AI Infra：PuppyGraph，让你的数据仓库立即具备图智能的引擎
https://github.com/puppygraph/
一、产品定位
PuppyGraph 是一个 图查询引擎（Graph Query Engine），定位于在企业现有的数据仓库或数据湖之上，快速启用图分析能力，而不必重新部署或迁移数据到图数据库。
它的核心主张是：
“Zero ETL, instant graph insights.”
即——无需数据抽取和复制，就能直接在现有数据上执行图查询与多跳关系分析。
二、目标用户与应用场景
目标用户包括：
- 已经拥有数据仓库、数据湖（如 Snowflake、BigQuery、Iceberg、Delta Lake）但缺乏图分析能力的企业
- 希望进行多跳关系分析、欺诈检测、供应链关联分析的团队
- 想在 BI 或智能系统中引入“关系上下文”的数据团队
典型应用场景：
- 反欺诈与风险监控：识别跨账户、跨交易的复杂关联
- 推荐系统与关系发现：分析用户-产品-行为网络
- 供应链与知识图谱分析：理解节点间的层级与依赖结构
- 网络安全分析：揭示多跳攻击路径与潜在依附关系
三、核心产品功能
| 功能类别 | 产品特性 |
|---|---|
| 数据接入 | 可直接连接 SQL 数据仓库与湖仓系统（支持 Iceberg、Delta、Hudi、Postgres、DuckDB 等） |
| 图建模 | 自动将表映射为“节点（Node）”与“边（Edge）”，用户可定义图关系视图 |
| 图查询 | 支持多跳（multi-hop）关系查询、路径搜索、邻域遍历、图模式匹配 |
| 性能优化 | 内置分布式并行引擎，支持数亿到数十亿条边级别的图查询 |
| 无 ETL 架构 | 无需将数据复制到新系统，直接在现有数据上运行 |
| 部署体验 | 提供容器化部署、云端托管版本，10 分钟可启动 |
| API 接口 | 支持标准图查询语言（Cypher/Gremlin）及 RESTful API 接入 |
四、产品优势（Product Differentiation）
- 零 ETL，极快落地
不需将数据迁移到图数据库，节省 ETL 成本与运维复杂度。 - 兼容现有数据生态
能直接连接主流数据仓库与数据湖，与 BI 工具或 AI agent 协同使用。 - 高性能可扩展架构
支持亿级边、多跳查询的低延迟访问，适合交互式分析与在线图计算场景。 - 面向分析师与开发者的易用性
既提供图查询语言接口，又能可视化关系结构，适合跨部门协作。 - 支持混合查询模式
同时支持 SQL 查询与 Graph 查询，让用户在一个系统中实现结构化与关系型分析。
五、典型使用流程
- 连接数据源：连接企业数据仓库或数据湖
- 自动生成图视图：选择哪些表映射为节点和边
- 执行图查询：通过 Cypher/Gremlin 查询或可视化界面探索多跳关系
- 嵌入分析系统：将结果接入 BI 工具、监控系统或智能应用
六、适配生态
PuppyGraph 已经宣布与以下系统集成：
- DuckDB / MotherDuck
- Apache Iceberg / Delta Lake / Hudi
- Postgres / MySQL / BigQuery / Snowflake
- StreamNative（实时流处理）
这意味着它可以作为 图分析中间层，无缝接入企业现有的数据基础设施。
七、产品形态与部署选项
| 版本 | 部署方式 | 适合用户 |
|---|---|---|
| PuppyGraph Cloud | 托管云服务 | SaaS 企业用户、快速试用 |
| PuppyGraph Enterprise | 本地 / 私有云 | 对安全、合规要求高的企业 |
| Developer Edition | Docker 单机部署 | 开发测试、概念验证（PoC） |
八、商业价值
PuppyGraph 的商业价值体现在：
- 降本：避免重新构建图数据库集群
- 提速：即插即用的图查询层，缩短数据洞察周期
- 增强智能系统：让传统数据分析具备关系网络推理能力
- 统一数据资产：在单一数据基础设施上同时支持 SQL + Graph
九、与其他图数据库的区别
PuppyGraph = 让现有数据仓库瞬间变成图数据库的引擎层，
而 Neo4j / TigerGraph / Neptune = 需要构建和维护的专用图数据系统。
| 维度 | PuppyGraph | Neo4j | TigerGraph | Amazon Neptune |
|---|---|---|---|---|
| 产品类型 | 图查询引擎（Graph Query Engine） | 原生图数据库（Property Graph DB） | 分布式高性能图数据库 | 云托管图数据库服务 |
| 数据存储模式 | 不存储数据，本身为查询层（零 ETL） | 专用图存储（节点/边结构） | 专用并行图存储 | AWS 托管存储（S3 + Graph） |
| 数据来源 | 直接连接 SQL 仓库、数据湖（Iceberg、Delta、BigQuery、Snowflake） | 自建 DB 内部存储 | 需导入数据 | 需导入至 Neptune 实例 |
| 部署复杂度 | 极低（10 分钟可用，支持容器与云） | 中等（需建库与索引） | 高（分布式集群配置） | 中（AWS 自动管理） |
| ETL 需求 | 无需 ETL （直接查询原始数据） | 必需（需导入至 Neo4j 存储） | 必需 | 必需 |
| 主要查询语言 | Cypher、Gremlin、GraphQL | Cypher、Bolt | GSQL（自研） | Gremlin、SPARQL |
| 性能主打方向 | 在外部仓库上进行多跳并行图查询 | 优化单机与 cluster 查询性能 | 大规模并行遍历（MPP） | 稳定云端性能 |
| 可扩展性 | 自动分片，支持 PB 级数据湖图 | 中（需 Neo4j Fabric） | 极高（原生 MPP 架构） | 高（AWS 弹性） |
| 数据一致性 | 依托原数据源（ACID 由仓库保证） | 内部 ACID 事务 | 内部 ACID 事务 | AWS 事务一致性 |
| 查询延迟 | 毫秒-秒级（依赖数据源 IO） | 毫秒级（本地存储） | 毫秒级（分布式） | 毫秒-秒级（云端网络） |
| 可视化与工具生态 | 轻量级控制台、API 集成 | 丰富的 Neo4j Bloom 等工具 | 专业 GSQL Studio | AWS Console + SDK |
| 集成生态 | 与 DuckDB、Snowflake、Iceberg、StreamNative 等兼容 | 与 LangChain、Kinecosystem 等集成丰富 | 主打企业闭环生态 | 与 AWS 全栈生态深度集成 |
| 典型使用场景 | 在数据仓库上直接做关系分析、反欺诈、知识图谱 | 内部图建模、推荐系统 | 大规模图计算、实时关系分析 | 云端多模型图查询 |
| 商业模式 | SaaS + 企业订阅版 | 免费 Community / 企业订阅 | 企业订阅 + 云服务 | 按 AWS 使用量付费 |
| 产品优势 | 零 ETL、快速部署、数据生态兼容性强 | 成熟、生态完备、工具丰富 | 性能极高、面向复杂并行分析 | 云端弹性、集成安全 |
| 潜在局限 | 非专用图存储，对实时写入支持有限 | 存储成本高、扩展性有限 | 部署复杂、学习曲线陡 | 受限于 AWS 生态锁定 |
| 最佳匹配用户 | 已有仓库/湖仓体系，想快速获得图智能 | 想构建完整知识图谱或 AI 关系网络 | 拥有超大规模关系数据的企业 | 全面云化、基于 AWS 的机构 |
9.1. PuppyGraph 的战略定位不同：
- 它不是“再造一个图数据库”，而是“让数据仓库即刻具备图能力”。
- 重点在于 快速启用、零数据迁移、兼容性高。
9.2. 传统图数据库偏重存储与事务控制：
- Neo4j 与 TigerGraph 更适合需要长期维护的、结构化的知识图谱或实时写入场景。
- PuppyGraph 更适合探索式分析与决策智能系统。
9.3. 对智能系统的意义：
- PuppyGraph 可以成为一个“图上下文层（Graph Context Layer）”，让智能系统在不改变数据架构的前提下获得多跳推理与关系洞察能力。