这篇文章是关于GraphTech生态系统的3篇文章的一部分，截至年。这是第一部分。它涵盖了图形数据库环境。第三部分是图形可视化工具。
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动态生态系统图形存储系统的吸引力比以往任何时候都强劲，自年以来，人们对图形存储系统的兴趣稳步增长。
一个动态的生态系统图形存储系统的吸引力比以往任何时候都更强，自年以来，人们对图形存储系统的兴趣稳步增长。
DBMSpopularitytrendbydatabasemodelbetweenand—Source:DB-Engine
图形数据库的市场份额不断增加，市场上的产品数量也在增加，供应商数量是5年前的7倍。新的市场研究和越来越大的财务预测每学期出版。有人说，图表数据库市场在年为万美元，其他为6.6亿美元，预测范围从年的4.45亿美元到年的24亿美元。
虽然很难就确切的数字达成一致，但所有报告都指出了相同的增长动力：
需要速度和改进的性能以减少发现新数据相关性的成本和时间
当前实时处理多维数据技术的局限性
基于图形的人工智能与机器学习工具与服务的开发
在金融犯罪、欺诈和安全等特定领域：更快速地解决现有风险和利用相关数据的迫切需要。
总而言之，我们有越来越多的应用程序依赖于连接的数据来产生洞察力，以及处理不断增长的数据量和复杂性的紧迫技术问题，这些都推动了图形市场的发展。
很难追踪。在这篇文章中，我建议至少尽可能地展示当前的市场。我将图形生态系统划分为三个主要层，尽管现实更复杂，而且这些层通常是可渗透的。
TheGraphTechecosystemlayers
图形数据库布局GraphTech的第一层在生态系统增长中起着关键作用。图形数据库管理系统（GDBMS）正在驱动生态系统。他们是它的主要演员。这些系统帮助组织解决存储复杂的连接数据和从非常大的数据集中提取见解的技术挑战。
塑造市场自20世纪60年代以来，网络模型已经出现在数据库领域，但图结构的使用仍然局限于学术界。性能和模型还不是最佳的，我们不得不等到21世纪初和引入ACID图形数据库后才能看到更大规模的采用。从那时起，图形数据库开始作为一种合法的业务解决方案出现，以解决关系系统的一些缺点。
专门为存储类似图形的数据而构建的本机系统和具有不同主数据模型（例如关系数据库或其他NoSQL数据库）的非本机系统构成了市场。在这两个方面，我们发现商业和开源系统以及属性图和RDF三元组存储是存储图形数据的两个主要模型。
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原生系统在主要的原生系统中，Neo4j是市场领导者，这些系统的模型都经过了完全优化，可以处理类似图形的数据。NativeGraph数据库的第一个版本于年发布，提出了一个双重商业和开源版本，供开发人员试验图形。此后，该公司获得了大量客户，募集资金超过1.5亿美元。
在开源社区，JanusGraph接管了Titan项目，其母公司于年被DataStax收购。JanusGraph项目现在提出了一个分布式的、开源的图形数据库，这个数据库最近受到了广泛的