在进行图数据库选型时，我目前正在比较 Neo4j 和 NebulaGraph。当前数据体量相对较小，构成的图大约有几百万条边，未来可能扩展至亿级规模。我们主要在大模型的 RAG 上应用图数据库，从后续扩展性来看，NebulaGraph 更符合需求。现阶段单节点部署即可满足需求，但考虑到 NebulaGraph 的分布式架构，计划评估单节点和小集群部署在读写性能上的差异。希望了解以下内容：
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单节点 vs 小集群：在读写性能上，NebulaGraph 的单节点部署与小集群部署的差异在哪里？这对于几百万条边的数据量会有多大影响？
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扩展性建议：在数据量扩展到亿级的场景下，是否建议直接使用 NebulaGraph 的分布式集群？有哪些配置或优化建议？
同时，将以下特性对比总结如下，如有补充建议或优化也非常欢迎：
| 特性 | Neo4j（国际） | NebulaGraph（国内） | 备注 |
|---|---|---|---|
| 影响力 | 极高 | 较低 | Neo4j是全球领先的图数据库，在db-engines排名第一；NebulaGraph在国内逐渐受到关注，但全球影响力相对较小。 |
| 社区活跃度 | 高 | 一般 | Neo4j拥有全球性的用户社区，资源丰富；NebulaGraph在国内有较活跃的社区，在国内回复更为及时。 |
| 是否开源 | 是 | 是 | 两者均为开源项目，并提供企业版以扩展功能和获得商业支持。 |
| 学习成本 | 一般 | 一般 | 两者的查询语言相似，学习曲线较为平缓。 |
| 读写性能 | 读性能高，写性能一般 | 读写性能高 | Neo4j在读密集型场景表现优异，但写性能相对较弱；NebulaGraph优化了分布式读写能力，适合高并发场景。 |
| 生态 | 健全 | 健全 | 两者均提供丰富的生态工具和第三方集成支持。 |
| Flink Connector | GitHub开源版本，无维护 | 官方维护 | Neo4j有开源的Flink Connector，但版本久远；NebulaGraph官方提供并维护Flink Connector，但适配性待测试。 |
| 查询语言 | Cypher | nGQL（类似Cypher） | 两者的查询语言类似，nGQL受Cypher启发，学习成本低。 |
| 扩展性 | 中等（企业版支持集群） | 高 | Neo4j的企业版支持集群部署；NebulaGraph天生支持分布式架构，易于横向扩展。 |
| 数据模型 | 属性图模型 | 属性图模型 | 两者均使用属性图模型，支持复杂的图数据关系。 |
| 存储架构 | 单节点（社区版），集群（企业版） | 分布式存储 | Neo4j社区版仅支持单节点，企业版支持集群；NebulaGraph采用分布式存储架构，适合大规模数据。 |
| 备份与恢复 | 支持 | 支持 | 两者均提供备份与恢复功能，保障数据安全。 |
感谢您的指导与建议！
