图数据库市场：当前分析与预测 (2025-2033)

全球图数据库市场规模与预测

2024年全球图数据库市场估值为22.5778亿美元，预计在预测期内（2025-2033年）将以约17.5%的强劲复合年增长率增长，这主要得益于对跨复杂数据集的实时数据分析和关系映射日益增长的需求，从而在金融、医疗保健和电子商务等领域实现更好的决策。

图数据库市场分析

图数据库使用图结构来存储数据以及数据之间的关系。常见的用例包括欺诈预防、客户360、物联网 (IoT) 预测性维护和推荐引擎。如图数据建模中所述，图数据库利用一种像白板绘图一样简单的数据模型，该模型由顶点、边和属性组成。

由于各行业对实时处理复杂且高度互连数据的需求不断增长，图数据库行业正在显著扩张。与传统的关联数据库相比，图数据库在识别模式、链接和知识方面更有效，这得益于它们的高可扩展性和复杂关系带来的高性能。由于在欺诈检测、推荐引擎、供应链优化和知识图谱等领域的应用日益增加，需求正在增长。

全球图数据库市场趋势

本节讨论了影响全球图数据库市场各个细分市场的关键市场趋势，这些趋势由我们的研究专家团队发现。

动态决策中实时图分析的采用率不断提高

图数据库市场的一个新兴趋势是实时图分析的使用日益增长，以做出动态决策。由于公司通过社交媒体、物联网、金融交易和数字平台产生大量相关数据，因此实时分析连接的能力现在至关重要。实时图分析可帮助公司实时识别欺诈、个性化建议、简化供应链并增强网络安全保护。与传统数据库不同，图数据库擅长以低延迟遍历复杂关系，从而实现更快的洞察。这将使企业能够在快速发展的数字生态系统中做出更智能、上下文驱动的决策、更好地竞争并变得敏捷。

图数据库行业细分

本节分析了全球图数据库市场报告中每个细分市场的关键趋势，以及 2025-2033 年全球、区域和国家层面的预测。

属性图细分市场主导全球图数据库市场

根据数据库类型，市场分为属性图和RDF图。其中，属性图目前占据最大的市场份额，原因是它们具有直观的结构、灵活性以及高效地表示欺诈检测、推荐引擎和客户分析等应用的高度连接数据的能力。但是，由于 RDF 图具有强大的语义功能、遵守 W3C 标准以及知识图谱、链接数据和需要互操作性和结构化关系映射的复杂 AI 驱动的应用程序的进一步升级，预计未来将见证显着增长。

欺诈检测和风险管理细分市场主导全球图数据库市场。

根据应用类别，市场分为欺诈检测和风险管理、客户分析、推荐引擎、隐私和风险合规、知识图谱等。其中，目前最大的市场份额由欺诈检测和风险管理占据，这主要是由于 BFSI 行业对实时图分析的强烈依赖，以检测可疑趋势、预防金融犯罪并在适当的级别解决监管风险管理。但是，由于电子商务、流媒体服务和在线服务中定制体验的使用不断增加，因此预计推荐引擎细分市场在未来增长最快，在这些服务中，动态关系映射可以极大地促进客户互动和竞争力。

北美在全球图数据库市场中占据最大的市场份额

北美市场在图数据库市场中占据主导地位，因为它率先采用了先进的数据管理技术，拥有 Neo4j、Microsoft、Oracle 和 AWS 等市场顶级厂商，并大力投资于研发。该地区拥有完善的数字基础设施，并且在金融、医疗保健、零售和政府等各个领域对实时分析有着强烈的追求。此外，人工智能、机器学习和知识图谱的日益普及促使企业利用图数据库来检测欺诈、提供推荐并防范网络安全威胁，从而巩固了北美在国际市场上的主导地位。

2024年，美国在北美图数据库市场中占据主导地位

美国图数据库市场在北美图数据库市场中占据主导地位，这得益于其强大的技术生态系统、全球数据库供应商的集中以及对大数据、人工智能和云计算的投资。美国的企业在银行、医疗保健、零售和社交媒体领域广泛采用图数据库，以分析复杂的关系，从而增强个性化和改进欺诈检测。此外，由于该国拥有最好的研究机构、强大的风险投资基金以及政府对数字创新的补贴，因此图数据库的采用速度更快。所有这些因素都在推动美国图数据库市场的发展。

图数据库行业竞争格局

全球图数据库市场竞争激烈，有几家全球和国际市场参与者。主要参与者正在采取不同的增长策略来增强其市场影响力，例如伙伴关系、协议、合作、地域扩张以及并购。

顶级图数据库市场公司

市场上的主要参与者包括 Neo4j, Inc.、Amazon Web Services, Inc.、DataStax (IBM Company)、Franz Inc.、Microsoft、Oracle Corporation、Stardog Union、TIBCO Software Inc.(Cloud Software Group)、TigerGraph, Inc. 和 ArangoDB GmbH。

图数据库市场的最新发展

• 2025 年 10 月，亚马逊将其 Neptune 图数据库与 GraphStorm 集成，以在延迟敏感的环境中实现可扩展的图机器学习。这使开发人员能够训练图神经网络模型并将其部署为实时推理端点，直接查询 Neptune 以获取子图邻域。

• 2025 年 7 月，TigerGraph 获得了 Cuadrilla Capital 的战略投资，以加速其企业 AI 基础设施创新。这笔投资旨在提升 TigerGraph 在 AI、混合图分析和产品开发方面的能力。

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