分布式图DB：性能度量
我希望将DB更改为图数据库。我正在寻找一种通过性能检查引擎的好方法。
我要寻找的是：
我将拥有一个少量查询和一个大型数据库，所以我更喜欢更快的发动机而不是发动机一个引擎，让我提出很多疑问。
- 能够通过节点或边缘的多个属性进行搜索。
- 能够搜索文本。
以及如何衡量它们之间的性能差异？
我如何做到这一点：
- 设置查询列表并在相同的数据上进行测试。
- 检查每个查询所花费的时间并根据我的需求计算。
但是，我认为下载数据库引擎，插入数据，构成查询等将是非常时间的消费。
有人对检查它有更好的想法吗？
I wish to change DB to a graph database. I am looking for a good way to examine engines by performance.
What I’m looking for:
I will have a small number of queries and a large database, so I will prefer a faster engine rather than an engine that let me throw a lot of queries.
- Ability to search by multiple properties of a Node or an Edge.
- Ability to search text.
And also how can I measure performance differences between them?
How I thoght to do it:
- to set a list of queries and test it on the same data.
- Check the time each query took and calculate by my needs.
but, I think it will be very time-consumption to download the DB engine, insert the data, compose the queries, etc.
Does anyone has a better idea for checking it?
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评论（2）
有一个 a arangodb 与某些不同类型的数据库的性能测试。测试来自几年前，因此它们已经过时了，但是如果满足您的需求，它可能会给您一个线索。
There's a performance test here for ArangoDB vs some different types of databases. The tests are from a few years back so they are a bit outdated but it might give you a clue if it meets your needs.
考虑使用基准测试工具（例如LDBC（链接数据基准委员会））进行图形数据库引擎的标准化性能评估。 LDBC基准提供了现实的工作负载和查询，与手动设置相比节省了时间。
Consider using benchmarking tools like LDBC (Linked Data Benchmark Council) for standardized performance evaluation of graph database engines. LDBC benchmarks provide realistic workloads and queries, saving time compared to manual setup.