Slater：让百亿边图跑在几百 MB 内存

Slater – Low-memory graphdb designed for read-heavy graphs

图数据库最大的痛点就是吃内存，图有多大就得配多少 RAM，这让大规模部署成本高昂。Slater 彻底颠覆了这一规则，它专为读多写少的场景设计，能将数亿节点和数十亿边的图数据，仅用几百 MB 内存就能流畅运行。它通过按需从磁盘加载数据，将内存占用与图大小解耦，同时支持 Bolt 协议，让现有的 neo4j 驱动无缝接入。更酷的是，它还内置了磁盘原生的向量搜索，支持实时持久化写入，且写入操作完全不影响读取性能。无论是知识图谱、推荐系统还是身份图，Slater 都能让你低成本地扩展读副本，轻松应对海量关联数据查询。

"Slater 的内存占用由你设定的缓存预算决定，而不是由图的大小决定。"