1. Il est facile d'installer à la fois une instance unique d'ArangoDB et un cluster ArangoDB sur différents systèmes d'exploitation, y compris CentOS, Ubuntu, MacOS et Windows. Vous pouvez essayer et tester la base de données graphique en quelques étapes seulement. 2. L'AQL est facile à apprendre et à comprendre. Le document officiel sur l'AQL est très détaillé. Tout le monde peut l'apprendre simplement en lisant le document AQL. 3. La chose la plus importante est que l'AQL pour le parcours de graphes est très efficace. Pour un graphe composé de cent mille nœuds, il faut une demi-heure pour interroger tous les anneaux qui incluent de 6 à 12 nœuds. 4. ArangoDB est sans schéma pour un grand graphe. Il est donc facile de modifier la structure du graphe sans se soucier de différents problèmes. 5. ArangoDB prend en charge différents modes de cluster. Cela signifie que, quelle que soit la taille de vos données, ArangoDB peut s'adapter dynamiquement en augmentant ou en réduisant l'échelle.

Cette base de données est une centrale de toutes les possibilités NoSQL. Avec un forum actif et des canaux Slack, le support fourni (même pour les utilisateurs de la communauté) est excellent. Nous avions utilisé Neo4j auparavant, mais il limite beaucoup de choses pour son édition entreprise et c'est pourquoi nous sommes passés à Arango et nous sommes en effet satisfaits.

Migrer un projet vers ArangoDB à partir d'une base de données documentaire était intimidant au début, mais avec tous les outils qu'il propose, cela a été beaucoup plus facile. Le langage de requête a une courbe d'apprentissage assez douce tout en vous dotant d'une grande puissance. L'interface web riche était la plus utile pour moi ; elle m'a permis de manipuler les données et les requêtes avant de m'engager dans une mise en œuvre réelle.