ArangoDB 圖形資料庫｜揭露資金流、強化反洗錢防護

本文旨在深入探討 ArangoDB - 一款原生多模型資料庫，並分析其在金融服務業的戰略價值。

ArangoDB 能夠無縫整合圖形、文件與鍵值等資料模型，透過統一的查詢語言 AQL 提供一致且高效的資料存取體驗。這使其在處理如詐欺偵測、風險控管、客戶個人化服務等高度互連資料場景中，展現出獨特優勢。

同時，本文亦將透過與 Neo4j 的技術比較，剖析 ArangoDB 在多功能性與效能層面的競爭力，並說明其作為現代金融資料基礎設施的潛力與定位。

圖形資料庫的戰略必要性：釋放互聯數據的洞察力

理解圖形資料庫：核心概念與架構

一、圖形資料庫代表了傳統資料儲存範式的根本性轉變：

它們是一種系統性的資料集合，其核心在於強調不同資料實體之間的關係。與傳統關聯式資料庫將資料儲存在僵化、預定義的表格中不同，圖形資料庫將資訊建模為互連實體及其關係的網路。這種以 Node/Edge 為中心的方法是其決定性的特徵。

二、圖形資料庫中的資料架構圍繞兩個主要組成部分：

• 節點 (Nodes)： 這些代表實體，例如客戶、金融交易、銀行帳戶或設備。節點可以擁有描述它們的屬性（例如，客戶節點可能具有 姓名、地址、帳戶狀態 等屬性）。
• 邊 (Edges) 或關係 (Relationships)： 這些代表節點之間的連接或互動。邊總是具有方向性，指示關係的性質（例如，「客戶 A 與 帳戶 B 交易」、「設備 X 由 客戶 Y 使用」）。與節點一樣，邊也可以擁有描述關係本身的屬性（例如，「交易」邊可能具有 交易金額、時間戳、地點 等屬性）。這種直接的關係表示方式有助於高效地遍歷和查詢複雜的連接。

圖形資料庫的關鍵優勢：靈活性、效能與關係遍歷效率

圖形資料庫在處理「高度互連資料」時，展現出相較傳統關聯式資料庫更明顯的優勢，尤其在現代金融、社群或推薦系統的場景中格外關鍵。以下是三大重點：

一、靈活性 (Schema Flexibility)

• 相較於傳統資料庫需先定義結構 (Schema)，圖形資料庫提供了高度模式彈性。
• 資料分析師可以動態新增或修改節點、邊、屬性，無需影響現有功能或重構整個資料模型。
• 這種「無模式 / 模式靈活」的設計，特別適合需求變化頻繁的資料環境，如即時風險監控或快速產品迭代。

二、效能 (Performance)

• 在處理大量且複雜的關聯資料時，圖形資料庫效能高出數個數量級。
• 清關聯式資料庫在做多層 JOIN 查詢時容易遇到效能瓶頸，而圖形資料庫中的邊（關係）是資料的一等公民，已預先儲存，不需動態計算。單
• 即使資料量劇增，遍歷效能仍能保持穩定。

三、查詢效率 (Query Efficiency)

• 查詢語法更加簡潔直觀，無需像 SQL 那樣層層巢狀 JOIN。
• 利用圖形遍歷 (Traversal)，可快速找出節點間的多跳關係與深層模式。
• 產生互連資料的洞察與報告時，不僅執行快，也節省大量資源。

圖形資料庫特別適合以下應用場景：

• 社交網路分析：找出社群中的關鍵人物、分析使用者行為模式。
• 推薦系統：根據使用者偏好和商品關聯性提供精準推薦。
• 詐欺偵測：識別異常交易模式和關聯網路，揪出詐欺行為。
• 知識圖譜：構建實體與概念之間的複雜關聯，實現智慧問答和語義搜索。

擁抱資料多樣性：多模型圖形資料庫的力量

定義多模型資料庫：

當我們說 ArangoDB 是「多模態(multi-model)」資料庫時，指的是它能夠在單一資料庫引擎中同 時支援多種不同的資料模型，這讓開發者能根據實際需求選擇最適合的資料表示方式，而不需要 引入多個資料庫系統來分別處理不同類型的資料。

三種主要資料模型：

一、文件模型 (Document Model)

• ArangoDB 支援類似 MongoDB 的文件導向資料模型，資料以 JSON(實際上是 BSON-like 的格 式)文件儲存，這非常適合儲存非結構化或半結構化的資料。例如一個使用者的資料可能就是一 整個 JSON 文件，不需要預先定義 schema。

二、圖形模型 (Graph Model)

• 它也內建支援圖形資料模型(如同 Neo4j)，這對於社交網路、推薦系統、網路關係分析等應用非 常實用。節點(vertex)和邊(edge)都本質上是文件，但有圖的語意，加上內建圖查詢語言(比如 AQL 中的 GRAPH 函數)，可以輕鬆執行圖遍歷、社交關係深度查詢等操作。

三、鍵值模型 (Key/Value Model)

• 雖然不是傳統的關聯式資料庫，但 ArangoDB 提供可以模擬類似關聯查詢的功能，主要是透過 AQL(Arango Query Language)，這是一種類似 SQL 的查詢語言，支援 JOIN、FILTER、SORT 等 操作，讓你能像使用關聯式資料庫一樣操作資料。

ArangoDB 的多模型架構：

ArangoDB 並不是單純把多種模型拼裝在一起，而是在一個核心資料引擎中原生整合了以下模型：

• 形模型 (Graph)
• 文件模型 (Document)
• 鍵值模型 (Key-Value)
• 全文搜尋 (Full-Text Search)

這樣的設計意味著：使用者不必切換資料庫或轉換格式，就能在同一筆查詢中同時操作不同模型的資料。

一、單一查詢語言：AQL

• ArangoDB 採用統一的查詢語言 AQL (Arango Query Language)。
• 它雖然語法與 SQL 不完全相同，但設計目的雷同：讀取、過濾、修改與聚合資料。
• AQL 可同時查詢文件、圖形、關聯等結構，讓工程師在處理多模型資料時，不需學多種語法或整合不同資料庫。

二、原生圖形連接能力

• ArangoDB 的底層架構是以圖形為基礎設計，這讓它在多模型中能自然建立關聯。
• 使用者可以透過 AQL，在同一筆查詢中連結文件與圖形資料，不需額外整合層或 ETL 工具。
• 相比之下，其他圖形資料庫（如 Neo4j）在處理多模型時，常需外部系統輔助才能達到同樣彈性。

三、無模式架構（Schemaless）

• ArangoDB 支援「無需預先定義結構」的 Schemaless 架構。
• 這讓開發者能快速建立或修改資料結構，特別適合動態資料如知識圖譜與即時應用。
• 在業務需求快速變化的情況下，也大大減少資料遷移與轉換的時間成本。

四、全文搜尋內建支援：ArangoSearch

• ArangoDB 內建模組 ArangoSearch 提供強大全文搜尋能力。
• 它不是單純的 LIKE 或 CONTAINS 關鍵字比對，而是類似 ElasticSearch 的全文倒排索引引擎。
• 最大優勢是：不需要外部模組即可完成複雜搜尋需求，像是排序、打分、語意分析等都能搞定。

多模型的戰略優勢：

一、單一資料庫處理複合資料結構

• 現代應用系統往往需要處理多種資料型態，例如：
  • 使用者資料是結構化的 JSON 文件。
  • 商品與類別之間存在層級或圖狀關係。
  • 權限控制或推薦系統需進行圖形遍歷。
• 在傳統架構中，這些資料可能會被分散存放在 MongoDB、Neo4j 與 PostgreSQL 等不同系統。這不僅加重了系統整合的負擔，也導致維運與資料一致性管理的困難。
• 使用 ArangoDB 的好處是：這三種資料型態可同時在同一個資料庫內部自然共存，且不需在系統層面進行額外整合。

二、查詢整合與語言一致性

ArangoDB 使用單一查詢語言 AQL（Arango Query Language），不論是：

• 搜尋 JSON 文件中的欄位值（類似 SQL 的 SELECT）
• 做圖形遍歷（如從某個節點開始找出關聯的使用者）
• 結合不同資料集合（類似 JOIN 操作）

都可以透過 AQL 一致地完成，省去在應用層拼裝多套查詢語法的麻煩。例如：

FOR user IN Users
  FILTER user.age > 30
    FOR friend IN 1..2 OUTBOUND user FriendEdges
      RETURN {user: user.name, friend: friend.name}

上述查詢同時涵蓋了 document 過濾(FILTER user.age > 30)與 graph traversal (FOR friend IN 1..2 OUTBOUND user FriendEdges)。

三、資料模型演進彈性

開發初期可能只需要簡單的文件結構（Document Model），但隨著需求演進，可能會逐漸引入：

• 圖形關係：例如使用者之間的追蹤關係、文章之間的引用。
• 跨集合的關聯邏輯：例如訂單關聯到使用者與商品。
• 使用 ArangoDB 可以逐步引入新的資料模型，而無需重構或轉移至其他資料庫系統，這在新創或快速變動的專案中特別有價值。

四、降低系統複雜度與成本

在單一資料庫引擎下整合多種模型，可大幅減少：

• 開發與維運成本（無需部署與監控多套資料庫）
• 資料同步與一致性處理（無需處理多來源資料一致問題）
• 效能瓶頸與資料搬移問題。

此外，ArangoDB 提供的原生分片（sharding）與分散式部署功能，也讓它能處理大規模資料與橫向擴展需求，無須依賴額外中介層。

五、跨模型的資料交互性

舉例來說，如果你儲存社群平台的使用者、貼文、留言、與追蹤關係：

• 使用者、貼文、留言可以是文件（Document）
• 追蹤與留言關係可以建成圖形（Graph）
• 貼文與留言的查詢結果又可以結合其他欄位做彙總、篩選等操作。

透過 AQL 查詢，這些資料可以在一次查詢中整合處理，無需資料層轉換，效能與維護都相對穩定。

❮ 多模型資料庫的優勢優勢 ❯

ArangoDB 與 Neo4j：技術與效能的比較分析

在圖形資料庫領域，ArangoDB 和 Neo4j 都是領先的解決方案，但它們在架構和功能上存在顯著差異，這影響了它們在不同用例中的適用性。

資料模型與查詢語言：AQL 與 Cypher

一、資料模型

• Neo4j： 主要是一個單一模型的圖形資料庫，專門遵循屬性圖形模型。資料被結構化為節點和關係，並透過標籤和屬性提供更細緻的分類和屬性。這種專注使其在純圖形工作負載中表現出色。
• ArangoDB： 作為一個多模型資料庫，ArangoDB 獨特地將圖形、文件和鍵值模型整合到一個單一核心中。這種架構允許儲存多樣化的資料結構並同時查詢它們，為企業提供了極大的靈活性。

二、查詢語言

• Neo4j (Cypher)： Cypher 是由 Neo4j 創建的聲明式圖形查詢語言，現在是 openCypher計畫的一部分。Cypher 使用直觀、視覺化的 ASCII 藝術語法來表達節點和關係的模式，使其易於學習和理解。它針對圖形遍歷和複雜圖形模式進行了最佳化，消除了對互連資料進行複雜 SQL 連接的需求。
• ArangoDB (AQL)： ArangoDB 查詢語言 (AQL) 是一種聲明式語言，其目的與 SQL 相似，但專為多模型資料設計。儘管其語法與 SQL 不同，但對於具有 SQL 背景的人來說通常很容易學習。AQL 的主要優勢在於它能夠在單一查詢中結合不同的資料模型和功能，從而實現對圖形、文件和鍵值資料的統一查詢。

效能基準：圖形計算與載入效率

一、ArangoDB 與 Neo4j：效能基準測試的多重視角

在比較 ArangoDB 與 Neo4j 的效能表現時，不同來源的基準測試揭示出截然不同的結果，這凸顯出「測試環境與應用場景契合度」的重要性。

二、來自 ArangoDB 的官方基準測試（2024 年 12 月）

使用 Wiki-Talk 資料集，由 ArangoDB 官方贊助的測試顯示，ArangoDB 在多種圖形演算法中表現優於 Neo4j，效能提升介於 1.3 倍 ~ 8.5 倍。具體加速成果：

• PageRank：快 2.8 倍
• WCC（Weakly Connected Components）：快 1.7 倍
• SCC（Strongly Connected Components）：快 2.1 倍
• Label Propagation：快 8.5 倍

在圖形資料載入階段，載入速度提升達 100%。

效能優勢來源包括：

• 平行資料提取機制：支援單一與分散系統平行載入。
• 投影資料傳輸：僅提取需要的欄位，減少 I/O。
• 高效圖形分析引擎 GAE：以 Rust 寫成、採用最佳化記憶體結構。

三、來自 ResearchGate 的獨立研究（2025 年 2 月）

使用 ogbl_biokg 資料集，這份學術研究帶來不同觀點：

• 在「查詢互連資料」場景中，Neo4j 明顯快於 ArangoDB 與 MySQL。
• ArangoDB 在複雜查詢執行時間上是三者中最慢的。
• CPU 使用率與能耗：Neo4j 與 ArangoDB 相當，且都優於 MySQL。
• 記憶體效率：兩者皆優於傳統資料庫。

四、解讀測試差異的背後意義

這兩份測試結果的差異反映出：

效能高低 ≠ 絕對真理，而取決於應用場景、資料型態與架構設計權衡

Neo4j vs. ArangoDB

Neo4j 的專業化特點：

• 為圖形資料而生，針對圖形遍歷與演算法高度優化。
• 若工作負載是「靜態資料上的純圖形查詢」，Neo4j 往往是最快的。

ArangoDB 的多功能性定位：

• 優勢在於整合：同時處理圖形、文件、鍵值與全文資料，架構簡潔、開發一致性強。
• 在涉及大量資料載入、圖形分析前處理（如 ETL、血緣追蹤）場景中，表現優異。

五、給企業的決策建議：效能 ≠ 唯一考量

效能比較不是單純的快或慢問題，而是戰略選擇的反映：

六、選擇技術時，請避免僅根據某一方贊助的基準數據

更重要的是：依據實際工作負載進行 PoC 測試，確認資料規模、查詢特性與延遲需求是否契合該系統架構。例如：

• 如果你的詐欺偵測系統是即時載入 + 多跳關聯查詢 + AI 分析整合 → ArangoDB 較合適。
• 如果你只針對既有靜態圖資料做深層圖分析 → Neo4j 可望有更佳圖形查詢效能。

可擴展性、一致性與部署考量

一、可擴展性：

兩種資料庫都設計為可擴展。ArangoDB 支援對大型、高度互連資料集的橫向擴展，包括分片和複製。它既可以垂直擴展，也可以橫向擴展，以適應不斷增長的效能和儲存需求。

二、ACID 事務：

許多圖形資料庫，包括 ArangoDB，都為圖形操作提供 ACID 事務，這對於資料完整性至關重要。ArangoDB 在單一實例上提供強大的一致性，並在叢集模式下提供原子操作。其「OneShard」部署選項在分片領導者上提供 ACID 保證，建議用於大多數圖形用例和重連接查詢，同時透過同步複製確保彈性。

三、部署：

ArangoDB 提供靈活的部署選項，包括內部部署或作為雲端託管服務。

❮ ArangoDB 與 Neo4j：主要差異點 ❯

ArangoDB 在金融服務業的應用：現代挑戰的解決方案

金融服務業正面臨前所未有的資料管理與分析挑戰，源自於資料規模的急遽增長、結構的複雜性，以及持續演變的監管要求。ArangoDB 憑藉其多模型架構與先進的圖形處理能力，提供一套統合且具前瞻性的資料平台，能有效應對金融領域的核心難題。

應對金融資料的複雜性：數量、真實性、血緣與監管合規

金融機構正努力應對資料爆炸式增長和複雜性帶來的多重挑戰，金融機構正面臨下列主要挑戰：

一、資料規模與一致性問題

資料量呈指數增長，單一銀行每日處理數百萬筆交易，涵蓋貸款、存款、資產管理與風險控管等領域，產出數 TB 的關鍵資料。由於資料來自異質系統，若處理流程或演算法不一致，可能導致同一客戶的信用風險在不同系統中產生矛盾數值，增加手動調整與營運風險。

二、資料血緣與可追溯性不足

許多金融機構缺乏有效的資料血緣管理，難以追蹤資料從來源擷取、轉換至最終報表的全流程。這不僅對於合規申報形成障礙，也使問題追蹤流程冗長繁瑣，無法快速定位資料異常的根本原因。這正是 BCBS 239 等監管準則強調資料可追溯性與透明化的緣由。

三、資料品質與 AI 可解釋性挑戰

隨著 AI 與機器學習模型廣泛應用於信用評估、風險計量及詐欺偵測，資料品質與來源透明性成為合規焦點。模型所用資料來自內部與外部來源（部分為非結構化資料），易受偏誤影響，進而影響模型可信度與監管審核結果。

四、遺留系統與現代化障礙

傳統核心系統往往為單一功能設計，不具備靈活的資料整合與查詢能力。當面臨監管規範更新或需整合 AI/ML 應用時，往往需進行大量程式改動與 ETL 處理，造成高昂的維運成本與長週期延遲。

五、詐欺手法日益複雜

監管要求同步升級, 詐欺行為已由個體轉向有組織的犯罪團夥，利用多層交易結構與匿名通訊管道掩蓋其軌跡。同時，金融機構亦須在平衡用戶體驗、跨境交易、GDPR/CCPA 等法規與資安合規之間取得平衡。

ArangoDB 提供的關鍵解決方案：

在現代詐欺手法日益複雜的情況下，單靠單筆交易比對已無法揭示潛在風險。ArangoDB 提供一套具備圖形關聯與即時查詢能力的解決方案，能更有效追蹤異常行為與詐騙網路。

一、解決方式：圖形資料驅動的行為分析

• 整合資料來源：將歷史交易、裝置登入紀錄、客戶資料結合起來。
• 運用圖形模型進行查詢：透過節點（人/裝置）與邊（交易/登入行為）之間的多層關聯，識別潛在詐騙群體。
• 查詢方式範例：透過 ArangoDB 的 AQL，可以撰寫如「從使用者 A 出發，找出 2~4 跳內所有與其有轉帳關聯的人與帳戶」這類查詢。

二、效能特性：毫秒級的圖形關聯查詢

• 支援多跳（multi-hop）關係查詢，速度可達毫秒級反應。
• 例如：追蹤資金從使用者 A 經過 3 層轉帳流向使用者 B，可在數百毫秒內得出結果。
• AQL 的語法設計簡潔，讓這類查詢易寫、好維護、不易錯。

三、與傳統系統比較：彈性差異顯著

這讓 ArangoDB 特別適合用於金融詐欺偵測、組織犯罪追蹤、關聯洗錢分析等需求。

實際應用：金融業案例研究與成功案例

• Refinitiv - Refinitiv 官網

  Refinitiv 作為全球金融資訊供應商，使用 ArangoDB 構建高效的圖形關係平台，以優化資訊推送與監管回應速度。
  “ArangoDB 是一個真正的開源項目，另一個重要優勢是其微服務框架Foxx…”

• Tazama - Tazama 官網

  舊金山，2024年10月23日電 /美通社/ -- Linux 基金會旗下專案 Tazama 與 ArangoDB 攜手合作，為數位支付系統提供即時詐欺偵測功能，開創性地在全球範圍內打擊金融詐欺。此次合作將 Tazama 創新的交易監控方法與 ArangoDB 市場領先的圖形資料庫技術完美結合。
  引述來源
  “Detect fraud before it happens.”

• 需要更多的案例，請與 ArangoDB 連絡

❮ ArangoDB 解決的金融業挑戰 ❯

總結

ArangoDB 是金融業數位轉型的強大助力，結合圖形智慧與資料整合力，為詐欺防堵、合規查詢與客製服務提供一站式解決方案。隨著圖神經網絡（GNN）與向量搜尋的崛起，圖形資料庫將在金融 AI 領域發揮更大潛力，ArangoDB 的多模型架構可望成為未來關鍵技術基石。