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Voici une liste de bases de données graphes open source qui supportent Cypher. Elle inclut les bases que vous avez mentionnées et d'autres options.
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### Liste des bases de données open source supportant Cypher
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* **Memgraph** : Base de données en mémoire, optimisée pour les scénarios nécessitant de très faibles latences, comme la détection de fraude en temps réel ou l'analyse de flux de données. Elle est reconnue pour son efficacité mémoire comparée à Neo4j.
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* **ONgDB (Open Native Graph Database)** : Un fork open source de Neo4j Enterprise Edition. Son principal avantage est de proposer des fonctionnalités de clustering et de haute disponibilité gratuitement, contrairement à Neo4j. Sa consommation mémoire est proche de celle de Neo4j.
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* **JanusGraph** : Conçue pour le passage à l'échelle et les données massives. Elle est distribuée et s'appuie sur des systèmes de stockage comme Cassandra ou HBase. Elle est donc plus complexe à opérer, mais est un choix pour de très gros volumes de données. Elle utilise nativement le langage Gremlin, mais peut supporter Cypher via des extensions.
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* **RedisGraph** : Un module pour Redis qui utilise le langage Cypher. Étant entièrement en mémoire, elle excelle pour des requêtes en temps réel ultra-rapides. En revanche, elle est moins adaptée pour des analyses de graphes très profondes.
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* **ArcadeDB** : Une base de données multi-modèle (Graphe, Document, Clé-Valeur, etc.) sous licence Apache 2.0, ce qui est très permissif pour une utilisation commerciale. Son moteur openCypher est compatible, ce qui facilite la migration depuis Neo4j.
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* **Kùzu** : Une base de données de graphes *embarquable* (comme SQLite), écrite en C++ et optimisée pour la vitesse. Elle implémente Cypher, ce qui en fait un bon choix pour des applications légères, intégrées ou pour les tests.
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### 🔎 Faire le bon choix
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Pour vous aider à décider, voici une synthèse des forces de chaque base en fonction de vos besoins :
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* **Pour les performances en temps réel et la mémoire** : **Memgraph** est un excellent candidat si votre priorité est la vitesse, car elle fonctionne en mémoire et est optimisée en C++ .
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* **Pour la haute disponibilité open source** : **ONgDB** est une alternative directe à Neo4j Enterprise, offrant des fonctionnalités de clustering sans coût de licence .
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* **Pour passer à l'échelle avec d'énormes volumes de données** : **JanusGraph** est conçu pour la distribution, mais cela ajoute de la complexité .
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* **Pour la flexibilité et un modèle de données unique** : **ArcadeDB** se distingue par son approche multi-modèle et sa licence permissive . **Kùzu** est idéal si vous cherchez une base de données légère et embarquable .
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* **Pour des requêtes ultra-rapides sur des données légères** : **RedisGraph**, en tant que module Redis en mémoire, est parfait pour des cas comme la personnalisation en temps réel .
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Avez-vous une idée plus précise de votre cas d'usage (ex: volume de données, besoin de scalabilité, type d'analyses) pour que je puisse vous aiguiller plus finement ?
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