# Migliori soluzioni di database a grafo *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* I database a grafo utilizzano modelli di dati topografici per memorizzare i dati. Questi database collegano punti dati specifici (nodi) e creano relazioni (archi) sotto forma di grafi che possono poi essere estratti dall'utente tramite query. I nodi possono rappresentare clienti, aziende o qualsiasi dato che un'azienda scelga di registrare. Gli archi sono formati dal database in modo che le relazioni tra i nodi siano facilmente comprensibili per l'utente. Le aziende possono utilizzare i database a grafo quando estraggono dati e non vogliono perdere tempo a organizzarli in relazioni distinte. Le grandi imprese possono utilizzare query complesse per estrarre informazioni precise e dettagliate riguardanti i loro clienti e le informazioni sugli utenti o i dati di tracciamento dei prodotti, tra altri usi. Gli amministratori di database possono scalare valori di dati elevati e creare comunque modelli utilizzabili. Alcune aziende possono scegliere di eseguire un database RDF, un tipo di database a grafo che si concentra sul recupero di triple, o informazioni organizzate in una relazione soggetto-predicato-oggetto. Tipi simili di database includono strumenti di [database di documenti](https://www.g2.com/categories/document-databases), strumenti di [archiviazione chiave-valore](https://www.g2.com/categories/key-value-stores), strumenti di [database orientati agli oggetti](https://www.g2.com/categories/object-oriented-databases) e altro ancora. Gli sviluppatori che cercano una soluzione economica possono rivolgersi a [software di database gratuiti](https://learn.g2.com/free-database-software). Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dei Database a Grafo, un prodotto deve: - Fornire archiviazione dei dati - Registrare e rappresentare i dati in uno schema topografico - Consentire agli utenti di recuperare i dati utilizzando un linguaggio di query ## Category Overview **Total Products under this Category:** 68 ## Trust & Credibility Stats **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 1,000+ Recensioni autentiche - 68+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Best Database a grafo At A Glance - **Leader:** [Arango](https://www.g2.com/it/products/arango/reviews) - **Miglior performer:** [GraphJSON](https://www.g2.com/it/products/graphjson/reviews) - **Più facile da usare:** [Amazon Neptune](https://www.g2.com/it/products/amazon-neptune/reviews) - **Più in voga:** [Stardog](https://www.g2.com/it/products/stardog/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Neo4j Graph Database](https://www.g2.com/it/products/neo4j-graph-database/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Arango](https://www.g2.com/it/products/arango/reviews) Arango fornisce una base dati affidabile per l'AI contestuale, trasformando i dati aziendali in un Sistema di Contesto che rappresenta veramente l'impresa, così che gli LLM possano offrire risultati migliori con una scala illimitata ed efficienza dei costi. La Piattaforma Dati AI di Arango offre agli sviluppatori un ambiente unico e integrato per costruire e scalare applicazioni potenziate dall'AI senza la complessità di unire insieme più database e strumenti. Al suo centro c'è un database multi-modello massivamente scalabile che unifica dati a grafo, vettoriali, documentali e chiave-valore con ricerca full-text, geospaziale e vettoriale, creando il Sistema di Contesto, il ponte tra i dati aziendali e gli LLM. La Suite AI di Arango include pipeline di dati automatizzate, ingestione di dati multimodali, AIOps e MLOps, integrazioni LLM, Analisi a Grafo, framework agentici per Hybrid/GraphRAG consapevoli del contesto, GraphML, supporto in linguaggio naturale e accelerazione GPU, permettendo un ROI ripetibile e un'innovazione più rapida. Affidato da NVIDIA, HPE, la Borsa di Londra, l'Aeronautica degli Stati Uniti, NIH, Siemens, Synopsys e Articul8, Arango alimenta l'AI aziendale con contesto, fiducia e scala. Siamo un orgoglioso membro del Programma Inception di NVIDIA e del Programma AWS ISV Accelerate. Scopri di più su arango.ai, LinkedIn, YouTube e G2. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 115 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Arango](https://www.g2.com/it/sellers/arango) - **Sito web dell'azienda:** https://arango.ai/ - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5289249/ (106 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Senior Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 57% Piccola impresa, 23% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (14 reviews) - Features (10 reviews) - Querying (7 reviews) - Intuitive (6 reviews) - Customization (5 reviews) **Cons:** - Poor Usability (5 reviews) - Difficult Learning (4 reviews) - Improvement Needed (4 reviews) - Learning Curve (4 reviews) - Learning Difficulty (4 reviews) ### 2. [Amazon Neptune](https://www.g2.com/it/products/amazon-neptune/reviews) Amazon Neptune è un servizio di database a grafo veloce, affidabile e completamente gestito che facilita la creazione e l'esecuzione di applicazioni che lavorano con dataset altamente connessi. Il cuore di Amazon Neptune è un motore di database a grafo ad alte prestazioni, appositamente progettato per memorizzare miliardi di relazioni e interrogare il grafo con una latenza di millisecondi. Amazon Neptune supporta i modelli di grafo popolari Property Graph e RDF del W3C, e i rispettivi linguaggi di query Apache TinkerPop Gremlin e SPARQL, permettendoti di costruire facilmente query che navigano in modo efficiente nei dataset altamente connessi. Neptune alimenta casi d'uso di grafo come motori di raccomandazione, rilevamento di frodi, grafi di conoscenza, scoperta di farmaci e sicurezza di rete. Amazon Neptune è altamente disponibile, con repliche di lettura, recupero a un punto nel tempo, backup continuo su Amazon S3 e replica tra le Zone di Disponibilità. Neptune è sicuro con supporto per la crittografia a riposo. Neptune è completamente gestito, quindi non devi più preoccuparti delle attività di gestione del database come il provisioning dell'hardware, l'applicazione di patch software, l'installazione, la configurazione o i backup. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 30 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 9.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 67% Piccola impresa, 23% Mid-Market ### 3. [Elastic Stack](https://www.g2.com/it/products/elastic-stack/reviews) Lo Stack Elastic, comunemente noto come ELK Stack, è una suite completa di strumenti open-source progettata per l'ingestione, l'archiviazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati in tempo reale. Comprende Elasticsearch, Kibana, Beats e Logstash, consentendo agli utenti di gestire dati da qualsiasi fonte e in qualsiasi formato in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Elasticsearch: Un motore di ricerca e analisi distribuito basato su JSON che consente l'archiviazione, la ricerca e l'analisi rapida di grandi volumi di dati. - Kibana: Un'interfaccia utente estensibile che fornisce potenti visualizzazioni, dashboard e strumenti di gestione per interpretare e presentare i dati in modo efficace. - Beats e Logstash: Strumenti di ingestione dati che raccolgono e elaborano dati da varie fonti, trasformandoli e inoltrandoli a Elasticsearch per l'indicizzazione. - Integrazioni: Una moltitudine di integrazioni pre-costruite che facilitano la raccolta e la connessione dei dati con lo Stack Elastic, consentendo di ottenere rapidamente informazioni. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Lo Stack Elastic consente alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati fornendo una piattaforma scalabile e resiliente per la ricerca e l'analisi in tempo reale. Affronta sfide come la gestione di grandi set di dati, garantendo alta disponibilità e fornendo rapidamente risultati di ricerca pertinenti. Offrendo una soluzione unificata per l'ingestione, l'archiviazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati, lo Stack Elastic permette agli utenti di ottenere informazioni utili, migliorare l'efficienza operativa e prendere decisioni informate basate sui loro dati. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 95 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Elastic](https://www.g2.com/it/sellers/elastic) - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @elastic (64,541 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (4,986 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NYSE: ESTC **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 44% Mid-Market, 35% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (3 reviews) - Flexibility (3 reviews) - Log Management (3 reviews) - Search Efficiency (3 reviews) - Versatility (3 reviews) **Cons:** - Resource Management (3 reviews) - Complexity Issues (2 reviews) - Expensive (2 reviews) - High Memory Usage (2 reviews) - Learning Curve (2 reviews) ### 4. [Neo4j Graph Database](https://www.g2.com/it/products/neo4j-graph-database/reviews) Il percorso più veloce verso il grafo. Incentrato sul principale database nativo a grafo, l'attuale Neo4j Graph Data Platform è una suite di applicazioni e strumenti che aiutano il mondo a dare un senso ai dati. La piattaforma include la Neo4j Graph Data Science Library - il principale spazio di lavoro per l'analisi dei dati a grafo pronto per l'impresa, disponibile sia come open source che tramite una licenza commerciale per le imprese - lo strumento di visualizzazione ed esplorazione del grafo Bloom, il linguaggio di query Cypher - molto facile da imparare e può operare su Neo4j, Apache Spark e prodotti basati su Gremlin utilizzando toolkit open source: "Cypher on Apache Spark (CApS) e Cypher for Gremlin), Neo4j ETL e Kettle per l'integrazione dei dati, e numerosi strumenti aggiuntivi, integrazioni e connettori per aiutare sviluppatori e data scientist a costruire soluzioni basate su grafo con facilità. E la più grande comunità al mondo per supportare qualsiasi percorso a grafo. Neo4j è il principale database a grafo scalabile e conforme a ACID progettato con un'architettura di cluster distribuito ad alte prestazioni, disponibile in offerte self-hosted e cloud. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 131 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Neo4j](https://www.g2.com/it/sellers/neo4j) - **Anno di Fondazione:** 2007 - **Sede centrale:** San Mateo, CA - **Twitter:** @neo4j (46,957 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neo4j/ (996 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 44% Piccola impresa, 30% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (2 reviews) - Features (2 reviews) - Database Management (1 reviews) - Design Flexibility (1 reviews) - Flexibility (1 reviews) **Cons:** - Learning Curve (2 reviews) - Backup Issues (1 reviews) - Data Management Issues (1 reviews) - Difficult Learning (1 reviews) - Import Issues (1 reviews) ### 5. [GraphJSON](https://www.g2.com/it/products/graphjson/reviews) Analisi senza server, self-service e convenienti progettate per aiutarti a ottenere il massimo dai tuoi dati. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 34 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [GraphJSON](https://www.g2.com/it/sellers/graphjson) - **Sede centrale:** N/A - **Twitter:** @GraphJSON (515 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 53% Piccola impresa, 36% Mid-Market ### 6. [OrientDB](https://www.g2.com/it/products/orientdb/reviews) OrientDB è il primo DBMS distribuito multi-modello con un vero motore grafico. Multi-modello significa NoSQL di seconda generazione in grado di gestire domini complessi con prestazioni incredibili. OrientDB gestisce le relazioni senza utilizzare JOIN, ma piuttosto puntatori diretti. Questo permette di avere prestazioni costanti nel traversare le relazioni, indipendentemente dalla dimensione del database. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 58 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [SAP](https://www.g2.com/it/sellers/sap) - **Anno di Fondazione:** 1972 - **Sede centrale:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,227 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NYSE:SAP **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 47% Piccola impresa, 42% Mid-Market ### 7. [Stardog](https://www.g2.com/it/products/stardog/reviews) Stardog è una piattaforma di grafi di conoscenza riutilizzabile e scalabile che consente alle imprese di unificare tutti i loro dati, inclusi fonti di dati e database di ogni tipo, per ottenere le risposte necessarie a guidare le decisioni aziendali. Stardog è una piattaforma di grafi di conoscenza per le imprese che permette ai clienti di interrogare dati massivi, disparati ed eterogenei indipendentemente dalla struttura con semplicità di implementazione. I clienti aziendali di Stardog includono aziende Fortune 500 nei settori della finanza, sanità, scienze della vita, energia, media e governo. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Stardog Union](https://www.g2.com/it/sellers/stardog-union) - **Sede centrale:** Arlington, VA - **Twitter:** @StardogHQ (3,971 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10917244 (95 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 39% Piccola impresa, 33% Enterprise ### 8. [FlockDB](https://www.g2.com/it/products/flockdb/reviews) FlockDB è più semplice di altri database a grafo perché cerca di risolvere meno problemi. Si scala orizzontalmente ed è progettato per ambienti online, a bassa latenza e ad alto throughput come i siti web. **Average Rating:** 3.6/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Twitter](https://www.g2.com/it/sellers/twitter) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/96622/ (1,010 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NYSE: TWTR - **Ricavi Totali (USD mln):** $3,716 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 36% Mid-Market, 36% Piccola impresa ### 9. [Tigergraph](https://www.g2.com/it/products/tigergraph/reviews) TigerGraph è l'unico database a grafo scalabile per le imprese. Basato sulla prima tecnologia a grafo nativa e parallela del settore, TigerGraph libera il potere dei dati interconnessi, offrendo alle organizzazioni approfondimenti più profondi e risultati migliori. TigerGraph realizza la vera promessa e i benefici della piattaforma a grafo affrontando le sfide di dati più difficili in tempo reale, indipendentemente dalla dimensione o complessità del dataset. La tecnologia comprovata di TigerGraph supporta applicazioni come il rilevamento delle frodi, il customer 360, MDM, IoT, AI e machine learning per dare senso ai big data in continua evoluzione, ed è utilizzata da clienti come Amgen, China Mobile, Intuit, Wish e Zillow. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Tigergraph](https://www.g2.com/it/sellers/tigergraph) - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** Redwood City, CA - **Twitter:** @TigerGraphDB (12,670 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3693966 (139 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 55% Enterprise, 36% Mid-Market ### 10. [Dgraph](https://www.g2.com/it/products/dgraph/reviews) Dgraph è il database GraphQL più avanzato al mondo con un backend a grafo. Il database a grafo numero uno su GitHub e con oltre 500.000 download ogni mese, Dgraph è costruito per prestazioni e scalabilità. Testato da Jepsen, ha le migliori prestazioni, restituendo risposte a query in millisecondi su terabyte di dati. Dgraph è ideale per una gamma di casi d'uso, dal customer 360 e rilevamento delle frodi a query complesse con multi-hop e join di profondità arbitraria. Le forti prestazioni e la gestione della memoria rendono il database a grafo ideale per le imprese, mentre Dgraph Cloud lo rende rapido e facile per gli sviluppatori di app lanciare un progetto nel fine settimana. Scala da zero a miliardi di record senza sforzo. Disponibile in versioni open source e ospitate (Dgraph Cloud) e con licenza enterprise. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 9.4/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Dgraph Labs](https://www.g2.com/it/sellers/dgraph-labs) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @dgraphlabs (16 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/13183384/ (19 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 68% Piccola impresa, 18% Enterprise ### 11. [GraphQL](https://www.g2.com/it/products/graphql/reviews) GraphQL è un linguaggio di query per dati open-source e un runtime progettato per semplificare lo sviluppo di API, consentendo ai client di richiedere esattamente i dati di cui hanno bisogno. Sviluppato internamente da Facebook nel 2012 e rilasciato pubblicamente nel 2015, GraphQL è diventato uno strumento fondamentale per lo sviluppo di applicazioni moderne, offrendo un'alternativa più efficiente e flessibile rispetto alle tradizionali API REST. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Struttura Gerarchica: Le query GraphQL rispecchiano la forma dei dati di risposta, rendendo intuitivo per gli sviluppatori prevedere e strutturare le loro richieste. - Tipizzazione Forte: Ogni elemento in uno schema GraphQL è esplicitamente tipizzato, permettendo definizioni chiare delle strutture dati e abilitando un supporto robusto per la validazione e gli strumenti. - Introspezione: Le API GraphQL sono auto-descrittive, consentendo ai client di interrogare lo schema per i tipi e le operazioni disponibili, il che facilita lo sviluppo dinamico dei client e migliora la scoperta. - Agnosticismo del Protocollo: GraphQL opera indipendentemente da qualsiasi protocollo di archiviazione o trasporto specifico, consentendo un'integrazione senza soluzione di continuità con vari database e infrastrutture esistenti. - Evoluzione Senza Versioni: La flessibilità di GraphQL consente l'aggiunta di nuovi campi e tipi senza influire sulle query esistenti, eliminando la necessità di versionamento e semplificando l'evoluzione delle API. Valore Primario e Risoluzione dei Problemi: GraphQL affronta diverse sfide inerenti allo sviluppo tradizionale di API: - Recupero Dati Ottimizzato: Consentendo ai client di specificare i requisiti esatti dei dati, GraphQL minimizza l'eccesso e il difetto di recupero dei dati, portando a un uso più efficiente della rete e a un miglioramento delle prestazioni dell'applicazione. - Produttività degli Sviluppatori Migliorata: La natura auto-documentante degli schemi GraphQL, combinata con la tipizzazione forte e le capacità di introspezione, accelera i cicli di sviluppo e riduce la probabilità di errori. - Flessibilità su Piattaforme Diverse: Il design agnostico del linguaggio di GraphQL e il supporto per più linguaggi di programmazione consentono un consumo coerente delle API su piattaforme diverse, inclusi web, mobile e dispositivi IoT. - Manutenzione Semplificata delle API: La capacità di evolvere le API senza le complessità del versionamento consente aggiornamenti e aggiunte di funzionalità più fluidi, garantendo una manutenibilità e scalabilità a lungo termine. Fornendo un approccio più efficiente, flessibile e orientato agli sviluppatori per la progettazione di API, GraphQL consente alle organizzazioni di costruire applicazioni ad alte prestazioni che possono adattarsi ai requisiti in evoluzione e offrire esperienze utente superiori. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [The GraphQL Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-graphql-foundation) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @GraphQL (126,184 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/51722505 (10 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 64% Mid-Market, 36% Piccola impresa ### 12. [GraphBase](https://www.g2.com/it/products/graphbase/reviews) GraphBase è un sistema di gestione di database a grafo di seconda generazione. Progettato per i problemi di dati del 21° secolo, GraphBase è rivoluzionario quando si tratta di gestire strutture di dati grandi e complesse. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 16 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 6.9/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [FactNexus](https://www.g2.com/it/sellers/factnexus) - **Anno di Fondazione:** 2010 - **Sede centrale:** Sydney - **Twitter:** @AskKayBot (5 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1546147 (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 38% Mid-Market ### 13. [Cayley](https://www.g2.com/it/products/cayley/reviews) Cayley è un grafo open-source scritto in Go ispirato al database a grafo dietro Freebase e al Knowledge Graph di Google. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Cayley](https://www.g2.com/it/sellers/cayley) - **Sede centrale:** N/A - **Twitter:** @cayleygraph (731 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Piccola impresa, 36% Mid-Market ### 14. [Redis Cloud](https://www.g2.com/it/products/redis-cloud/reviews) Redis Cloud è il nostro servizio Redis Enterprise completamente gestito, che offre velocità, semplicità e scalabilità senza pari. È perfetto per applicazioni cloud-native che richiedono l'elaborazione dei dati in tempo reale, senza il fastidio di gestire l'infrastruttura. Redis Cloud supera i servizi cloud compatibili con Redis basati su open source come Amazon ElastiCache e Google Cloud Memorystore offrendo funzionalità di livello enterprise come la distribuzione geografica attiva-attiva, capacità avanzate di query e ricerca, sincronizzazione dei dati senza interruzioni e supporto multi-cloud. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 42 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Redis](https://www.g2.com/it/sellers/redis) - **Anno di Fondazione:** 2011 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @Redisinc (43,957 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2014725/ (1,510 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 41% Mid-Market ### 15. [EdgeDB](https://www.g2.com/it/products/edgedb/reviews) Alimentato dal motore di query Postgres sotto il cofano, EdgeDB pensa allo schema nello stesso modo in cui lo fai tu: come oggetti con proprietà collegate da link. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 8 **User Satisfaction Scores:** - **Modello di dati:** 7.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 7.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [EdgeDB](https://www.g2.com/it/sellers/edgedb) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/edgedb/ (24 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Piccola impresa, 22% Mid-Market ### 16. [IBM Graph](https://www.g2.com/it/products/ibm-graph/reviews) IBM Graph è un servizio completamente gestito di grafi di proprietà che ti consente di memorizzare, interrogare e visualizzare punti dati, connessioni e proprietà. Altamente disponibile Fornisce un servizio che è sempre attivo e garantisce che i tuoi dati siano sempre accessibili, in modo che le tue app web e mobili funzionino costantemente per la tua azienda. Gestito 24/7 I nostri esperti monitorano, gestiscono e ottimizzano tutto nel tuo stack, ogni giorno, tutto il giorno. Consente al tuo team di sviluppo di concentrarsi sulla creazione di app, invece di preoccuparsi del grafo. Scala senza problemi Ti permette di iniziare in piccolo e scalare su richiesta man mano che la dimensione e la complessità dei tuoi dati aumentano, consentendo alla tua applicazione di crescere con la tua azienda. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 8 **User Satisfaction Scores:** - **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 7.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,023 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 30% Piccola impresa ### 17. [Oracle Spatial and Graph](https://www.g2.com/it/products/oracle-spatial-and-graph/reviews) Oracle Spatial and Graph supporta un'ampia gamma di dati e analisi geospaziali per la gestione del territorio e GIS, servizi di localizzazione mobile, gestione del territorio di vendita, trasporti, analisi LiDAR e Business Intelligence abilitata alla localizzazione. Le funzionalità grafiche includono grafi RDF per applicazioni che vanno dall'integrazione semantica dei dati all'analisi dei social network ai dati aperti collegati e grafi di rete utilizzati nei trasporti, nelle utility, nell'energia e nelle telecomunicazioni e analisi del tempo di percorrenza per applicazioni di vendita e marketing. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 8 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Oracle](https://www.g2.com/it/sellers/oracle) - **Anno di Fondazione:** 1977 - **Sede centrale:** Austin, TX - **Twitter:** @Oracle (827,310 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (199,301 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NYSE:ORCL **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 44% Mid-Market, 44% Piccola impresa ### 18. [Azure Cosmos DB](https://www.g2.com/it/products/azure-cosmos-db/reviews) Azure Cosmos DB è un servizio di database NoSQL e vettoriale completamente gestito e distribuito a livello globale, progettato per supportare applicazioni mission-critical con latenza ultra-bassa e scalabilità elastica. Consente agli sviluppatori di creare applicazioni e agenti potenziati dall'IA fornendo un'integrazione senza soluzione di continuità con i servizi di intelligenza artificiale, permettendo un'archiviazione e una query efficienti sia dei dati NoSQL che dei vettori. Con il suo modello di documento JSON schema-agnostico, Azure Cosmos DB semplifica il processo di sviluppo indicizzando automaticamente tutti i dati, eliminando la necessità di gestione manuale dello schema o degli indici. Il servizio offre Accordi sul Livello di Servizio (SLA) completi, garantendo latenze di lettura e scrittura inferiori a 10 millisecondi e una disponibilità del 99,999%, rendendolo una scelta affidabile per applicazioni che richiedono alte prestazioni e portata globale. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Distribuzione Globale: Azure Cosmos DB consente una distribuzione globale chiavi in mano, permettendo la replica dei dati in più regioni in tutto il mondo, fornendo alta disponibilità e accesso a bassa latenza ai dati. - Scalabilità Elastica: Il servizio offre una scalabilità elastica del throughput e dello storage, permettendo agli sviluppatori di scalare le risorse in su o in giù in base alla domanda senza tempi di inattività. - Supporto Multi-Modello: Supporta nativamente più modelli di dati, inclusi documenti, chiave-valore, grafico e colonna-famiglia, soddisfacendo le diverse esigenze applicative. - Integrazione con l'IA: Le capacità di ricerca vettoriale integrate semplificano lo sviluppo di applicazioni IA archiviando e interrogando efficientemente i vettori insieme ai dati NoSQL. - Indicizzazione Automatica: Tutti i dati sono indicizzati automaticamente, facilitando query rapide ed efficienti senza la necessità di gestione manuale degli indici. - SLA Completi: Azure Cosmos DB fornisce SLA leader nel settore che coprono throughput, latenza, disponibilità e coerenza, garantendo prestazioni prevedibili. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Azure Cosmos DB affronta le sfide della costruzione e gestione di applicazioni distribuite a livello globale offrendo un servizio di database completamente gestito che assicura alta disponibilità, bassa latenza e scalabilità elastica. La sua integrazione con i servizi di intelligenza artificiale e il supporto per più modelli di dati consentono agli sviluppatori di creare applicazioni intelligenti e reattive senza la complessità della gestione dell'infrastruttura. Gestendo automaticamente la distribuzione dei dati, la scalabilità e l'indicizzazione, Azure Cosmos DB permette alle organizzazioni di concentrarsi sull'innovazione e sulla fornitura di valore ai loro utenti, rendendolo una soluzione ideale per applicazioni che richiedono accesso ai dati in tempo reale e portata globale. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 59 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,844 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 44% Enterprise, 28% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (4 reviews) - Features (3 reviews) - Integrations (3 reviews) - Scalability (3 reviews) - Customization (2 reviews) **Cons:** - Expensive (3 reviews) - Cost Issues (2 reviews) - Complexity Issues (1 reviews) - Complex Usage (1 reviews) - Cost Increase (1 reviews) ### 19. [Fauna](https://www.g2.com/it/products/fauna-fauna/reviews) Fauna è un database operativo veramente serverless che consente ai team di distribuire applicazioni più velocemente. Combina la flessibilità di un modello documentale con la forte coerenza e la ricca capacità di interrogazione dei sistemi relazionali, tutto costruito su un'architettura distribuita serverless che si scala automaticamente, senza la complessità del provisioning manuale, del sharding o della replica. Oltre 80.000 team di sviluppo scelgono Fauna per costruire e scalare applicazioni transazionali moderne, inclusi team di Tyson Foods, Unilever, Lexmark, Intelliculture, Hannon Hill, Cloaked, DTLR e Insights.gg. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 25 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Fauna](https://www.g2.com/it/sellers/fauna) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @fauna (93,342 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/faunadb/ (11 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 64% Piccola impresa, 24% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Scalability (6 reviews) - Ease of Use (5 reviews) - Flexibility (4 reviews) - Customer Support (3 reviews) - Easy Integrations (3 reviews) **Cons:** - Difficult Learning (3 reviews) - Poor Documentation (2 reviews) - Complexity (1 reviews) - Complex Setup (1 reviews) - Cost Issues (1 reviews) ### 20. [RDFox](https://www.g2.com/it/products/rdfox/reviews) RDFox è un grafo di conoscenza in memoria ad alte prestazioni e un motore di ragionamento semantico. Ottimizzato per la velocità e il ragionamento avanzato, offre tempi di interrogazione e caricamento che sono ordini di grandezza più veloci rispetto ai triplestore alternativi, ottenendo al contempo maggiori intuizioni sui dati. RDFox è sviluppato da Oxford Semantic Technologies, uno spin-off dell'Università di Oxford fondato da accademici di spicco supportati da decenni di ricerca all'avanguardia nelle tecnologie del web semantico. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Oxford Semantic Technologies](https://www.g2.com/it/sellers/oxford-semantic-technologies) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Oxford, GB - **Twitter:** @oxfordsemantic (1,742 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/oxford-semantic-technologies/ (21 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 36% Piccola impresa, 29% Enterprise ### 21. [Redis Software](https://www.g2.com/it/products/redis-software/reviews) Redis Software è la nostra soluzione avanzata che offre velocità e affidabilità senza pari per ambienti on-premise e cloud privati. Ti dà il pieno controllo sul tuo deployment, garantendo alte prestazioni e scalabilità per soddisfare le tue esigenze specifiche. Redis Software si basa sulla velocità e affidabilità di Redis Community Edition con funzionalità avanzate come la geo-distribuzione attiva-attiva, capacità avanzate di query e ricerca, sincronizzazione automatica dei dati e funzionalità di sicurezza superiori. Questi miglioramenti forniscono prestazioni, affidabilità e sicurezza di livello enterprise, rendendo Redis Software la scelta ideale per applicazioni di produzione. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 130 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Redis](https://www.g2.com/it/sellers/redis) - **Anno di Fondazione:** 2011 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @Redisinc (43,957 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2014725/ (1,510 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 54% Piccola impresa, 26% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Useful (2 reviews) - Cost Efficiency (1 reviews) - Customization (1 reviews) - Data Storage (1 reviews) - Ease of Setup (1 reviews) **Cons:** - Data Size Limitations (1 reviews) - Expensive (1 reviews) - Limited Chart Features (1 reviews) - Poor UI (1 reviews) - Slow Performance (1 reviews) ### 22. [Ultipa Graph](https://www.g2.com/it/products/ultipa-graph/reviews) Ultipa costruisce prodotti di database e XAI grafici in tempo reale che definiscono la categoria, e potenzia le imprese intelligenti con l'intelligenza aumentata dai grafi. Le imprese di tutto il mondo stanno attraversando una grande tendenza di trasformazione digitale, che richiede un'intelligenza dei dati e una rivoluzione dell'infrastruttura. I tradizionali SQL/RDBMS e la maggior parte dei framework NoSQL/ML/AI sono obsoleti, lenti, scatole nere e poco flessibili. I prodotti di database grafici di Ultipa mirano a risolvere questi problemi con il calcolo grafico in tempo reale, la modellazione flessibile dei dati, l'AI spiegabile (XAI) e l'intelligenza aumentata dai grafi. Abbiamo iniziato nel 2019 e abbiamo avviato la commercializzazione nel 2021, da allora abbiamo servito alcune delle più grandi banche, compagnie di assicurazione, regolatori e imprese del mondo, e abbiamo applicato il database grafico di Ultipa in settori verticali che nessun altro fornitore di grafi avrebbe potuto immaginare, come la gestione del rischio di liquidità, precedentemente solo i mega player come Oracle avevano una soluzione che richiedeva T+1 mentre Ultipa impiega **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 9.6/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Ultipa](https://www.g2.com/it/sellers/ultipa) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Pleasanton, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ultipa (60 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Mid-Market, 40% Piccola impresa ### 23. [data.world](https://www.g2.com/it/products/data-world/reviews) data.world è il catalogo dati e la piattaforma di governance più adottata sul mercato. Costruito su una base unica di knowledge graph, data.world si integra perfettamente con i tuoi sistemi esistenti. Stabiliamo lo standard per una governance rapida e incentrata sulle persone. Non ci limitiamo a gestire i dati; ne sblocchiamo il potenziale, aprendo la strada all'adozione responsabile dell'IA e alla presa di decisioni basate sui dati su larga scala. data.world è una Certified B Corporation e una public benefit corporation ed è la sede della più grande comunità collaborativa di dati aperti al mondo con oltre due milioni di membri, inclusi il novanta percento delle aziende Fortune 500. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [data.world](https://www.g2.com/it/sellers/data-world) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Austin, Texas - **Twitter:** @datadotworld (5,515 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data.world/ (107 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Piccola impresa, 25% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Analytics (1 reviews) - Data Discovery (1 reviews) - Data Management (1 reviews) - Data Visualization (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) **Cons:** - Poor Customer Support (1 reviews) - Poor Support Services (1 reviews) ### 24. [FalkorDB](https://www.g2.com/it/products/falkordb/reviews) Un database a grafo a latenza ultra-bassa che perfeziona il Knowledge Graph per GraphRAG. Supera efficacemente le limitazioni esistenti di RAG per GenAI e i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [FalkorDB](https://www.g2.com/it/sellers/falkordb) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 25. [HugeGraph](https://www.g2.com/it/products/hugegraph/reviews) HugeGraph è un database a grafo ad alta velocità e altamente scalabile. Miliardi di vertici e spigoli possono essere facilmente memorizzati e interrogati da HugeGraph grazie alla sua eccellente capacità OLTP. In conformità con il framework Apache TinkerPop 3, varie query grafiche complesse possono essere realizzate tramite Gremlin (un potente linguaggio di attraversamento dei grafi). **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipi di dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Ricerca integrata:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [HugeGraph](https://www.g2.com/it/sellers/hugegraph) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Mid-Market, 50% Piccola impresa ## Parent Category [Software per l'infrastruttura IT](https://www.g2.com/it/categories/it-infrastructure) ## Related Categories - [Database Documentali](https://www.g2.com/it/categories/document-databases) - [Database Chiave-Valore](https://www.g2.com/it/categories/key-value-databases) - [Fornitori di Database come Servizio (DBaaS)](https://www.g2.com/it/categories/database-as-a-service-dbaas) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sui Database a Grafo ### Cosa sono i Database a Grafo? I database a grafo sono progettati per rappresentare le relazioni (_archi_) tra punti dati (_nodi_). Meno rigidi strutturalmente rispetto ai database relazionali, i database a grafo permettono ai nodi di avere una moltitudine di archi; cioè, non c'è limite al numero di relazioni che un nodo può avere. (Un esempio di questo è nella sezione seguente.) Inoltre, ogni arco può avere molteplici caratteristiche che lo definiscono. Non c'è un limite formale—né una standardizzazione—su quanti archi ogni nodo possa avere, né su quante caratteristiche un arco possa avere. I database a grafo possono anche contenere molti pezzi di informazione diversi che non sarebbero necessariamente correlati normalmente. Ogni nodo è definito da pezzi di informazione chiamati _proprietà_. Le proprietà potrebbero essere nomi, date, numeri di identificazione, descrittori di base o altre informazioni—qualsiasi cosa che descriva il nodo stesso. I nodi sono connessi da archi, che possono essere _diretti_ o _indiretti_. Come nella teoria dei grafi matematica, un arco indiretto è _bidirezionale_; cioè, una relazione può essere portata dal nodo A al nodo B, e dal nodo B al nodo A. Un arco diretto, tuttavia, ha significato solo in una direzione, diciamo dal nodo B al nodo A. Vantaggi Chiave dei Database a Grafo - Organizzare una varietà di dati senza strutture rigide - Offrire scalabilità e adattamento flessibili intrinsecamente - Descrivere simultaneamente numerose caratteristiche delle relazioni dei dati ### Perché Usare i Database a Grafo? I database a grafo sono ideali per memorizzare e recuperare informazioni che sono indipendenti ma correlate in molti modi. Ad esempio, supponiamo che un utente voglia mappare un gruppo di amici. Ogni amico sarebbe un nodo, con archi tra ogni amico con una caratteristica "amici". Ma, supponiamo che due di quegli amici siano colleghi di lavoro; allora, il loro arco avrebbe anche una caratteristica "colleghi". Gli archi possono ottenere ulteriori definizioni aggiungendo interessi comuni, esperienze personali, e così via. Poiché i database a grafo sono, per progettazione, più adatti a organizzare ampi set di dati attraverso i quali non ci sono relazioni uniformi o tipi di dati, possono essere strumenti inestimabili per la mappatura sociale, la gestione dei dati master, la creazione di grafi di conoscenza/ontologia, la mappatura delle infrastrutture, i motori di raccomandazione e altro ancora. Un'azienda potrebbe impostare ogni nodo come uno dei loro prodotti, e lasciare che gli archi disegnino relazioni di raccomandazione basate su quale prodotto un consumatore potrebbe acquistare. Potrebbe anche mappare le relazioni tra contatti, dipartimenti e altro. I database a grafo sono flessibili e scalabili per progettazione, quindi un utente aziendale non avrebbe bisogno di conoscere un caso d'uso esatto o completo per un database a grafo prima di crearlo. Espandere un database a grafo è una questione di aggiungere nuovi nodi e qualsiasi potenziale arco che potrebbe essere associato a loro. ### Chi Usa i Database a Grafo? Come altri database, i database a grafo sono principalmente mantenuti da un amministratore di database o da un team. Detto ciò, a causa della loro ampia copertura, i database a grafo sono spesso accessibili da diverse organizzazioni all'interno di un'azienda. Sviluppo, IT, fatturazione e altro avrebbero tutti validi motivi per aver bisogno di accedere ai database a grafo, a seconda dei loro usi assegnati all'interno dell'azienda. ### Caratteristiche dei Database a Grafo Le soluzioni di database a grafo avranno tipicamente le seguenti caratteristiche. Creazione e manutenzione del database — I database a grafo permettono agli utenti di costruire e mantenere facilmente un database. Operazioni CRUD — Un acronimo per _creare, leggere, aggiornare e cancellare_, le operazioni CRUD delineano le operazioni di base di molti database. I database a grafo dovrebbero essere in grado di eseguire queste operazioni e di solito possono con capacità simile al tipo di database più noto orientato a CRUD, il relazionale. Scalabilità e flessibilità — I database a grafo possono crescere ed espandersi con i requisiti aziendali. A differenza di alcune altre soluzioni di database, possono scalare più rapidamente con meno preoccupazioni riguardo all'organizzazione rigorosa dei dati, affidandosi invece allo sviluppo di relazioni tra nuovi ed esistenti nodi. Query semplificate — I database a grafo possono saltare alcune complessità di query più grandi, bypassando cose come chiavi esterne, query annidate e istruzioni di join a favore di relazioni dirette o transitive. Compatibilità con il sistema operativo — I database a grafo non richiedono un sistema operativo specifico per funzionare, rendendoli una scelta flessibile per qualsiasi sistema operativo. ### Tendenze Relative ai Database a Grafo Grafo vs. relazionale — La discussione tra database a grafo e database relazionali è un punto di conflitto continuo per gli utenti e gli amministratori di database. I database a grafo generalmente si prestano a query di dati più fluide con una sintassi di query più semplice, e sono generalmente migliori nel scalare senza dover preparare nuovi o specifici schemi. Tuttavia, la rigidità dello schema e la normalizzazione dei dati dei database relazionali possono essere estremamente vantaggiose in alcuni casi d'uso, e sono anche generalmente più adatte all'implementazione e all'applicazione di politiche di sicurezza e privacy. ### Problemi Potenziali con i Database a Grafo Sicurezza e privacy — Come accennato sopra, i database a grafo possono avere difficoltà con situazioni di sicurezza e privacy. Richiedono implementazioni più rigorose di misure di sicurezza e accesso. Poiché i database a grafo sono più orientati alla mappatura delle relazioni, quella struttura può anche essere utilizzata in modi che potrebbero sollevare preoccupazioni sulla privacy, come rivelare una visione più esplicita di un cliente o cliente potenziale—e di ogni altro potenziale cliente o cliente a cui sono correlati. Le aziende che implementano database a grafo dovrebbero prestare particolare attenzione a proteggere sia il modo in cui questi database sono accessibili, sia i database stessi. Implicazioni sull'integrità dei dati — I database a grafo semplificano i modi in cui le informazioni si relazionano ad altre informazioni. Facendo ciò, accorciando o condensando la relazione (rispetto, ad esempio, al traversare numerose tabelle in un database relazionale), è particolarmente vitale che tutti i dati in un database a grafo siano accurati. Una relazione allineata in modo errato può portare direttamente a dati errati, a differenza di un database relazionale dove dati impropri potrebbero incontrare un ostacolo durante una query annidata, generare un errore e rivelare il problema. Quindi, nell'uso dei database a grafo, l'integrità dei dati è di particolare importanza. ### Software e Servizi Relativi ai Database a Grafo Molte conversazioni sui database a grafo sono contestualizzate da una o entrambe le seguenti alternative. [Database RDF](https://www.g2.com/categories/rdf-databases) — Un tipo di database a grafo, i database del framework di descrizione delle risorse (RDF) o _triplestore_ funzionano attorno al concetto di memorizzare dati come triple. Le triple—in un formato "soggetto–predicato–oggetto"—sono usate specificamente per descrivere la relazione tra due cose. [Database relazionali](https://www.g2.com/categories/relational-databases) — I database relazionali—gli archivi di dati "righe e colonne" standard—sono stati lo standard per i database praticamente sin dalla loro nascita. Portano con sé una struttura significativamente più rigida rispetto ai database a grafo, che può essere estremamente vantaggiosa per tracciare grandi volumi di dati simili ma potrebbe rendere più complicato seguire le relazioni tra quei dati.