What is ArangoDB?
ArangoDB 是一個領先的多模型資料庫，專為高要求、高效能的應用程式和敏捷開發團隊而設計。它獨特地將文件、圖形、鍵/值和全文檢索功能整合到單一、連貫的平台中，以應對現代資料需求的複雜性。透過整合這些模型，ArangoDB 消除了維護多個獨立供應商系統的需求，使開發人員能夠專注於建構創新、富含情境的解決方案，並擁有無與倫比的效率和靈活性。
主要特色
💡 真正統一的多模型架構
不同於那些功能拼湊而成的系統，ArangoDB 原生支援文件、圖形和鍵/值模型，全部運行於單一核心上。這種統一化實現了彈性的資料模型設計，並允許您將技術棧限制在單一系統，大幅減少了因同步多個資料庫而產生的營運成本和資料冗餘。
🧠 為次世代 AI 提供整合式洞察
ArangoDB 專為克服僅限向量的生成式 AI (GenAI) 解決方案之限制而打造，這些解決方案通常缺乏情境資訊。該平台原生提供圖形原生推理、向量檢索和全文檢索洞察，讓您能在單一查詢中結合關聯分析、語義相似度與搜尋結果，為大型語言模型提供更豐富、更精確的情境資訊。
🚀 效能與資源效率
ArangoDB 以高速 C++ 引擎為基礎，專為卓越效能而設計，且佔用資源極少，常被形容為「300MB 的 C++ 級火箭」。對於分散式環境， SmartGraphs 等功能能夠智慧地分片資料以減少網路跳數，確保大型叢集中的圖形遍歷高效能，並避免了競爭圖形解決方案中常見的昂貴垂直擴展限制。
📜 單一簡潔的查詢語言 (AQL)
使用強大的 ArangoDB Query Language (AQL) 存取所有資料模型——文件、頂點、邊和搜尋結果。AQL 是宣告式的，對於有 SQL 經驗的使用者來說易於學習，並支援廣泛的存取模式，包括複雜的遍歷、地理空間查詢、全文檢索和關聯式 JOIN，這些功能經常在單一、統一的查詢中結合使用。
☁️ ArangoGraph 託管式雲端擴展性
對於需要即時部署的敏捷團隊， ArangoGraph Cloud 提供完全託管、高效能的資料庫服務。這包括託管式零停機升級、自動備份、一鍵式災難復原和多可用區叢集，確保在所有主要雲端供應商之間實現無縫的水平擴展和高可用性。
應用情境
賦能情境感知生成式 AI
利用 ArangoDB 建構複雜的檢索增強生成 (RAG) 應用程式。透過結合用於語義檢索的向量搜尋與圖形原生推理，您可以確保大型語言模型 (LLM) 不僅接收到相關文件，還能獲得實體（人物、地點、概念）之間關鍵的情境關係，從而產生更精確、有根據且富有洞察力的回應。
即時詐騙與風險偵測
將複雜的交易網路模型化為原生屬性圖。開發人員可以使用專門演算法（例如圖形遍歷和模式匹配）來即時分析關係。這使您能夠即時識別詐騙集團、可疑連接模式或異常行為，這些行為在分析剛性、孤立的表格結構資料時將無法察覺。
動態推薦與個人化引擎
透過結合文件儲存功能（使用者資料、購買歷史）與圖形資料庫功能（社交連結、產品關係），打造高度相關的使用者體驗。ArangoDB 允許您同時查詢這些模型，根據使用者屬性及網路影響力提供個人化的行銷和產品推薦，所有操作都在單一查詢執行中完成。
獨特優勢
ArangoDB 的原生多模型設計，相較於依賴單模型資料庫或鬆散整合系統的解決方案，提供了實質的營運效益和技術優越性。
整合您的技術棧： ArangoDB 消除了處理文件、關係和搜尋所需「供應商系統數量暴增」的困境。您獲得了文件儲存、圖形資料庫和全文檢索引擎的強大功能，全部透過 AQL 存取，大幅簡化您的架構並降低授權和維護成本。
優越的圖形擴展性： ArangoDB 是少數能夠實現真正水平擴展的圖形資料庫之一。SmartGraphs 等功能透過最佳化分片，確保對分散式資料進行高效查詢，避免了競爭圖形解決方案中常見的昂貴垂直擴展限制。
關係優先設計： 由於關係本質上在圖形結構中進行建模，資料冗餘與傳統 RDBMS 相比大幅減少。這種「無模式」的靈活性使您的應用程式能夠無縫適應不斷變化的業務條件和動態資料新增，而無需嚴格的模式定義。
業界認可： ArangoDB 被 G2 評選為「2025 年秋季全球第一圖形資料庫」，這反映了其在效能、使用者滿意度和功能完整性方面的領先地位。
結論
ArangoDB 為高需求應用程式提供了堅固、高效能且面向未來的基礎。透過採用真正統一的多模型方法，並為現代 AI 工作負載提供強大且整合的功能，它簡化了開發複雜性，同時最大化資料洞察力。
探索 ArangoDB 如何統一您的資料堆疊並加速您的下一個應用程式。
More information on ArangoDB
Launched
2012-05
Pricing Model
Freemium
Starting Price
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Source: Similarweb (Oct 22, 2025)
ArangoDB was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-22.
