（ChinaIT。com訊）萌芽於20世紀60年代的資料庫技術在剛剛興起的十年並沒有大行其道。而在過去短短的十年，資訊世界快速發展，面臨極其複雜、互聯、動態、不斷變化的資料洪流，資料庫平臺如雨後春筍般湧現，市場上的選擇增加到 350 多個。多年來，資料庫市場都以每年5 %至6%的速度高速擴張，市場體量未來4到5年有望從現在的500 億美元攀升至 1，000 億美元。
過去兩年，資料庫行業的發展趨勢呈現三大特徵。
首先是融合，隨著新型資料的大規模創新，高速擴充套件的資料庫市場再次呈現出融合的局面，數百家資料庫廠商逐漸歸入到包括文件資料庫、圖資料庫、時序資料庫、NewSQL資料庫在內的四個全新且穩定的資料庫陣營中。在不同細分領域中，僅有有限的幾家公司在領軍之路上引吭高歌，如圖領域的Neo4j 和文件領域的 MongoDB。
第二，向雲轉移成為整個行業的長期趨勢。2017年前後一些大型雲供應商和獨立雲供應商開始湧現。雖然曾因資料重力和監管等因素的影響進展放緩，而今這一趨勢再次氣勢如虹。資料向雲服務轉移在很大程度上成為資料庫平臺的發展驅動要素。
第三，資料科學家方興未艾。整體而言，資料科學家並不喜歡資料庫，他們更加鍾愛資料。而圖資料庫是個例外，越來越多的資料科學家對圖資料庫青睞有加。資料科學家使用圖形演算法處理資料，再透過圖將資料輸入機器學習管道中，從而為機器學習模型和預測提供關係型訊號。由此，圖資料庫成為機器學習管道中的核心部分。
以供應鏈為例，10 年前供應鏈應用並不是圖資料庫的最佳用例。因為在當時任何生產實物產品的製造公司可能只擁有一個 2 到 3 個級別的供應鏈，關係型資料庫完全能滿足企業的需求。如果需要分析，加入2至3個節點即可。
時至今日，製造業企業不僅業務分佈廣泛，橫跨不同大陸，而且還要應對此起彼伏的突發事件，製造業企業需要了解這種事件對供應鏈乃至業務產生的影響，擁有確保供應鏈安全的能力，行之有效的解決方案就是實現供應鏈數字化。如今，企業面臨的資料分析不再是 2至3次的跳轉挖掘，而是 20、30甚至40次跳轉挖掘。資料庫尤其是在多次跳轉方面表現卓越的圖資料庫成為必然之選。
不同於關係型資料庫，圖資料庫以事物的連線方式為中心，強調資料之間的關聯關係，它將資料間的聯絡視為和資料本身同等重要。圖資料平臺讓使用者能夠在圖資料庫上開發和執行應用程式，它直接將關係和資料在物理層面上一併儲存下來，使得訪問資料結點和關係的操作能夠以線性時間複雜度完成。在普通PC機上的測試結果表明，Neo4j圖資料庫的查詢引擎能夠在一秒內輕鬆遍歷百萬級的關係/邊。
未來十年，將是圖資料平臺成為主流並大放異彩的十年，這不僅引起了行業專家對圖技術的重新思考，對於開發人員而言也是一件幸事。開發者驅動是Neo4j的文化，Neo4j的成功離不開對開發者生態的建設。Neo4j重視對開發者的投資並致力為開發者服務，除了定期舉辦培訓、會議等各種活動，還出版大量相應的技術書籍，來輔助開發者不斷成長。
自2018年起Neo4j就活躍在中國市場。如今，Neo4j 的業務足跡遍佈北京、上海和深圳並與業內合作伙伴建立了良好的關係。今年6月，Neo4j在F輪風險投資中獲得3。25億美元的融資，創造了私營資料庫公司單筆最高融資紀錄，投後估值超過20億美元。除了繼續投資圖資料庫和資料科學外，Neo4j還將重點擴充套件中國市場，幫助越來越多的中國企業透過圖資料平臺來挖掘資料的價值。
