Quelle base de données graphe (en mémoire) choisir si la modélisation des données est prioritaire

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**Je suis à court d'idées et j'espère obtenir des retours utiles. J'utilise cette question pour résumer mes expériences et les partager, dans l'espoir d'inspirer certains développeurs à aller plus loin avec la modélisation des bases de données graphes comme approche de premier ordre.**

J'ai validé plusieurs solutions de bases de données graphes utilisables avec node.js pendant quelques semaines. **Mon cas d'utilisation est de sauvegarder les interactions de différents comptes de réseaux sociaux d'utilisateurs**. Le besoin est d'**utiliser le CPU et la mémoire de la manière la plus efficace possible**.

Mes exigences les plus importantes sont :

- in_memory (au moins pour l'indexation)

- open source (et gratuit à utiliser)

- même **JavaSc

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L'idée de combiner les performances de style node via l'une des fonctionnalités natives (par ex. les streams) et un langage de requête de haut niveau comme `CYPHER` est en réalité assez élégante.

Ce que vous n'obtiendrez probablement pas, c'est un quelconque type d'API bas niveau, car c'est assez rare chez les auteurs de bases de données et, supposément, non souhaité dans leurs modèles de conception. Ainsi, des connexions `tcp` longue durée devraient suffire.



[cypher-stream](https://github.com/brian-gates/cypher-stream) semble intégrer tout cela, tout en (jugé superficiellement) maintenant un bon style.

Puisque vous ne progresserez probablement pas davantage dans la recherche, je suggère