunas funcionalidades mejoradas de exportación de datos dentro de Ratel UI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En nuestra experiencia, Dgraph ha hecho que las bases de datos gráficas sean accesibles para todos y nos ha convencido de migrar nuestras bases de datos de uso mixto a Dgraph. La documentación es excelente, pero el foro de la comunidad es aún mejor. Tenemos contacto regular con el equipo de desarrollo para solicitudes de características específicas. Los precios también son muy atractivos para proyectos más pequeños; incluso si crecen, seguirá siendo asequible. El nivel gratuito facilita comenzar de manera pequeña y expandirse cuando tu proyecto está madurando y consiguiendo nuevos clientes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Antes de SlashQL, el modelo de precios Enterprise era demasiado caro para las empresas más pequeñas. Cuando contactamos a Dgraph para obtener una cotización personalizada, nos pidieron ser parte de su proceso para lanzar SlashQL. Al trabajar con datos personales, ciertas características como el cifrado en reposo y las copias de seguridad regulares son cruciales para la infraestructura. El antiguo modelo de precios hacía difícil integrarlo realmente en nuestro negocio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.