NASA 的人力分析團隊因成本問題，將原使用近十年的 Neo4j 圖數據庫換成 Memgraph。

團隊高級數據科學家 David Meza 在最近的網絡研討會上表示，盡管他們使用 Neo4j 已經近十年，但成本問題日益突出。

Meza 曾在接受 The Register 采訪時談到，使用 Neo4j 圖數據庫系統的好處在于能整合 NASA 各企業應用中的數據，從而理解知識、技能、能力、任務與技術 ( KSATTs ) 與職業、角色及培訓之間的關系。

但在最近關于 Memgraph 的網絡研討會上，他解釋了轉向這種基于內存的圖數據庫的原因。

他說：“使用 Neo4j 最大的問題是成本太高，我當前的環境承受不起這個費用?！?/p>

上周，特朗普政府提議將 NASA 的年度預算由 248 億美元削減 24％，降至 188 億美元，以削減政府開支。

Memgraph 同樣使用與 Neo4j 相同的 Cypher 查詢語言。不過，它使用 C++ 編寫，并且與 Python 的集成效果優于采用 Java 構建應用的 Neo4j。

他表示：“它有很多優點。我們可以使用相同的工具而無需重新學習大量內容，因為我們在 Neo4j 上已經積累了大量經驗。而后，Memgraph 展示了其成本優勢，這促使我做出了這個決定。這不僅是出于成本考量，更因為轉換過程十分便捷?！?/p>

NASA 正將 Memgraph 整合進其人力資本智能查詢系統，以便為員工更快地檢索相關信息。Meza 在一份聲明中表示：“它基于圖的數據結構使我們能夠實時跟蹤更新，確保各項政策文件和數據源之間的精確關聯。通過將 Memgraph 融入到我們的檢索增強生成過程中，我們提升了系統響應速度，并能更好地處理 NASA 的知識提取任務，同時無需進行大量手動數據協調?！?/p>

在接受 The Register 采訪時，Memgraph 首席執行官 Dominik Tomicevic 表示，Neo4j 依賴于基于磁盤的復雜 B-tree 結構，并輔以內存緩存。“因此，為了運行圖算法，需要在圖中進行大量的隨機跳轉?！?/p>

由于磁盤設計用于順序讀取而非隨機讀取，所以其解決方案是復制數據，從只讀格式中運行分析工作負載，并在需要時將結果寫回原始數據。

Tomicevic 說道：“雖然在使用 Neo4j 時可以完成許多任務，尤其是在處理批量工作負載時，但如果需要實時作出決策，那么重建內存索引、重復所有數據、運行算法再將數據寫回原始圖形的成本將會大大增加。”

他還指出，在 Memgraph 中，數據結構首先為數據科學工作負載而構建。借助 snapshots ( snapshots )，這一內存系統不僅支持事務性工作負載，還能滿足實時分析需求。