# Melhor Bancos de Dados em Grafos para Empresas de Médio Porte *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Produtos classificados na categoria geral Bancos de Dados em Grafos são semelhantes em muitos aspectos e ajudam empresas de todos os tamanhos a resolverem seus problemas de negócios. No entanto, características de negócios de médio porte, preços, configuração e instalação diferem das empresas de outros tamanhos, e é por isso que conectamos compradores com o Negócio de Médio Porte Bancos de Dados em Grafos certo para atender às suas necessidades. Compare as avaliações de produtos com base em resenhas de usuários empresariais ou conecte-se com um dos consultores de compra da G2 para encontrar as soluções certas dentro da categoria de Negócio de Médio Porte Bancos de Dados em Grafos. Além de se qualificar para inclusão na categoria Bancos de Dados em Grafos, para se qualificar para inclusão na categoria de Negócio de Médio Porte Bancos de Dados em Grafos, um produto deve ter pelo menos 10 resenhas feitas por um revisor de um negócio de médio porte. ## How Many Bancos de Dados em Grafos Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 68 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.48/5 - **New Reviews This Quarter**: 1 - **Buyer Segments**: Empresa 67% │ Pequeno negócio 33% - **Top Trending Product**: Elastic Stack (+0.018) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Bancos de Dados em Grafos Products? **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 1,000+ Avaliações Autênticas - 68+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. --- **Sponsored** ### Kintone Kintone é uma plataforma de aplicativos empresariais sem código projetada para capacitar usuários não técnicos a criar aplicativos, fluxos de trabalho e bancos de dados robustos adaptados às suas equipes e organizações. Ao utilizar uma interface amigável que enfatiza cliques em vez de codificação, o Kintone permite que indivíduos desenvolvam aplicativos que simplificam processos de negócios, aprimorem a colaboração em projetos e tarefas e facilitem o relatório de dados complexos com facilidade. Esta plataforma é particularmente benéfica para usuários de negócios que precisam de soluções imediatas sem a necessidade de conhecimento extensivo de programação. O Kintone oferece uma ampla gama de aplicativos pré-construídos que atendem a vários casos de uso, incluindo gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), gerenciamento de projetos, gerenciamento de inventário e mais. Esses modelos permitem que os usuários comecem rapidamente e adaptem os aplicativos às suas necessidades específicas, reduzindo significativamente o tempo e o esforço necessários para implementar novos sistemas. O público-alvo do Kintone inclui pequenas e médias empresas, gerentes de projetos, líderes de equipe e qualquer profissional que busca otimizar seu fluxo de trabalho sem depender de departamentos de TI ou desenvolvedores externos. A abordagem sem código democratiza o desenvolvimento de aplicativos, permitindo que usuários de diversas origens participem da criação de soluções que abordem seus desafios únicos. Essa inclusão promove uma cultura de inovação dentro das organizações, à medida que os membros da equipe podem contribuir com ideias e melhorias baseadas em suas experiências diretas. Os principais recursos do Kintone incluem painéis personalizáveis, fluxos de trabalho automatizados e ferramentas de colaboração em tempo real. Os usuários podem projetar painéis que fornecem insights sobre seus projetos e dados de relance, enquanto os fluxos de trabalho automatizados ajudam a eliminar tarefas repetitivas, garantindo que os membros da equipe possam se concentrar em atividades de maior valor. A plataforma também suporta colaboração em tempo real, permitindo que as equipes trabalhem juntas de forma contínua, compartilhem atualizações e acompanhem o progresso dos projetos sem a necessidade de reuniões constantes ou trocas de e-mails. O Kintone se destaca na categoria de plataformas sem código ao oferecer uma solução flexível e escalável que cresce com as organizações. Sua capacidade de integrar-se com outras ferramentas e serviços aprimora ainda mais sua funcionalidade, permitindo que os usuários criem um ecossistema abrangente que atenda às suas necessidades de negócios em evolução. Ao fornecer uma plataforma poderosa e acessível para o desenvolvimento de aplicativos, o Kintone capacita os usuários a assumirem o controle de seus fluxos de trabalho e impulsionarem a eficiência dentro de suas equipes. [Visitar site](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=304&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=660&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=318&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=16406&secure%5Bresource_id%5D=304&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fpt%2Fcategories%2Fgraph-databases%2Fmid-market&secure%5Btoken%5D=ded4f15782393bdf25ecc997aab575bac87e85becbe9d27ea9334f67271eca70&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.kintone.com%2Fhow-to-get-started-with-kintone2%2F%3Futm_campaign%3DG2%2520Ads%26utm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_term%3DGet%2520started%2520CTA&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Bancos de Dados em Grafos Products in 2026? ### 1. [Arango](https://www.g2.com/pt/products/arango/reviews) Arango fornece uma base de dados confiável para IA Contextual — transformando dados empresariais em um Sistema de Contexto que realmente representa o negócio, para que LLMs possam oferecer melhores resultados com escala ilimitada e eficiência de custos. A Plataforma de Dados Arango AI oferece aos desenvolvedores um ambiente único e integrado para construir e escalar aplicações impulsionadas por IA sem a complexidade de integrar múltiplos bancos de dados e ferramentas. No seu núcleo está um banco de dados multi-modelo massivamente escalável que unifica dados de grafos, vetores, documentos e chave-valor com busca de texto completo, geoespacial e vetorial — criando o Sistema de Contexto, a ponte entre dados empresariais e LLMs. O Arango AI Suite inclui pipelines de dados automatizados, ingestão de dados multimodais, AIOps e MLOps, integrações LLM, Análise de Grafos, frameworks agenticos para Hybrid/GraphRAG ciente de contexto, GraphML, suporte a linguagem natural e aceleração por GPU — permitindo ROI repetível e inovação mais rápida. Confiado pela NVIDIA, HPE, a Bolsa de Valores de Londres, a Força Aérea dos EUA, NIH, Siemens, Synopsys e Articul8, Arango impulsiona a IA empresarial com contexto, confiança e escala. Somos um membro orgulhoso do Programa NVIDIA Inception e do Programa AWS ISV Accelerate. Saiba mais em arango.ai, LinkedIn, YouTube e G2. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 115 **How Do G2 Users Rate Arango?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modelo de dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Arango?** - **Vendedor:** [Arango](https://www.g2.com/pt/sellers/arango) - **Website da Empresa:** https://arango.ai/ - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** San Francisco, CA - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5289249/ (106 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software Sênior - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 57% Pequena Empresa, 23% Médio Porte #### What Are Arango's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (14 reviews) - Recursos (10 reviews) - Consultando (7 reviews) - Intuitivo (6 reviews) - Personalização (5 reviews) **Cons:** - Má usabilidade (5 reviews) - Aprendizado Difícil (4 reviews) - Melhoria Necessária (4 reviews) - Curva de Aprendizado (4 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (4 reviews) ### 2. [Neo4j Graph Database](https://www.g2.com/pt/products/neo4j-graph-database/reviews) O caminho mais rápido para o gráfico. Centrado no principal banco de dados gráfico nativo, a Neo4j Graph Data Platform de hoje é um conjunto de aplicativos e ferramentas que ajudam o mundo a entender os dados. A Plataforma inclui a Neo4j Graph Data Science Library – o principal espaço de trabalho de análise pronto para empresas para dados de gráfico, disponível tanto como código aberto quanto através de uma licença comercial para empresas – a ferramenta de visualização e exploração de gráficos Bloom, a linguagem de consulta Cypher - muito fácil de aprender e pode operar em produtos baseados em Neo4j, Apache Spark e Gremlin usando kits de ferramentas de código aberto: "Cypher on Apache Spark (CApS) e Cypher for Gremlin.), Neo4j ETL e Kettle para integração de dados, e inúmeras ferramentas adicionais, integrações e conectores para ajudar desenvolvedores e cientistas de dados a construir soluções baseadas em gráficos com facilidade. E a maior comunidade do mundo para ajudar a habilitar qualquer jornada de gráfico. Neo4j é o principal banco de dados gráfico escalável e compatível com ACID, projetado com uma arquitetura de cluster distribuído de alto desempenho, disponível em ofertas auto-hospedadas e na nuvem. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Neo4j Graph Database?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modelo de dados:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Neo4j Graph Database?** - **Vendedor:** [Neo4j](https://www.g2.com/pt/sellers/neo4j) - **Ano de Fundação:** 2007 - **Localização da Sede:** San Mateo, CA - **Twitter:** @neo4j (46,979 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neo4j/ (996 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 44% Pequena Empresa, 30% Médio Porte #### What Are Neo4j Graph Database's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (2 reviews) - Recursos (2 reviews) - Gestão de Banco de Dados (1 reviews) - Flexibilidade de Design (1 reviews) - Flexibilidade (1 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (2 reviews) - Problemas de Backup (1 reviews) - Questões de Gestão de Dados (1 reviews) - Aprendizado Difícil (1 reviews) - Problemas de Importação (1 reviews) ### 3. [GraphJSON](https://www.g2.com/pt/products/graphjson/reviews) Sem servidor, autoatendimento e análises acessíveis projetadas para ajudar você a aproveitar ao máximo seus dados. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 34 **How Do G2 Users Rate GraphJSON?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modelo de dados:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind GraphJSON?** - **Vendedor:** [GraphJSON](https://www.g2.com/pt/sellers/graphjson) - **Localização da Sede:** N/A - **Twitter:** @GraphJSON (515 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 53% Pequena Empresa, 36% Médio Porte ### 4. [OrientDB](https://www.g2.com/pt/products/orientdb/reviews) OrientDB é o primeiro DBMS Distribuído Multi-Modelo com um Verdadeiro Motor de Grafos. Multi-Modelo significa NoSQL de 2ª geração capaz de gerenciar domínios complexos com desempenho incrível. OrientDB gerencia relacionamentos sem usar JOINs, mas sim ponteiros diretos. Isso permite ter desempenho constante ao atravessar relacionamentos, independentemente do tamanho do banco de dados. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 58 **How Do G2 Users Rate OrientDB?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modelo de dados:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind OrientDB?** - **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/pt/sellers/sap) - **Ano de Fundação:** 1972 - **Localização da Sede:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,228 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NYSE:SAP **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 47% Pequena Empresa, 42% Médio Porte ## What Is Bancos de Dados em Grafos? [Software de Infraestrutura de TI](https://www.g2.com/pt/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Bancos de Dados em Grafos? - [Bancos de Dados de Documentos](https://www.g2.com/pt/categories/document-databases) - [Bancos de Dados de Valor-Chave](https://www.g2.com/pt/categories/key-value-databases) - [Provedores de Banco de Dados como Serviço (DBaaS)](https://www.g2.com/pt/categories/database-as-a-service-dbaas) --- ## How Do You Choose the Right Bancos de Dados em Grafos? ### O Que Você Deve Saber Sobre Bancos de Dados em Grafos ### O que são Bancos de Dados em Grafos? Bancos de dados em grafos são projetados para representar relações (_arestas_) entre pontos de dados (_nós_). Menos rigidamente estruturados do que bancos de dados relacionais, os bancos de dados em grafos permitem que os nós tenham uma infinidade de arestas; ou seja, não há limite para o número de relações que um nó pode ter. (Um exemplo disso está na seção a seguir.) Além disso, cada aresta pode ter múltiplas características que a definem. Não há limite formal — nem padronização — sobre quantas arestas cada nó pode ter, nem quantas características uma aresta pode ter. Bancos de dados em grafos também podem conter muitas peças diferentes de informação que não estariam necessariamente relacionadas normalmente. Cada nó é definido por peças de informação chamadas _propriedades_. Propriedades podem ser nomes, datas, números de identificação, descritores básicos ou outras informações — qualquer coisa que descreva o próprio nó. Os nós são conectados por arestas, que podem ser _direcionadas_ ou _não direcionadas_. Como na teoria dos grafos matemática, uma aresta não direcionada é _bidirecional_; ou seja, uma relação pode ser transportada do nó A para o nó B, e do nó B para o nó A. Uma aresta direcionada, no entanto, só tem significado em uma direção, digamos do nó B para o nó A. Principais Benefícios dos Bancos de Dados em Grafos - Organizar uma variedade de dados sem estruturas rígidas - Oferecer escalabilidade e ajuste flexíveis inerentemente - Descrever simultaneamente inúmeras características de relações de dados ### Por que Usar Bancos de Dados em Grafos? Bancos de dados em grafos são ideais para armazenar e recuperar informações que são independentes, mas relacionadas de várias maneiras. Por exemplo, digamos que um usuário queira mapear um grupo de amigos. Cada amigo seria um nó, com arestas entre cada amigo com a característica "amigos". Mas, digamos que dois desses amigos sejam colegas de trabalho; então, a aresta deles também teria a característica "colegas de trabalho". As arestas podem ganhar mais definição adicionando interesses comuns, experiências pessoais, e assim por diante. Como os bancos de dados em grafos são, por design, mais propícios a organizar amplos conjuntos de dados através dos quais não há relações uniformes ou tipos de dados, eles podem ser ferramentas inestimáveis para mapeamento social, gerenciamento de dados mestres, grafos de conhecimento/ontologia, mapeamento de infraestrutura, motores de recomendação, e mais. Uma empresa poderia definir cada nó como um de seus produtos, e deixar que as arestas desenhem relações de recomendação com base no produto que um consumidor poderia comprar. Também poderia mapear relações entre contatos, departamentos, e mais. Bancos de dados em grafos são flexíveis e escaláveis por design, então um usuário empresarial não precisaria saber um caso de uso exato ou completo para um banco de dados em grafos antes de criá-lo. Expandir um banco de dados em grafos é uma questão de adicionar novos nós e quaisquer arestas potenciais que possam estar associadas a eles. ### Quem Usa Bancos de Dados em Grafos? Como outros bancos de dados, os bancos de dados em grafos são mantidos principalmente por um administrador de banco de dados ou equipe. Dito isso, devido à sua ampla cobertura, os bancos de dados em grafos são frequentemente acessados por várias organizações dentro de uma empresa. Desenvolvimento, TI, faturamento, e mais teriam todos razões válidas para precisar de acesso a bancos de dados em grafos, dependendo de seus usos atribuídos dentro da empresa. ### Recursos dos Bancos de Dados em Grafos Soluções de banco de dados em grafos geralmente têm os seguintes recursos. Criação e manutenção de banco de dados — Bancos de dados em grafos permitem que os usuários construam e mantenham facilmente um ou mais bancos de dados. Operações CRUD — Um acrônimo para _criar, ler, atualizar e excluir_, operações CRUD delineiam operações básicas de muitos bancos de dados. Bancos de dados em grafos devem ser capazes de realizar essas operações e geralmente podem com capacidade semelhante ao tipo de banco de dados mais notável orientado a CRUD, o relacional. Escalabilidade e flexibilidade — Bancos de dados em grafos podem crescer e expandir com os requisitos de negócios. Ao contrário de algumas outras soluções de banco de dados, eles podem escalar mais rapidamente com menos preocupação sobre organização de dados estrita, confiando em vez disso no desenvolvimento de relações entre novos e existentes nós. Consulta simplificada — Bancos de dados em grafos podem pular algumas complexidades de consulta maiores, evitando coisas como chaves estrangeiras, consultas aninhadas e instruções de junção em favor de relações diretas ou transitivas. Compatibilidade com SO — Bancos de dados em grafos não requerem um sistema operacional específico para rodar, tornando-os uma escolha flexível para qualquer sistema operacional. ### Tendências Relacionadas a Bancos de Dados em Grafos Grafos vs. relacionais — A discussão entre banco de dados em grafos e banco de dados relacional é um ponto de conflito contínuo para usuários e administradores de banco de dados. Bancos de dados em grafos geralmente se prestam a consultas de dados mais fluidas com sintaxe de consulta mais simples, e são geralmente melhores em escalar sem precisar preparar novos ou específicos esquemas. Mas, a rigidez do esquema dos bancos de dados relacionais e a normalização de dados podem ser extremamente benéficas em alguns casos de uso, e eles também são geralmente mais propícios à implementação e aplicação de políticas de segurança e privacidade. ### Problemas Potenciais com Bancos de Dados em Grafos Segurança e privacidade — Como aludido acima, bancos de dados em grafos podem ter dificuldades com situações de segurança e privacidade. Eles requerem implementações mais rigorosas de medidas de segurança e acesso. Como os bancos de dados em grafos são mais orientados para mapear relações, essa estrutura também pode ser utilizada de maneiras que podem levantar preocupações de privacidade, como revelar uma visão mais exposta de um cliente ou consumidor — e de todos os outros potenciais clientes ou consumidores aos quais estão relacionados. Empresas que implementam bancos de dados em grafos devem ter cuidado extra para proteger tanto como esses bancos de dados são acessados, quanto os próprios bancos de dados. Implicações de integridade de dados — Bancos de dados em grafos simplificam as maneiras pelas quais a informação se relaciona com outras informações. Ao fazer isso, encurtando ou condensando a relação (em comparação, por exemplo, a percorrer inúmeras tabelas em um banco de dados relacional), é particularmente vital que todos os dados em um banco de dados em grafos sejam precisos. Uma relação mal alinhada pode levar diretamente a dados incorretos, ao contrário de um banco de dados relacional onde dados impróprios podem encontrar um obstáculo durante uma consulta aninhada, gerar um erro e expor o problema. Portanto, ao usar bancos de dados em grafos, a integridade dos dados é de importância particularmente alta. ### Software e Serviços Relacionados a Bancos de Dados em Grafos Muitas conversas em torno de bancos de dados em grafos são contextualizadas por uma ou ambas as alternativas a seguir. [Bancos de dados RDF](https://www.g2.com/categories/rdf-databases) — Um tipo de banco de dados em grafos, o framework de descrição de recursos (RDF) ou _triplestore_ funciona em torno do conceito de armazenar dados como triplas. Triplas — em um formato "sujeito-predicado-objeto" — são usadas especificamente para descrever a relação entre duas coisas. [Bancos de dados relacionais](https://www.g2.com/categories/relational-databases) — Bancos de dados relacionais — os tradicionais armazenamentos de dados "linhas e colunas" — foram o padrão para bancos de dados praticamente desde o início. Eles carregam consigo uma estrutura significativamente mais rígida do que os bancos de dados em grafos, o que pode ser extremamente benéfico para rastrear grandes volumes de dados semelhantes, mas pode tornar mais complicado seguir as relações entre esses dados.