| 1 | Neo4j Enterprise (全球图数据库的绝对领袖与开放 Cypher 查询事实标准) (原生图存储与图数据库行业的无冕之王与奠基者) | 98.5 | S | 物理免索引邻接让多跳图遍历速度完全不受全图总规模影响（仅与局部关系数相关），拥有全球最成熟的图算法库 (GDS)、可视化工具 (Neo4j Bloom) 与企业级事务 ACID 保证 | 针对千亿级超巨型超大图的分布式水平切片架构在成本与运维复杂度上相对较高 | 企业级核心知识图谱、金融欺诈环路侦测、主数据治理、复杂关系网络分析 |
| 2 | NebulaGraph (分布式架构、千亿点边秒级遍历的高并发工业级图数据库) (千亿级超大规模分布式图存储与高吞吐并发王者) | 96.8 | S | 水平扩展能力极为出色，单集群可无缝线性扩展至上百台服务器，广泛部署于腾讯微信关系链、美团实时反作弊、快手反洗钱等极端工业级场景 | 组件较多且原生采用 nGQL 查询语法，针对已完全绑定 Cypher 语法的旧系统需适配 | 拥有千亿级超大规模海量关系、对分布式高可用与水平扩展有严苛要求的大中型企业 |
| 3 | Memgraph (基于 C++ 编写的全内存实时计算图数据库 / 支持原生 Cypher) (全内存微秒级低延迟与流式数据接入典范) | 95.2 | S | 所有图拓扑全常驻内存，遍历速度达到极限物理低延迟，原生支持与 Kafka/Redpanda 消息流直通，兼容全部现有 Neo4j 工具与驱动，学习迁移成本为零 | 所有数据必须能够塞进物理内存，当数据集超过数百 GB 时硬件 RAM 成本较高 | 金融高频实时反欺诈、网络安全实时入侵威胁阻断、对多跳图遍历延迟要求在 5ms 以内的系统 |
| 4 | TigerGraph (独创并行图处理 (GSQL) 针对超深关联遍历优化的企业级引擎) (专为 10 度以上极深关系遍历而生的并行图计算怪兽) | 94 | A | 多核并行图处理 (Massively Parallel Processing) 能力行业顶级，深层多跳遍历性能大幅领先传统串行遍历图库，压缩算法使内存占用仅为原数据的几分之一 | GSQL 查询语言语法与传统 Cypher 存在较大差异，学习曲线较为陡峭 | 需要进行 10 度以上极深关系链挖掘的反洗钱调查、大型流行病传播链追踪、跨国电网拓扑计算 |
| 5 | TuGraph-DB (蚂蚁集团与清华大学联合研发的金融级高性能图数据库) (世界纪录保持者，极致高吞吐与高密度的企业级图引擎) | 92.8 | A | 业内领先的硬件资源利用率与每秒事务处理能力 (TPS)，单机即可处理数十亿点边，深度集成国密算法与多租户权限隔离，信创与金融自主可控首选 | 针对非技术业务人员的可视化拖拽探索周边生态相比老牌商业巨头仍在加速丰富 | 金融银行证券机构实时风控、政企信创核心系统、需要单机处理超大图的工程团队 |
| 6 | Kùzu (类 DuckDB 的嵌入式列式存储属性图数据库 / 超高分析吞吐) (现代 C++ 嵌入式单进程属性图数据库标杆) | 91.5 | B | 无需运行 Docker 守护进程，像 SQLite 一样直接在当前程序内运行，引入无锁因子化连接算法消除内存膨胀，与 Pandas、Polars、Parquet 文件互通天衣无缝 | 定位为单机内分析型属性图数据库，不支持跨多机器的分布式网络事务分片 | 本地数据科学分析、单机快速构建 GraphRAG 应用、在 Python 进程内极速跑图算法的开发者 |
| 7 | Amazon Neptune (云原生全托管支持 Property Graph 与 W3C RDF 双模型图库) (双图模型支持与自动按需弹性伸缩的云原生图库) | 90.2 | B | Serverless 按需自动弹性伸缩，数据跨三个可用区自动复制六份保障 99.99% 高可用，支持两种主流图模型自由切换，与 AWS 全家桶安全体系深度打通 | 只能在 AWS 云环境中使用，本地无脱机独立开源版本，查询延迟受网络链路影响 | 已全面上云的跨国企业、需要遵守 W3C RDF 语义网学术规范的知识工程团队、零运维企业 |
| 8 | ArangoDB (文档与图结构一体化存储的分布式多模图数据库) (文档、键值与图结构一网打尽的现代多模态全能型数据库) | 89 | B | 极度适合复杂业务架构：将实体直接保存为结构丰富多变的 JSON 文档，同时利用边集合构建实体间图谱，一条 AQL 语句无缝跨越文档和图关系，减少中间件冗余 | 非纯粹免索引邻接物理存储，在超深层图遍历的极限吞吐上略逊于专精的原生单体图引擎 | 全栈架构师、希望减少微服务中间件维护成本、既需要存复杂 JSON 结构又需要理清关系网的项目 |
| 9 | JanusGraph (基于 Cassandra/HBase/Bigtable 底层存储的大数据开源分布式图库) (大数据 Hadoop/HBase 生态下的可伸缩开源分布式图图腾) | 87.8 | B | 完美融入企业已有的 Hadoop/HBase 大数据存储基础设施，无缝继承底层存储的无限扩展与超大容量容灾特性，原生支持完整的 Apache TinkerPop Gremlin 规范 | 由于架构依赖底层分布式存储与外部搜索插件，多跳遍历延迟受网络跨节点通信影响较明显 | 已经拥有庞大 HBase/Cassandra 大数据集群的传统企业大数据团队、电信与工业海量图谱 |
| 10 | Apache HugeGraph (百度开源专注于万亿级海量关系的分布式属性图平台) (百度开源万亿级海量关系图计算引擎与企业级治理工具链) | 86.5 | B | 针对百度搜索引擎级海量关系专门优化，支持数十种后端存储（RocksDB、HBase、MySQL、Postgres 等），自带极佳的 HugeGraph-Studio 可视化与 HugeGraph-Hubble 管理平台 | 目前处于 Apache 孵化器阶段，部分新特性的国际化文档仍在持续完善演进中 | 国内企业需要构建本土开源生态图谱、看重可视化管理配套工具链、对接多存储后端的系统 |