在接近这个问题时，我试图对这两种技术进行比较，我想知道你们中是否有人已经有处理其中任何一种或两种技术的经验？
我主要对处理类似用例时的性能数字感兴趣。
这两个概念之间的区别是全局索引和本地索引之间的区别。
据我了解，Neo4j顶点标签允许您通过顶点的“类别”来分解索引空间。这样，一个O(log(|V|))查找现在是O(log(|V|/c)), where c是顶点集上的类别/标签的数量，并且（方程）假设每个类别中的顶点数量相同。因此，顶点标签有助于全局索引调用，因为这是以下函数V.
Next, Titan的以顶点为中心的索引对顶点的关联边进行排序和索引。通过与顶点关联的标签/属性查找特定边的成本为O(log(inc(v))), where inc(v)是设置为顶点的入射边的大小v。因此，以顶点为中心的索引是局部索引，因为这是以下函数v.
据我了解，Neo4j不支持以顶点为中心的索引。您目前在中看到这个概念Titan, OrientDB, and 修补图（……RDF 存储也以这种方式排序——通过 spog 配对）。接下来，所有已知的图形数据库都支持全局索引，（我相信只有Neo4j and OrientDB），通过标签的概念支持顶点集分区。
再次假设我对顶点标签的使用的假设是正确的Neo4j，我们正在讨论两种不同的用例——全局索引和本地索引。从超级节点问题的角度来看，全局索引并不能解决遍历大顶点的问题，而这是局部以顶点为中心的索引的唯一目的。
您可以在此处阅读有关超级节点问题和以顶点为中心的索引的信息：
http://thinkaurelius.com/2012/10/25/a-solution-to-the-supernode-problem/ http://thinkaurelius.com/2012/10/25/a-solution-to-the-supernode-problem/
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