AI Инструмент

Обзор ArangoDB

ArangoDB — это мультимодельная база данных, которая объединяет возможности графов, векторов, документов и поиска в рамках единой платформы.

shipped 7 июл. 2026 г.paid

Domain rating71

Почему это важно

1Объединяет возможности графов, векторов, документов и поиска в единой платформе.

2Представляет Arango Contextual Data Platform 4.0, выпущенную 16 марта 2026 года, для корпоративного ИИ.

3Включает Agentic AI Suite с Arango AutoGraph, Arango AutoRAG и Arango Ada.

4Поддерживает возможности векторного индекса, добавленные в arangojs v10.1.2 (30 июня 2025 г.).

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое ArangoDB?

ArangoDB — это мультимодельный инструмент для баз данных, разработанный ArangoDB GmbH, который позволяет организациям эффективно управлять разнообразными типами данных и связями. Он объединяет возможности графов, документов, "ключ-значение", векторов и полнотекстового поиска в рамках единой операционной системы и языка запросов, устраняя необходимость в нескольких специализированных базах данных. Эта архитектура позволяет разрабатывать и масштабировать приложения на основе ИИ, поддерживая гибридные приложения, которые сочетают обход графов с фильтрами документов и агрегациями. Его унифицированный подход обеспечивает широкую обработку данных, поддерживая разнообразные требования приложений ИИ с помощью языка запросов AQL.

features

Ключевые особенности ArangoDB

Архитектура ArangoDB разработана для предоставления комплексного решения по управлению данными для сложных приложений, особенно тех, которые используют ИИ. Ее основные функции сосредоточены вокруг мультимодельных возможностей и унифицированного языка запросов.

Мультимодельная база данных: нативно поддерживает возможности графов, векторов, документов и полнотекстового поиска.
AQL (ArangoDB Query Language): унифицированный язык запросов для всех моделей данных, позволяющий выполнять сложные запросы к различным типам данных.
Arango Contextual Data Platform 4.0: создает архитектурную основу для корпоративного ИИ, объединяя фрагментированные данные.
Agentic AI Suite: включает Arango AutoGraph для автоматического построения графов знаний, Arango AutoRAG для оптимальной стратегии RAG и Arango Ada для взаимодействия на естественном языке.
Поддержка векторного индекса: расширяет возможности для векторных встраиваний и векторного поиска, доступно с arangojs v10.1.2.
Graph Visualizer: предоставляет инструменты для визуализации и понимания сложных данных графов.
HTTP API: предлагает конечные точки RESTful интеграции для программного доступа и манипулирования данными.
Нативная кластеризация: поддерживает горизонтальное масштабирование для высокой производительности и доступности.

use cases

Кому следует использовать ArangoDB?

ArangoDB подходит для организаций и разработчиков, создающих приложения, которые требуют гибких моделей данных, сложного анализа связей и масштабируемого управления данными, особенно в контексте ИИ и машинного обучения.

Приложения ИИ и агентные приложения: для обоснования ИИ в контексте, поддержки "копилотов" и агентов, включая чат-боты, AIOps, аналитические "копилоты" и реализации HybridRAG/GraphRAG.
Обнаружение мошенничества: анализ связей между сущностями для обнаружения аномалий и мошеннических действий в финансовых услугах или электронной коммерции.
Рекомендательные системы: создание точных рекомендательных систем путем понимания предпочтений пользователей и их связей.
Корпоративные графы знаний: превращение разрозненных корпоративных данных в связанную информацию для улучшения принятия решений и управления контекстом.
Кибербезопасность, риски и соответствие: защита систем, снижение рисков и подтверждение соответствия посредством анализа связей событий безопасности и активов.

how to use

Как использовать ArangoDB

Чтобы начать использовать ArangoDB, пользователи обычно загружают Community Edition или развертывают управляемый экземпляр. Процесс включает настройку базы данных, определение моделей данных и взаимодействие с данными с использованием AQL или предоставленных API.

1Загрузите и установите ArangoDB Community Edition или разверните облачный экземпляр.
2Определите коллекции для данных документов и графы для реляционных данных.
3Принимайте данные с помощью HTTP API, клиентских драйверов или веб-интерфейса ArangoDB.
4Используйте AQL (ArangoDB Query Language) для запроса и манипулирования данными в различных моделях.
5Разрабатывайте приложения с использованием клиентских драйверов для различных языков программирования (например, JavaScript, Python, Java).
6Используйте Agentic AI Suite для автоматического построения графов знаний и оптимизации стратегии RAG.

pricing

Цены и планы ArangoDB

ArangoDB предлагает платную модель ценообразования, подробности которой доступны на официальной странице цен. Платформа предоставляет различные редакции и услуги, адаптированные к различным потребностям организаций, включая бесплатную и с открытым исходным кодом Community Edition для оценки и некоммерческого использования, а также предложения корпоративного уровня.

Community Edition: бесплатная и с открытым исходным кодом, подходит для разработки и некоммерческих проектов.
Enterprise Edition: платная, включает расширенные функции, поддержку и возможности масштабирования для производственных сред.
ArangoGraph Insights Platform: управляемый облачный сервис с многоуровневым ценообразованием в зависимости от использования и функций.

Нравится статья? Получайте такие каждое утро на почту.

одно письмо в день · отписка в два клика · без сторонних трекеров

Pros

+Unified multi-model database (graph, vector, document, key-value, search) simplifies data infrastructure.
+Intuitive AQL query language simplifies complex data operations and is easy for new developers to learn.
+Efficient performance and scalability with native clustering and indexing mechanisms.
+Open-source Community Edition available for evaluation and non-commercial use.
+Strong focus on AI & Agentic Applications with dedicated tools like Arango AutoGraph and Arango Ada.
+Comprehensive compliance with HIPAA alignment and SOC2 Type 2 status.

Cons

−Steep learning curve for advanced features and complex functionalities, especially for users new to multi-model databases.
−Graphical interface and setup process could be more intuitive, with some complexity in operations cited by users.
−Documentation gaps have been noted by some users, particularly concerning advanced multi-model capabilities.

Политики

Страница цен

Посмотреть цены→

Похожие инструменты

ArangoDB против конкурентов

ArangoDB отличается в ландшафте баз данных своей нативной мультимодельной архитектурой, которая объединяет возможности графов, документов, векторов и поиска. Это контрастирует с конкурентами, которые часто специализируются на одной модели данных или требуют расширений для мультимодельной функциональности.

OrientDB↗

OrientDB is a multi-model database supporting graph, document, key-value, and object models natively within a single platform.

While also a multi-model database, OrientDB's integration of vector and advanced search capabilities might not be as mature or unified as ArangoDB's, potentially requiring more manual integration for AI-specific workloads.

PostgreSQLOn Stork

PostgreSQL is a powerful, open-source relational database that can be extended with features like JSONB for document storage and pg_vector for vector embeddings, making it highly versatile.

PostgreSQL requires the use of extensions (like `pg_vector` for vector search and JSONB for document storage) and potentially more manual schema design to achieve multi-model functionality, whereas ArangoDB offers these capabilities in a more natively unified platform.

MongoDB Community Edition↗

MongoDB is a leading document database that has recently added native vector search capabilities, making it suitable for many AI-powered applications.

MongoDB is primarily a document database; while it now supports vector search, its graph capabilities are not native or as deeply integrated as ArangoDB's, and its search functionality is more basic compared to ArangoDB's unified search engine.

Neo4j Community Edition↗

Neo4j is the world's leading graph database, optimized for storing and querying highly connected data with its Cypher query language.

Neo4j is a specialized graph database, meaning it lacks the native document, vector, and full-text search capabilities that ArangoDB offers in its unified multi-model platform, requiring separate tools for those data types.

Ещё на Stork