探索图数据库商业化新路 TigerGraph为什么能拿下大公司？

一周前，诺贝尔物理学奖的结果公布了。值得注意的是，这三位获奖科学家有一个共同点：他们都对复杂物理系统做出了开创性的贡献。其中，Hideo Makoto和Klaus Hasselman研究了地球的气候以及人类是如何影响地球的，而George parisi则研究了无序材料和随机过程的理论。

地球气候和无序物质都是复杂的系统。虽然复杂系统中的所有因素看起来都是互不相关的，但它们是相互联系的，这就类似于“蝴蝶效应”:因为复杂系统中的一个微小因素发生了变化，整个系统就发生了变化。

数据库是复杂系统的主人。它可以发现数据之间的关系，明或暗，并找出可能导致系统变化的微小因素。

关系数据增长迅猛，跑出一众图数据库玩家

最近，图形数据库备受关注。一个很大的原因是，随着互联网的发展和各大企业的数字化转型，关系型数据越来越多，比如淘宝购物车里的消费品之间的关系，今天头条用户浏览的信息之间的关系等等。这些数据相互之间形成一个网络虚拟图。

数据之间的网格关系使得图数据库的计算方法与传统的关系数据库有很大的不同。传统的关系型数据库通过查找表信息来计算每一个数据，而图型数据库将数据之间的关系进行深度关联，让分析人员可以在更多的维度上观察和分析数据，使数据分析更加高效，洞察更深层次的数据价值。

这也是为什么处理一些数据需要几天的原因，而图形数据库可以将时间缩短到几十分钟，前提是这些数据之间存在关系。

“到2025年，图形技术将用于80%的数据和分析创新，这高于2021年的10%。Graph Technologies将促进整个组织的快速决策。”Gartner在文章《2021十大数据与分析技术趋势》中也对图数据库未来的市场空间做出了判断。

数据库在关系数据处理方面的优势也让想要在图数据库领域有所作为的企业和创始人跃跃欲试。

在国际研究机构Forrester 2020年第四季度的一份图表数据库报告中，有5家提供图表数据库产品的公司进入了领先地位，在这5家公司中，有两家独立的专业公司提供图表数据库产品，分别是Secondary和TigerGraph。

今年上半年，second和TigerGraph先后获得Neo4j轮融资：second获得3.25亿美元的f轮融资，由Eurazeo基金领投；TigerGraph获得了1.05亿美元的C系列融资，由Tiger Fund领投。两笔大额融资反馈了地图数据库的市场现状和两家地图数据库企业的竞争态势。

数据库市场玩家众多，玩法也各不相同。在上一篇文章《被视为下一个“Snowflake”，图数据平台Neo4j高明在哪儿？》中，我们以Secondary为例，简单介绍了同一个仓库在图形数据库中的区别以及图形数据库在主数据管理中的应用。与二次开发不同，TigerGraph也走上了一条不同的图形数据库商业化道路。

选择闭源，自上而下打造KA标杆

成立于2012年的TigerGraph于2017年发布了首款商用产品，并于2018年正式进入中国。虽然比Secondary晚了几年进入办公室，但TigerGraph在市场上的表现不如Neo4j。

二级是常规的开源路线，用开源吸引开发者，然后促成后续一系列的商业转型。然而，这种方法的问题是，即使代码是开源的，也仍然是源代码供应商更了解这个项目。如果后期的源代码厂商不能及时介入到对图数据库有深度应用的企业，可能会面临用户流失。

“用过二次开源版本的企业，有很大概率进入TG客户。因为在图形技术领域，二次更像是一个教学产品，很难支撑起庞大的企业应用。”据业内人士透露。

关闭源码，用商业力量从上到下限制项目，以订阅付费的形式提供免费版本，降低开发者使用门槛，这是TigerGraph选择的路线。

自上而下是指先为大客户创建用例，其他客户看到使用效果后再跟进。因此，TigerGraph的业务人员是企业数字化转型中最受决策者接触的。他们可能是首席执行官、首席技术官和首席信息官，当然，他们也可能是业务线的负责人或项目经理。因此，TigerGraph可以率先解决图数据库应用中的关键痛点和难点，比如如何解决大型企业应用中大规模数据的处理和分析问题。

TigerGraph创始人兼CEO余旭曾在Twitter、Teradata等大型社交软件和软件产品工作，在大规模数据分析处理方面有着较为丰富的经验。正是早期的经验让余旭开始寻找一个合适的工具来绘制数据库，然后创立了TigerGrap。

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也正是有着这样的创业渊源，TigerGraph逐渐形成了在产品功能上擅长解决复杂系统、大规模数据深入分析的竞争优势。

差异化：标准AI算法与通用语言

数据显示，TigerGraph 能够在每台机器每秒中搜索超过 1000 万（希腊人口）种数据类型和数据连接，每增加一个并行机器，这个数量就会翻倍。TigerGraph 还可以支持每台机器每秒对图中任何位置的任何数据点进行100,000 次更新。 独立测试证明，相比之下，其他数据库慢 10 到 1000 倍。

TigerGraph之所以能够在关系数据上达到这样的效果，一个很大原因在于，其对于AI模型算法的灵活运用。

在算法的使用上，Neo4j 只支持作为固定内置函数的算法，这意味着用户无法直接自定义算法本身。Neo4j 的查询语言Cypher 也被有意限制，Neo4j 开发人员代表他们的用户进行所有编程/定制。

而TigerGraph则使用了开源的标准算法，这让客户可以完全从头开始设计任何问题或编辑预配置的问题。而在查询语言上，TigerGraph使用的是GSQL 编程语言，对于熟悉 SQL 的数据科学家来说，可以很快上手。

TigerGraph打造的生态系统

TigerGraph 还创造了一种数据进化文化，其中连接的数据保持流动性，不断产生新的数据和连接，ML 模型走向真实。TigerGraph 通过企业的数据湖、数据可视化和 AI 工具完成了一个互补的生态系统。

云战略：与三大云服务商打通

2021年对于TigerGraph是一个特殊的年份，今年拿下C轮融资之后，TigerGraph加快了“云化”步伐。可以理解为这是TigerGraph迎合市场的一种行为。毕竟走闭源路线，让客户一开始就对产品买单，需要对市场风向做出快速的反应。

TigerGraph成立于硅谷，由美籍华裔许昱创办，这也让TigerGraph有了一层浓厚的国际化色彩。事实也正是如此，TigerGraph的全球市场由4大区域组成，以美国市场为主，其次是欧洲，然后是中国和亚太。

许昱向钛媒体App表示，当前，欧美市场对已经到了充分“云化”的阶段：他们倾向于选择有云服务配套的产品，即便一时用不到，云服务的灵活扩展能够备不时之需——云产品成为客户采购的关键影响因素。

此前，TigerGraph的交付模式是基于中大型客户的本地服务器或私有云提供产品和服务。2020年开始，TigerGraph从产品技术到团队进行了云化调整，调整后，同样是订阅付费，但客户可以选择使用与TigerGraph合作的公有云产品。当前TigerGraph的合作云服务商有AWS、谷歌云以及微软云。

当然，拥抱云，也可以理解为是TigerGraph降低图数据库使用门槛的另一项动作。无论是欧美市场还是中国市场，TigerGraph都已经打造了足够多的标杆客户，例如，全球十大银行，有七家已经采用TigerGraph；中国的头部大型企业，银联、国家电网和中国移动也已经是TigerGraph的客户。在打造了足够多的标杆客户之后，TigerGraph需要推进“向下”渗透的步伐。

在与主流云服务厂商对接之后，即便是小的开发者也能够方便地使用TigerGraph。“我们也有免费版本，只不过在数据容量上做了限制。”许昱告诉钛媒体App。

一周后，TigerGraph也将在中国举办一场Graph+AI的峰会，届时还将吸引一批图数据领域的探索者。

（本文首发钛媒体App 作者 | 秦聪慧）