行业科普
NebulaGraph 与 Neo4j 对比落地页
AI 时代，从 Neo4j 到 NebulaGraph
突破百万数据局限，释放万亿关系潜能
过去，图数据库主要用于关系查询与知识图谱。
今天，Fusion GraphRAG、Agent Memory 、Ontology 与动态推理，正在让图数据库成为 AI 基础设施的一部分。
NebulaGraph 提供原生分布式架构、超大规模图能力与 AI 应用平台，让图数据库真正进入 AI 生产时代。
图数据库，正在进入新的阶段
Relationship Era
PageRank
Graph Embedding
Knowledge Graph
Relationship Query
图数据库第一次让关系成为核心数据结构。
AI Graph Era
Real-time Graph
Dynamic Reasoning
Fusion GraphRAG
Ontology Intelligent
图数据库第一次让关系成为核心数据结构。
Neo4j 用户面临的问题
数据规模快速增长
从百万节点进入百亿关系后：
查询复杂度提升
图扩展成本增加
实时计算压力变大
动态推理能力不足
AI 推理正在持续消耗图计算能力：
多跳查询链路变长
实时路径扩展压力提升
高并发 Traversal 成为常态
Ontology 持续演化
传统结构难以承接持续变化的知识体系：
新实体持续生成
新关系不断扩展
Schema 高频演化
高性能、动态演进、支持多模态检索的 Neo4j 替代方案
如果你熟悉 Neo4j，在 NebulaGraph 中几乎没有学习成本。
两者的图拓扑模型一致，但 NebulaGraph 在底层架构上进行了彻底的工业级重构，
天然适配大模型时代的知识演进与多模态需求。
Neo4j 用户熟悉概念
NebulaGraph 架构映射
AI 时代能力升级
Node（节点）
Vertex（点）
熟悉模型，动态演进
✅ 保持 Property Graph 与 Tag 建模习惯。
✅ 支持动态 Schema 扩展，更适合 Ontology、本体演化与 AI 场景中的持续知识增长。
✅ 保持 Property Graph 与 Tag 建模习惯。
✅ 支持动态 Schema 扩展，更适合 Ontology、本体演化与 AI 场景中的持续知识增长。
Edge（关系）
Edge（边）
关系建模一致，复杂 Traversal 更稳
✅ 同样支持方向、类型与丰富属性。
✅ 在 GraphRAG、多跳路径扩展与实时关系推理场景中，更适合大规模 AI 图查询。
✅ 同样支持方向、类型与丰富属性。
✅ 在 GraphRAG、多跳路径扩展与实时关系推理场景中，更适合大规模 AI 图查询。
Property（属性）
Property（属性）
结构对齐，多模态检索
✅ 键值对结构保持一致。
✅ 进一步支持向量、全文、图融合等多模态索引能力，让 AI 同时理解文本、关系与语义相似性。
✅ 键值对结构保持一致。
✅ 进一步支持向量、全文、图融合等多模态索引能力，让 AI 同时理解文本、关系与语义相似性。
Neo4j Cluster
存算分离分布式集群
原生分布式，装得下 AI 长期记忆
✅ 采用计算与存储分离架构，支持在线横向扩展。
✅ 更适合超大规模关系网络、Agent Memory 与企业级 AI Knowledge Graph.
✅ 采用计算与存储分离架构，支持在线横向扩展。
✅ 更适合超大规模关系网络、Agent Memory 与企业级 AI Knowledge Graph.
Cypher 查询语言
原生支持 ISO-GQL
保持查询习惯，降低迁移成本
✅ 延续 Neo4j 用户熟悉的图查询方式。
✅ 原生支持 ISO-GQL（（国际标准图数据库查询语言）。开发者可以快速迁移已有 Traversal 与 Pattern Matching 经验。
✅ 延续 Neo4j 用户熟悉的图查询方式。
✅ 原生支持 ISO-GQL（（国际标准图数据库查询语言）。开发者可以快速迁移已有 Traversal 与 Pattern Matching 经验。
Graph Algorithm
NebulaGraph Analytics
从图查询进入实时图分析
✅ 支持大规模图算法与实时图分析能力、Text2GQL。
✅ 适用于风控、推荐系统、路径分析与复杂关系网络计算，让业务人员自定义业务算法，快速聚焦业务逻辑。
✅ 支持大规模图算法与实时图分析能力、Text2GQL。
✅ 适用于风控、推荐系统、路径分析与复杂关系网络计算，让业务人员自定义业务算法，快速聚焦业务逻辑。
告别瓶颈，就在今天。我们为你准备好了一切！
从 Neo4j 到 NebulaGraph，我们提供全套的工业级平滑迁移保障
NebulaGraph Exchange： 支持一键对接、高速读取现有的 Neo4j 数据，实现点边拓扑无损重构。
本地化技术支持： 核心架构师团队全程护航。
