【热闻】一文搞懂蚂蚁集团 TuGraph 图数据库
导读 本文将从什么是图数据库,以及为什么要做图数据库开始,介绍 TuGraph 的特性以及未来规划。
介绍围绕下面三点展开:
1. 图数据库简介
(相关资料图)
2. TuGraph 简介
3. TuGraph 规划
分享嘉宾|林恒 博士 蚂蚁集团 蚂蚁开源图数据库负责人
编辑整理|罗春海 佛山大学
出品社区|DataFun
01
图数据库简介
1. 图是新型的数据模型,更适合表达事务及其相互关联关系
以经典的员工和公司关系为例:公司雇佣员工、员工 A 与员工 B 是好友关系、员工 C 参加某个项目等。
① 第一 ,这里所讲的“图”是图论里的“图(Graph)”,不是图片里的“图(Image)”。
② 第二 ,用图去表达的方式,天然地与直观理解相似,或者说与我们在黑板上跟别人描述事物的方式相同。图在数据存储的时候,点和边以及模型与实际场景是匹配。
③ 第三 ,如果这类数据放到传统的数据库中,其实就是关系型数据库(如 MySQL),可能会产生很多表。这里的案例是需要 6 张表,在数据建表过程中,需要填写每位员工的信息,人之间的雇佣关系。总体来说不是特别直观,具有一定入门门槛。
2. 图模型的表达能力强于关系模型
除了模型表达,图能解决什么问题呢?
① 第一类问题: 基于模型建立出来后,可以在上面做查询。如果是简单的查询,类似于查询某个员工的年龄,那其实关系型数据库和图中表达是差不多的,只需要去查某个表或者某个边就行。
② 第二类问题: 另外一类查询,比如查所有雇员数大于 5 的公司。在原来的关系型数据库中,需要查询雇佣关系表,以及它的记录数大于 5 的公司,是一句较为繁杂的 SQL 语句。在图里面,问题会变成去找某个顶点的某属性边数目,该顶点是一家公司,同时它雇佣的边数大于 5。
③ 第三类问题: 当我们希望查员工 A 和员工 C 有什么关系,在关系型数据库里面,我们需要查询各种表。因为他们有的是好友关系,有的是受雇于同一家公司,通过多张表的查询,可以获得所需信息。但如果在图模型里面就比较简单了,只要查两个员工之间有什么路径,而这条路径就代表他们之间的关系。
④ 第四类问题: 除了查这种直接关系之外,还可以查询间接关系,因为路径可以是两跳或者三跳,就相当于是一个深链分析,或者是深度隐藏的数据。这在关系型数据库中非常难表达,而在图里面只要查路径就可以了。所以对于基于关联关系的数据,图模型的表达能力要远高于关系型数据库的表达能力。
3. 图模型在各个领域受到广泛关注
图的应用范围很广。
① 社交网络: 比如微博,我关注了姚晨,那其实就是两个账号之间有条关注的(无向)边。
② 设备网络: 比如在电网,电线杆和电线杆之间连接的网络,以及我们家里的电是怎么通过发电厂传输过来,它们之间由电路组成的设备网络。
③ 交通路网: 比如公路,A 到 B 存在一条路径,基于这个网络就可以分析,从我们这里去海南,哪条路比较方便。
④ 供应链: 比如笔记本,其中键盘、CPU、内存这些硬件是从哪里采购的,每个零部件的下游又是从什么地方采购的,因此供应链也是一种图的关系。
⑤ 资金交易网: 资金交易,在蚂蚁公司内部使用广泛,比如通过支付宝转账的交易记录,就可以做一些反欺诈调查。再比如一些不合规的贷款,都可以从资金网络里面去分析出来。
⑥ 脑神经网络: 更深一点,比如脑神经网络,图的作用就非常大。我们人脑有数百亿的神经元,这些神经信号传递的数据规模,可能不止万亿而是百万亿。神经元是如何从突触去连接的,也是一个点和边的关系,如果我们能把这部分研究好,也非常有助于理解人脑是如何工作的。
4. 图数据库近 10 年越来越受关注
DB-Engines.com 是一个记录数据库发展态势的网站:包括 KV 存储数据库(KEY-VALUE STORES)、关系型数据库、时序数据库。根据综合指标,来评价数据库受关注的程度。
可以看到,图数据库发展受关注的情况,从 2013 年开始,图数据库的发展趋势一骑绝尘,处于蓬勃发展期。
5. 图技术已成为许多现代数据和分析能力的基础
最近商业分析公司 Gartner,预测图技术在 2021 年,数据分析和创新中占的比例较低只有 10%,但是预计到 2025年,图技术在数据和分析创新中的比例将会占到 80%。在未来的几年里面,图的应用落地会变得越来越普遍。
6. 图市场方兴未艾
这是另外一个数据,现在图的市场规模。
可以看到有两列蓝色的和绿色的直方图,
① 蓝色(中国国内图相关应用核心产品市场规模):2019 年是 65 亿,2020 年上 82 亿,2025 将达到 237.9 亿。
② 绿色(中国国内图应用带动经济增长规模):如果算上图应用带动的经济增长,那数据就非常大了。
全世界数据库的市场规模大约在千亿级,图大概是在几亿的规模。它在整个数据库的领域里面,目前是占到 1% 以内,后面会增长到 10% 左右,在未来几年里会发展得非常迅速。
7. 图数据库发展三阶段
我们认为图的发展分成三个阶段:
① 第一阶段: 一开始有一些事情不用图做不了,我们称为 使能阶段 。现在大部分金融行业都处在这个阶段。
② 第二阶段: 有些场景用关系型数据库也可以,但是用图更好,称为 优化阶段 。用图能降低建模成本,提高机器利用率。 现在蚂蚁就处于这个优化阶段。
③ 第三阶段: 图技术普及之后,一开始就可以用图去构思,用图去解决反欺诈、数据分析等问题。图会成为更符合我们大部分人的直觉建模和解决问题的过程,这是我们要一起努力的目标。
8. 什么时候应该用图
什么时候能用图呢?
图的主体是点和边,图就是用来表达点和边的关联关系。现在经常讲万物互联或者物联网时代,这种关联关系就特别适合用图去解决问题。我们可以去找路径、关系、群体。
9. 图模型的优势与挑战
图具备优势,同时也存在挑战:
① 优势: 图是更自然的关系表达方式,不需要进行分表操作。图本身是万物互联的关系,使得数据所见即所存。实际上看到的模型和存储到数据库中是一致的。图具有更强的兼容性,在数据治理方面,可以很好的处理传统关系型数据库中庞大复杂的表之间关系。图的点、边不需要太多限制,就可以轻松把各种异构数据放到同个图中。举个例子,图能够将蛋白质的关联关系、分子结构以及已有研究放到同一个图中,图模型可以容纳更多的数据源,并轻松的处理它们之间的关系,当数据量足够时便可以轻松地把这些数据都使用起来,推导出更好的结果。此外,图能做很多更灵活的算法设计,比如寻找路径、发现群体等。
② 挑战: 图带来巨大好处的同时,对底层的数据库、模型也提出了更高的要求,因为假若真需要万物互联,数据量就会十分庞大,十亿、百亿都非常正常。另外,图里面有另一个非常大的问题,是负载均衡问题。举个例子,比如微博,有的人是大 V 博主,拥有好几亿的粉丝。我们去分析目标点的时候,会发现分析他所需要的资源,会比分析普通的用户所需的计算量大非常多。所以数据的密率分布也会造成严重的负载均衡问题。另外,图操作的性能瓶颈主要是数据访问,而非注CPU 使用率。下文中会讲到 TuGraph 的解决方案。
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02
TuGraph 简介
1. TuGraph 背景
(1)2016 年
北京费马科技成立: 致力于图数据的研发和商业化。
(2)2017 年
Alpha 版本发布: 彼时 TuGraph 用 LightGraph 的名字。
(3)2020 年
①(07 月)通过 LDBC-SNB 测试: 功能完善之后,由于 TuGraph 做的是面向高性能,因此做了 LDBC 的 SNB(在社交图中进行模拟真实查询场景)的测试(类似于数据库性能 TPC-C 测试),测出了非常好的值,就拿到了榜一,打破了原记录。
②(11 月)费马科技并入蚂蚁集团产品融合: 我们这波人更想注重于技术开发,就和蚂蚁集团做了融合,蚂蚁也有更多的数据和场景去帮助 TuGraph 进行向前演进。
(3)2022 年
①(08 月)再次刷新 LDBC-SNB 成绩。
②(09 月)TuGraph 单机版开源。
③(12 月)TuGraph 上阿里云:目前已经 可以免费试用了。
总结来讲,TuGraph 是一个开源的、易用的、先进的,同时功能完备的单机高性能图数据库。
2. 技术先进
TuGraph 具备良好的学术基础,做了大量的基础研究,相关论文发表在国际顶级会议,如 SIGMOD、VLDB 等,我们先进行了一些学术研究,再把这些学术研究在工业界中去落地,也有很多的专利和软著。
3. 产品及技术广受行业认可
它设计出来除了用来打榜之外,还有很多商业上的行为,我们拥有众多客户,同时蚂蚁集团的 TuGraph 入选了 IDC 的主流图数据库供应商,也同时入选了世界互联网的先进科技成果,LDBC-SNB 的测试也居榜首。
4. 系统架构
整体架构上,跟大部分的图数据库类似。
(1)操作系统 & CPU
① 操作系统: CentOS、SUSE、麒麟。
② CPU: X86、ARM、鲲鹏、海光等。
兼容绝大部分的操作系统和 CPU,包括麒麟和 SUSE 的操作系统,鲲鹏和海光的 CPU。
(2)KV 存储层 & 图存储层
① KV 存储层: ACID、索引、属性图模型、多图。
② 图存储层: 多版本 B+ 树、WAL(Write Ahead Log)。
图存储这一层是基于 KV 做的,在上面嵌了一层图的语义,能使其更加高效。
(3)Core API
作用: 计算跟存储之间,以一层 Core API 隔开。好处是层次比较清楚,有利于模块化的开发。
(4)计算层
① Cypher: 基于描述性的图查询语言,等到类似于 SQL 的国际标准图查询语言出来之后,我们会集成 ISO GQL 接口。
② 存储过程 API :除了 Cypher,还提供了一个更底层的存储过程的 API,有更好的性能和更灵活的表达力。
(5)客户端
① 支持不同语言的客户端 :包括 Java(OGM)、Python、C++。
②可视化工具 :包括 TuGraph Browser、TuGraph Explorer,接下来会进一步介绍。
(6)生态工具
包括一些常见的工具,不再展开。
5. TuGraph Broswer
TuGraph Browser 是一个 WEB 端,可以进行可视化交互。比如基于点边的画布,双击能展开邻居顶点,点击可以看到属性。TuGraph 的几乎所有功能都可以可视化交互完成。
6. TuGraph Explorer
另外,TuGraph Explorer 侧重应用层,对点、边的逻辑操作做进一步具象化。Explorer 的开发基于 GraphInsight,也是蚂蚁开源的项目之一。形式上可以通过拖拽的方式,创建定制化的交互页面,更符合业务逻辑。其中,点可以换成不同的图标,可以预制一些算法,这样完全不懂技术的业务方也可以通过简单的操作,得到他想要的业务逻辑,以及查询的结果。
7. 多版本图存储
(1)Copy-on-write B 树: 最底下的存储,是基于 Copy-on-write 的 B+ 树,多版本的 B+ 树,好处是读性能会非常好。对于 Scan 的操作,图经常会有一个点需要找出它所有边的这种行为,这一类操作会非常快。
(2)无锁操作 :RocksDB 是一个非常常见的底层 KV 数据库,在测试中会发现 RocksDB 的写性能会比 LMDB 更好,但读性能不如 LMDB。我们分析了一些线上的业务,也参考 LDBC-SNB 测试,发现它们的读写比大概是 20:1,即 20 个读会有 1 个写。读在大数据里面更加频繁,更需要关注其性能。从这个角度来讲, TuGraph 倾向于使用 LMDB。
(3)自适应数据映射 :TuGraph 把图的语义映射到一个 LMDB 这种 KV 的上面,需要解决大点的读写操作问题,采用自适应的映射,具体技术细节不再展开。
8. HTAP:一份数据,多种用途
HTAP 是指,除了跑类似于 K-Hop 的图查询,还可以跑类似 PageRank 和 BFS 这种较复杂的全图分析。
(1)HTAP 框架接口
① 事务操作(事务接口): 从左边看,K-Hop 的查询操作会有一些事务接口在图存储上。
② 简单图分析算法(动态图分析框架): 直接在原来的图上操作,就像找两个点之间的最短路径,或者跑 Jacord 这种稍微局部一点的分析。
③ 复杂图分析算法(静态图分析框架): 如果分析比较复杂,比如 PageRank 或者 Louvain,会有额外的操作,先把数据导入 Snapshot,再在 Snapshot 上去跑真正的分析算法。因为导数据需要开销,只有后面的分析足够复杂,才能盖过这部分开销,让后面在一个合适的数据结构上跑的更快。
(2)HTAP 框架存储
外部存储: 在整个框架上,复杂分析和算法也能直接从外部存储上去取,不一定要先导到 TuGraph 里边。
9. 支持 6 大类 30 多种图分析算法,便于挖掘业务价值
算法有 34 种,可分为六大类:1)社区发现;2)图结构算法;3)路径查询算法;4)重要性分析;5)关联性分析;6)模式匹配。
其中模式匹配里,子图匹配算法是跑一个子图同构的算法,Motif 算法是去数小图的 Pattern,可以说 TuGraph 能够支持绝大部分的图算法。
10. 灵活丰富的接口
TuGraph 有一层 Core API 把存储和计算分开,有基于存储过程 C++ 和 Python 的语言,也有更加简单的类似于 GQL 的 Cypher 的语言,也有不同的客户端,中间会通过 REST 的过程、RPC 的网络协议去连接。
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03
TuGraph 规划
1. 技术规划
TuGraph 现在已经开源,之后会持续推进。TuGraph 没有计划去做 Sharding 的图存储分布式版本,但是会有基于高可用的版本。
(1)KV 存储层
下一代存储引擎: LMDB 的写性能仍有改进空间,可能会去做基于 Hash 的优化,或者重新设计。
(2)图存储层
隐私计算: 有可能会做,因为我们希望 TuGraph 架构简单。所以有一些学术界、工业界的尝试,都可以先拿 TuGraph 试一遍。
(3)计算层
① Cypher(性能优化)。
② ISO GQL: 等 ISO GQL 发布之后,或者现在已经拿到的 Draft,同步去实现 ISO GQL 的查询语言。
③ 图分析引擎(Python 接口): 目前的图分析使用的是 C++,后面会尝试在中间做一层 Python 的接口(在3.4.0版本中已经具备)。
④ 图神经网络引擎: 已经简单集成 DGL,后期会做更深度的集成,让两边的交互更简单。
(4)生态工具
① 云化部署: 已经上阿里云,后面也计划上 AWS。
② 一键迁移: 希望能做一些小工具,比如原来用 Neo4j 时候,发现数据量比较大的时候,性能不佳,也能够比较方便的一键迁移到 TuGraph。
2. 目标群体
(1)直接用户 & 解决方案提供商。
(2)开发人员。
(3)研究人员。
希望有部分的图数据库开发和研究的人员,能够参与到我们中间来,因为 TuGraph 是开源的产品。我们会日常去维护它,在使用过程中,有任何问题也可以联系我们。
3. 社区使用指南
(1)我们的官网(www.tugraph.org)和公众号,是集中发布信息的地方。
(2)技术问答,推荐大家使用 GitHub 的 Discussion,我们每天都会去上面回答相关问题。
(3)作为开发者,可以提交 Issue、Repo,工具都是完备的,我们也会在上面跟进。我们还会继续完善设计文档。后面会通过做 Demo 和开 Meetup 的方式,把整个社区环境运营起来。
(4)交流群,大家可以去钉钉上面提问。
(5)其他社区(SegmentFault、CSDN、Bilibili),我们也会在上面发布一些信息,建议优先使用 GitHub。
4. 阿里云免费试用
阿里云的免费试用现已开放,只需通过链接点击试用,配置是 4vCPU、32GB 内存的机器。启动 TuGraph,点击就能创建,运行后会有 IP 端口,可在页面上进行操作。如果想更定制化,或者是性能测试,可以去 GitHub 上,根据指引下载代码,自行编译运行。
参考链接:
TuGraph 开源地址: https://github.com/TuGraph-family/tugraph-db
一键云上免费部署: https://aliyun-computenest.github.io/quickstart-tugraph/
今天的分享就到这里,谢谢大家。
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中新网11月8日电 据北京卫健委官方微博消息,11月7日0时至24时,北京新增1例本土确诊病例,无新增...
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河北石家庄深泽县7日新增1例无症状感染者 为8岁男童
中新网11月8日电 据石家庄卫健委官方微信消息,石家庄深泽县应对新冠肺炎疫情工作领导小组办公室8...
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高速封闭、机场关闭、学校停课 辽宁多部门发应急预案应对极端天气
中新网沈阳11月8日电 (李晛 王景巍)7日在寒潮影响下,东北地区局地降大雪。辽宁省气象部门当日连...
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云南新增本土确诊病例3例 新增本土无症状感染者3例
中新网11月8日电 据云南省卫健委网站消息,11月7日0—24时,云南省新增确诊病例9例,其中境外输入...
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努力让每个人都有出彩机会
努力让每个人都有出彩机会 “孩子明年要参加中考,成绩一直提不上去,送他读职高,也是一种选择...
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参与和见证中国水电发展
参与和见证中国水电发展 余吉安的童年是在马来西亚加里曼丹岛的沙捞越州古晋市度过的。家门口的...
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中国航天:为实现中国梦提供战略支撑
中国航天:为实现中国梦提供战略支撑(科技名家笔谈) 今年是中国共产党成立100周年,也是中国航...
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