Neo4j対OrientDB対Titan

私は社会関係マイニングに関連するデータサイエンスプロジェクトに取り組んでおり、いくつかのグラフデータベースにデータを保存する必要があります。最初は、データベースとしてNeo4jを選択しました。しかし、Neo4jの継ぎ目はうまく拡張できません。私が見つけた代替手段は、TitanとoriebtDBです。これら3つのデータベースについてこの比較を行ってきましたが、これらのデータベースについてさらに詳しく知りたいと思います。だから、誰かが最高のものを選ぶのに私を助けることができますか？主に、これらのデータベースのパフォーマンス、スケーリング、利用可能なオンラインドキュメント/チュートリアル、Pythonライブラリのサポート、クエリ言語の複雑さ、グラフアルゴリズムのサポートを比較したいと思います。他にも良いデータベースオプションはありますか？

全体的なデータパイプラインと機械学習パイプラインを念頭に置いておく必要があると思います。強力な分散処理とは別に、テーブルのようなストレージとグラフのようなストレージの間でデータを移動するための堅牢なフレームワークが必要です。私の理解から、Spark GraphXはこれらのパイプラインを構築することを約束しています。Joseph Gonzalez（CMUのGraphLabの作成者の1人）は、YouTubeでのGraphXについての講演を見る価値があります。