萌芽于20世紀60年代的數據庫技術在剛剛興起的十年并沒有大行其道。70年代，市場只有很少的選擇，且基本算法都基于傳統的關系型數據庫。而在過去短短的十年，信息世界快速發展，面臨極其復雜、互聯、動態、不斷變化的數據洪流，數據庫平臺如雨后春筍般涌現，市場上的選擇增加到 350 多個。多年來，數據庫市場都以每年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。如此驚人的快速發展過程中，所有的創新和實驗都是健康且穩定的。

過去兩年，數據庫行業的發展趨勢呈現三大特征。首先是融合，隨著新型數據的大規模創新，高速擴展的數據庫市場再次呈現出融合的局面，數百家數據庫廠商逐漸歸入到包括文檔數據庫、圖數據庫、時序數據庫、NewSQL數據庫在內的四個全新且穩定的數據庫陣營中。而融合局勢使得在不同細分領域中，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 和文檔領域的 MongoDB。

第二，向云轉移成為整個行業的長期趨勢。2017年前后一些大型云供應商和獨立云供應商開始涌現。雖然曾因數據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。數據向云服務轉移在很大程度上成為數據庫平臺的發展驅動要素。

第三，數據科學家方興未艾。整體而言，數據科學家并不喜歡數據庫，他們更加鐘愛數據。而圖數據庫是個例外，越來越多的數據科學家對圖數據庫青睞有加。數據科學家使用圖形算法處理數據，再通過圖將數據輸入機器學習管道中，從而為機器學習模型和預測提供關系型信號。由此，圖數據庫成為機器學習管道中的核心部分。

一直占有絕對優勢的傳統關系型數據庫在過去幾十年的發展堅實且具有非凡的價值，是今日數據庫技術的基礎。而未來十年，將是圖數據平臺成為主流并大放異彩的十年，這 不僅引起了行業專家對圖技術的重新思考，對于開發人員而言也是一件幸事。

圖技術為什么如此流行？歸根結底的一個事實是世界的連接正變得越來越緊密，數據相互連接，不斷變化和日益復雜且呈爆炸式增長。數據是什么？數據即是對世界的描述，世界連接無處不在，數據也越來越相互關聯。以供應鏈為例，10 年前供應鏈應用并不是圖數據庫的最佳用例。因為在當時任何生產實物產品的制造公司可能只擁有一個 2 到 3 個級別的供應鏈，關系型數據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，制造業企業不僅業務分布廣泛，橫跨不同大陸，而且還要應對此起彼伏的突發事件，例如去年肆虐全球的新冠病毒，年初蘇伊士運河阻塞導致航運中斷一周等情況。制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，企業面臨的數據分析不再是 2至3次的跳轉挖掘，而是 20、30甚至40次跳轉挖掘。數據庫尤其是在多次跳轉方面表現卓越的圖數據庫成為必然之選。

不同于關系型數據庫，圖數據庫以事物的連接方式為中心，強調數據之間的關聯關系，它將數據間的聯系視為和數據本身同等重要。圖數據平臺讓用戶能夠在圖數據庫上開發和運行應用程序，它直接將關系和數據在物理層面上一并存儲下來，使得訪問數據結點和關系的操作能夠以線性時間復雜度完成。在普通PC機上的測試結果表明，Neo4j圖數據庫的查詢引擎能夠在一秒內輕松遍歷百萬級的關系/邊。

當今的世界是數據的世界，而這個數據時代對開發者而言堪稱高光時刻。中國擁有世界上第二大的開發者市場，是一個真正崛起的開發者社區大國。目前，中國大量學生涌入數據庫行業的學習中，成為數據庫技術的后備軍。對于中國的開發者和初學者而言，重視包括數據結構和算法在內的計算機科學知識是數據庫學習的基礎。良好的開源環境為初學者編寫代碼提供了高效且低成本的途徑，而在云驅動時代，不斷地了解并掌握云技術和服務則是學習數據庫的必經之路。

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并致力為開發者服務，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。

中國不僅擁有龐大的開發者社區和創新的技術，還有數量眾多的企業在開展數字化轉型，數字化企業必須將數據轉化為切實可行的商業洞見才能創造價值，而這正是圖數據平臺的用武之地。自2018年起Neo4j就活躍在中國市場。如今，Neo4j 的業務足跡遍布北京、上海和深圳并與業內合作伙伴建立了良好的關系。今年6月，Neo4j在F輪風險投資中獲得3.25億美元的融資，創造了私營數據庫公司單筆最高融資紀錄，投后估值超過20億美元。除了繼續投資圖數據庫和數據科學外，Neo4j還將重點擴展中國市場，幫助越來越多的中國企業通過圖數據平臺來挖掘數據的價值。