Amazon Neptune
支持 Gremlin、openCypher、SPARQL 的图数据库，可低延迟探索数十亿关系的全托管服务
概述
Amazon Neptune 是一项同时支持属性图和 RDF (Resource Description Framework) 的全托管图数据库服务。可高效存储和查询社交网络的好友关系、欺诈检测的交易模式、知识图谱的知识体系等实体间关系复杂的数据。通过最多 15 个只读副本实现读取扩展，跨 3 个可用区的存储复制保证高可用性。
图模型选择与查询语言
Neptune 支持两种图模型：属性图 (Property Graph) 和 RDF。属性图用节点和边表示实体及其关系，节点和边都可附加属性 (键值对)。查询语言可选 Gremlin (Apache TinkerPop 的遍历语言) 或 openCypher (Neo4j 开发的声明式语言)。RDF 用三元组 (主语-谓语-宾语) 表示知识，查询语言为 SPARQL。选型指南：应用开发选属性图 (更直观)，语义网/知识图谱选 RDF。openCypher 比 Gremlin 更易读 (类 SQL 语法)，新项目推荐 openCypher。
关系数据库无法解决的图特有问题
图数据库的价值在于多跳关系查询。「找出与用户 A 有 3 度以内好友关系的所有用户」在 RDB 中需要多次自连接 (JOIN)，随跳数增加性能指数级下降。Neptune 中这类查询通过图遍历在毫秒级完成。典型用例：社交网络的好友推荐 (共同好友数)、欺诈检测 (资金流转环路检测)、推荐引擎 (购买了 A 的用户也购买了 B)、网络拓扑分析 (影响范围评估)、知识图谱 (实体间关系推理)。
Neptune Serverless 与 Neptune Analytics 的选型
Neptune Serverless 根据工作负载自动调整计算容量 (NCU: Neptune Capacity Unit)，适合流量波动大或间歇性使用的场景。设置最小/最大 NCU，空闲时缩减到最小以降低成本。Neptune Analytics 是独立的图分析引擎，针对大规模图算法 (PageRank、社区检测、最短路径等) 优化。将 Neptune Database 的数据加载到 Analytics 中执行分析查询，结果写回 Database。选型：OLTP (在线事务处理，低延迟点查询) 选 Neptune Database，OLAP (离线分析，全图算法) 选 Neptune Analytics。两者可组合使用。