如何去伪存真地看懂一份图数据库的评测研究报告？

库模DF的基本特征：

有向上图 ：由三角形（人）和边（关心父子关系）组成，其里关心父子关系为有向边。Twitter源多达据库里有两列，互换在每一行是由TAB键再分的两个多达字，例如，12与13，代注记两个用户的ID，回老家应两者错综复杂的有向的关心父子关系：12关心13。在上图多达据库可视所谓里就应框架为两条边，一条回老家应从12到13的持续性边，另一条则是从13到12的鼓动之亦然边，缺一不可。右方的可验证确实里很多无误的弊端都与此就其——未框架鼓动之亦然边，转发结果就才会不可避免的差错。 单纯上图vs.多边上图 ：如果一对三角形错综复杂不存在最少（另有）2条边，则其为多边上图，否则即为单纯上图。在单纯上图里任意三角形错综复杂最多只有1条边，因此单纯上图也称之为“单边上图”。Twitter多达据库本来是一种一般来说的多边上图，当两个用户互就其心对方时，他们之错综复杂可以密切相关于两条边。在金融业过场里，如果用户账号为三角形，账号融资为边，两个账号之错综复杂可以不存在多笔账号父子关系，即多条边。很多系统其设计才会默许单纯的单边上图，就才会带上来很多上图上转发与不下算的结果差错的弊端。 点、边本体 ：Twitter多达据库本身除了隐另有的边的方向可以作为一种一般来说的边本体外，不一定不存在其他点边本体。这个基本特征类似于金融业行业里的融资江河上图——无论是三角形还是边都可能不存在多个本体，可以被用来对实体或父子关系揭开精确的转发填充、挑选、依序、催所谓演算、下钻、密切相关研究等。不默许点边本体填充的上图多达据库库可以认为功能性未充分利用闭环，也不具备零售业所谓价值。

上图2 单边上图 vs. 多边上图

2 简报暗示

上图多达据库库基准次测试简报的章节则才会据估计覆盖面积如下几个外：

次测试生态 ：基准次测试计算机系统生态，次测试多达据库集等； 多达据库查找 ：全量多达据库查找、多达据库库启动时生产成本等； 转发稳定性 ：例如多达据库库、K东边、最细同方向、上图启发式等； 多达据处理方式则修正 ：对上图多达据库的上同调构造或多达据库库揭开修正后的转发结果可验证； 功能性完备性、用户界面 等：例如系统其设计运维、灾备、、Smalltalk语言、二次开发终端等。

在后3个外基本上所有制造厂商的基准次测试简报则才会覆盖面积，然而第4和第5个外很多制造厂商就不才会涉及——其里第4外的有无可以看成是辨别OLTP/HTAP与OLAP系统其设计的众所周知各种因素。 辨别一款真正的上图多达据库库与上图不下算框架（或上图多达仓）的如此一来加要潜能次测试方法就是：系统其设计究竟带有多达据处理方式则、时序多达据库修正的潜能——换言之，上图多达据库库与上图不下算框架在究竟默许多达据处理方式则修正上有所谓的差异，前者可以多达据库时序修正，并在多达据库保有一致性的前提下默许各种上图转发与启发式，而后者则才会在一个系统的多达据库上做转发与修正（或者是每次修正后须要如此一来加新查找多达据库才能充分利用修正后的上图转发与上图启发式不下算）。

次测试生态

在此之前基本上所有的上图多达据库库的产品配备文件列车运行的的平台是基于Intel X86 64位服务器端的。在国内外，因为国产所谓、信创等生态的兴起，开始不止现基于ARMCore的接口服务器端，不过因为CISC（适合于同义令集）与RISC（精简同义令集）两种CPU同义令集差异性不小，上图多达据库库原生默许ARM的极多，在此之前只有Ultipa和ArangoDB原生默许ARMCore。其它制造厂商基本上通过IIS或建模所谓来默许ARMCore，在稳定性上不容才会大打折扣。

在基本的服务器端次测试方法上，相异的基准次测试才会不存在差异性，主要在不下算、CPU、外存和局域网带上宽上。这其里最框架的次测试方法是服务器端的CPU核能多达。换用CPU核能多达趋高的系统其设计详述该系统其设计的潜在并作潜能趋高，鼓动之则详述该系统其设计不一定才会去充分扣留CPU异质的并作算力。高稳定性系统其设计上会才会换用16核能（32函数调用）以上的服务器端实例揭开次测试。例如Neo4j系统其设计，即便是其OpenBSD安装也只须要8核能CPU，因为Neo4j在绝大基本上的转发和上图启发式不下算全过程里并作生产能力高得多（每个转发的最大者并作才会用到4函数调用）。类似于的，基于JaSmalltalk语言或串行Smalltalk方式则框架的上图多达据库库系统其设计都不存在类似于的表现形式——并作生产能力不高，系统其设计稳定性、陡然率不高、时耗大，因此一般次测试服务器端的核能多达都持续上升（例如12核能）。

上注记里列不止的就是一种典DF的里等配备的接口生态。除了CPU的核能多达多少之外，CPU、外存与网卡的稳定性也才会对次测试结果有一定的影响，但是它们在基本上的上图多达据库库稳定性次测试项里不一定是首要决定各种因素！这也是上图多达据库库的基准次测试与其它多达据库库差异性最大者的大多：上图多达据库库是不下算适当（不下算与存储器同为一等公民），而父子关系DF多达据库库、多达仓、多达湖以及绝大基本上分布式父子关系DF多达据库库都是存储器适当的（算力是附着于存储器的二等公民）。 换言之，宗教性多达据库库解决弊端的是I/O或存储器密集DF挑战，而上图多达据库库解决弊端的是不下算密集DF挑战。

软件生态在此之前已知的所有上图系统其设计都基于Linux操纵系统其设计，并且才会包另有容器或IIS生态来揭开PVC与可避免。

多达据库查找

多达据库查找上会才会有几个次测试方法：

多达据库集的个数、确定性 查找时错综复杂 CPU

其里，多达据库集个数关心的主要是点、边的生产量以及确定性。上会为了建模接近真实零售业过场，多达据库集的个数都在千万到十亿的单项（引：以国民经济里分之一比最大者的金融业服务行业为例，全国实业上图谱、各家银行融资江河所构成的上图多达据库集的生产能力基本就在百万到百亿级的单项）。确定性一般才会换用上图的高密度或点边生产量比。上图的高密度对于有向单纯上图而言也就是说

其里，V为三角形的生产量，E为边的生产量，上图的高密度最大者为1。但是，本来很多一些机构的上图不一定是单纯上图，而是多边上图，即一对三角形错综复杂可能不存在多条边，高密度方程组不一定仅限于，因此用点边比来注记达比较简洁，即边的生产量除以点的生产量=（|E|/|V|）。以Twitter-2010多达据库集为例，其点边比=35.25（高密度为0.000000846），上会点边比大于10的上图多达据库集，揭开深达发掘出来或给定时的挑战就更是容易不止现同义多达级不下算确定性增大的挑战。

查找时错综复杂和CPU分别可以回老家应一款上图多达据库库系统其设计须要多久才能全量查找被次测试的上图多达据库集，以及查找顺利完成后其所须要的更为重要所谓CPU。查找时错综复杂可以揭示一款上图多达据库库系统其设计的多达据库陡然潜能，趋细趋好。而CPU迁走则揭示其对于资源迁走的持续性，相异的系统其设计因为有相异的多达据库存储器与不下算构造设不下简而言之，空错综复杂迁走持续性可能才会不存在不小的差异性——这也是NoSQL系统其设计或分布式系统其设计遵循去恒等所谓（去相乘）应以的一个表现形式，通过存储器多份原件，仅限于分片、两区等新技术来充分利用更是高效的不下算生产成本与高可用性。

引：Tigergraph配备文件只对Twitter多达据库集揭开了单向边存储器，因此其CPU迁走节约了据估计50%以上，如果完备的揭开双向边存储器，其CPU消耗据估计在24GB以上（导入时错综复杂也才会翻倍）。关于单向边vs.双向边存储器范式，在右方的无误可验证外有概要阐释。

上图3 上图多达据库库的多达据库查找时错综复杂对标（示意上图）

转发稳定性

转发稳定性主要细分3外：

东边居转发：即K东边转发； 同方向转发：上会为最细同方向转发；

K东边转发上会才会探测相异的给定深达前提下的时耗，以Twitter多达据库集为例，一般才会给定1度到6度的东边居，并通过比较时耗来揭开反之亦然对标。上会1度东边居各家都可以够秒级（2秒以内），快一些的上图多达据库库才会在毫秒级（Maxlt30毫秒）甚至微秒级（Maxlt1毫秒）。但是，2度东边居开始，因为不下算确定性的同义多达级增大，极多有系统其设计可以够毫秒级（如记请引意），而6度东边居能够秒级（Maxlt10秒）的系统其设计，实际上可以看成是多达据处理方式则上图多达据库集，因为6跳到转发基本上是对全部点边（15亿的单项）揭开了完全给定。

K东边转发的生产成本和多达据库查找的无误与否，以及转发方式则的无误与否反之亦然就其，在右方的无误可验证外，我们才会概要研究各家MSE简报里可能不止现的差错。最典DF的差错就是只揭开了外转发，结果差错，但是转发时错综复杂过分很细，因此在基准次测试简报里，须要要如此一来现结果，例如每个三角形的K跳到东边居的基本个多达！

引：Ultipa系统其设计是在此之前唯一一个披露其在Twitter多达据库集上揭开极限深达给定精准度的制造厂商。因为Twitter多达据库集只不存在1个联通分量（即全部三角形都有同方向连在一起），但是有的三角形的东边居可以最远一段距离达到了23层（度）以上，这种极限深达的给定如此一来现了一个上图多达据库库系统其设计的深达下钻的潜能，宗教性意义上，Twitter多达据库给定在3层（另有）以上对很多系统其设计就仍未颇为沮丧，时耗极大（以分钟甚至小时不下）。

上图4 上图多达据库库的东边居转发时错综复杂对标（示意上图）

最细同方向转发次测试的是上图系统其设计在多达据库集里给定寻路的潜能。最细同方向是K东边转发的一个变种，它约也就是说是固定了交会点与起始站，并寻找它们之错综复杂的全部可能的最细同方向（类似于K东边转发是只固定三角形，要找全部的满足给定深达前提的起始站等价）——这其里最如此一来加要的随附前提是离开全部的同方向，在相互连接度极高的Twitter多达据库集里，很多三角形错综复杂的最细同方向多达以百万不下！在此之前为止只有3家上图多达据库库制造厂商披露过它们在Twitter多达据库集上的最细同方向MSE结果，但只有Ultipa披露过最细同方向的生产量（如记请引意）。有一些上图多达据库库系统其设计大多离开1条最细同方向，这无论如何是过于学术所谓的最细同方向上图给定充分利用方式则——在金融业服务过场里，例如持股关联同方向、融资江河、鼓动洗钱同方向，无论如何须要穷辨找全部可能的同方向，而且加速趋快趋好。

上图启发式如此一来现的是一个上图多达据库库系统其设计对全量多达据库的高效、插值、给定处理方式则潜能。默许的上图启发式的多少能如此一来现系统其设计功能性的丰富度，而时耗次测试方法则最反之亦然的鼓动映不止该系统其设计的稳定性。但是，大外的上图多达据库库系统其设计集成的是某种上图不下算发动机或框架，它才会处理方式则完全一个系统的多达据库，一旦多达据库密切相关于变更后，只有经过如此一来加新的全量多达据库映射后，上图启发式列车运行结果才才会发生改变。像Neo4j、Spark GraphX就归属于这种持续性。因此在对标次测试时，还须要观察多达据库变更后，上图启发式的不下算结果究竟密切相关于都可变更。

PageRank启发式是最熟知的一种上图启发式，故名于谷歌的合组创始人Larry Page，也是在互联网搜索发动机里揭开局域网依序的框架启发式。PageRank也是更早被用在大生产能力分布式系统其设计里的一种范式相对于单纯，容易充分利用分布式不下算的上图启发式，因此所有的上图多达据库库、上图不下算制造厂商则才会提供该启发式。PageRank启发式范式虽然单纯，但是还有很多确实应如此一来现在基准次测试里，例如其不下算结果究竟可以默许多达据库库回老家读到、文件回老家读到、文件传输离开、结果依序。在真正的零售业所谓对标次测试里，上会才会有恰好：

须要对全量多达据库揭开插值不下算； 对结果揭开依序，并离开Top-N的结果揭开基因序列 。

以上恰好缺一不可。我们推测有些系统其设计竟然只对外多达据库揭开局部不下算，这个反之亦然违背了PageRank的全局插值不下算的启发式所谓，Neo4j就是一个典DF的事例，如果在启发式函数调用传参里随附离开1000，则它想不到只不下算1000个三角形的PageRank值，如果全量多达据库是Twitter，这个结果100%是差错的，它约也就是说只揭开了全量多达据库的四万分之一的不下算。另外，结果究竟默许依序，如果多达据库库不默许依序，就约也就是说把这个压力反之亦然高度集中于给了业务部门内层（网关），这个潜能反之亦然鼓动映了一款上图多达据库库的设不下与充分利用潜能。基本上上图多达据库库的基准次测试里如果不谈及这些弊端，其结果的确实则大打折扣。

记里列不止了PageRank上图启发式的次测试范式、离开结果的Top-10，以及列车运行时错综复杂。

上图5 上图启发式转发时错综复杂对标（PageRank Max LPA）

多达据处理方式则修正

在基准次测试和对标次测试里上图多达据库库修正一般细分两类操纵：

只定位多达据库库（TP）：这个操纵只影响点、边或其本体文件名，从宗教性多达据库库简而言之看归属于一种事务性操纵（ACID），在上图多达据库库底下还可能代注记着上图的上同调构造的变更——例如修改、增大或裁除一条边、一个三角形则才会避免上图的上同调构造变更； 修正多达据库库后，列车运行上图转发或启发式（TP+AP）：这个归属于一种复合操纵，它本来代注记的是当上图的上同调构造密切相关于变更后，在揭开上图转发（K东边、同方向等）或上图启发式不下算时，究竟能多达据处理方式则的鼓动映不止结果变更。

多达据处理方式则修正一方面可以看多达据库库修正时的延迟与TPS（或QPS），另一方面可以检查上图转发的结果在多达据库库修正前后的变更持续性以及都可转发的QPS。很无论如何，这对于上图多达据库库的要求是它有能多达据处理方式则修正+多达据处理方式则转发的潜能。在此之前为止，在基准次测试里发布就其信息的的产品只有Ultipa上图多达据库库发布了在Twitter多达据库集右方的就其结果。

右方的事例里展出的就是把某个三角形的第K度（跳到）东边居之一与其通过一条新建的边连在一起后，如此一来次转发其K东边后的结果变更持续性。如果是一个系统多达据库库、一个系统上图谱，增大边后，K东边结果才会保有不变（差错）。

3 无误可验证

本节里着如此一来加详述如何对3大类DF转发揭开无误可验证：

K东边 最细同方向 上图启发式

我们如此一来行以 K东边转发为例来可验证上图多达据库库转发结果无误。

首如此一来行，要明确K东边转发的判别，事实上K-Hop转发有两种隐含，分别是：

第K度（跳到）东边居 从第1上到第K跳到的全部东边居

其里第K跳到东边居同义的是全部一段距离中点最细同方向一段距离为K的东边居生产量。以上两种隐含的差异大多大多在于其实K-Hop的东边居是只包另有当前步幅（跳到、层）的东边居，还是要包另有在后所有层的东边居。

无论是哪种判别，有两个要点反之亦然影响“无误”：

K东边转发的合理充分利用方式则配备文件应基于 丰富性适当搜索 ！ 结果集去如此一来加 ：即第K层的东边居等价里不才会有如此一来加复的三角形，也不才会有在其它层不止现的东边居！（已知的 多个上图多达据库库系统其设计都不存在多达据库结果未去如此一来加的差错。 ）

有的制造厂商才会用深达适当搜索（DFS）的方式则，通过穷辨全部可能的深达为K跳到的同方向来试上图找全部唯一可和之后能会合的起始站。但是， DFS方式则充分利用K东边转发有2个致命的局限性：

生产成本低下：在用材稍大的上图里，不可能给定先行，例如Twitter多达据库集里罕见的有最少百万东边居的三角形，如果以深达给定的确定性是天文多达字级的（百万的11未知数以上）； 结果大标准差差错：即便是可以通过DFS顺利完成给定，也未对结果揭开由上而下，即未推断某个东边居其实是位于第1跳到还是第N跳到。

右方我们如此一来辨两个有特色的事例：

最细同方向 上图启发式

最细同方向可以看成是K东边转发的一个纯净的近似于，差异在于它须要离开的结果有两个基本特征：

克罗结果：最细同方向须要离开的多条由三角形、边按给定依次称做的同方向； 全部同方向：任意两个三角形错综复杂可能不存在多条最细同方向，如果是账号局域网、鼓动洗钱局域网、密切相关研究等转发，只不下算一条同方向无论如何是未鼓动映不止全面性的！

上图6 Twitter源多达据库里三角形关联的边

上图7 操纵系统其设计应用软件操纵K东边的3种方式而（Ultipa CLI）

上图8 操纵系统其设计应用软件操纵K东边离开结果集（Ultipa CLI）

上图9 Tigergraph的稳定性MSE结果里的多达据库（参考Github披露的次测试结果多达据库）

Tigergraph的转发结果差错有3个可能，都带有典DF性：

构上图差错 ：只存储器了单向边，未存储器鼓动之亦然边，未揭开鼓动之亦然边给定； 转发方式则差错 ：只揭开了单向转发，未揭开双向边给定转发； 上图转发示例充分利用差错 ：即未对结果揭开有效的去如此一来加——这个我们在多跳到K-hop转发里如此一来继续研究。

其里，构上图差错代注记着多达据库可视所谓差错，这并不一定业务部门内范式只能在多达据库可视所谓层面被吻合鼓动映。例如在鼓动盗窃、鼓动洗钱过场里，账号A寄出了一笔来自账号B的账号，但是却因为未存储器一条从A至B的鼓动之亦然边而未该笔融资，这无论如何是只能容忍的。转发方式则和转发示例范式差错或多或少也才会对结果产生严如此一来加影响——每一跳到转发双向边，在多跳到完全转发确定性同义多达级优于单向边转发，这也并不一定Tigergraph如果单单充分利用上图多达据库可视所谓、存储器与转发，其稳定性才会同义多达级增高，并且CPU的迁走也才会成倍增大（存储器持续性+鼓动之亦然边的多达据库构造要比大多存储器单向边适合于2x以上），多达据库查找时错综复杂也才会成倍增长。

上图10 Tigergraph的大多揭开单向给定的差错的2nd-Hop结果

遗憾的是，Tigergraph的转发结果差错弊端在那时候的上图多达据库库商品不一定是个例，我们在Neo4j、ArangoDB等系统其设计里也推测因表层充分利用或终端函数调用等弊端而不止现的差错——比较遗憾的是，有多个制造厂商的“自研上图多达据库库”本来是对Neo4j社区特别版或ArangoDB的PVC，毕竟不论这么操纵究竟涉嫌违规行为商用，恐怖PVC基本上引定了它们的转发结果也是差错的。例如Neo4j配备文件不一定对K东边转发结果揭开去如此一来加，而一旦开启去如此一来加，它的列车运行生产成本才会同义多达级下降，因此为了持续性下生产成本，K东边结果配备文件都是不去如此一来加的；而ArangoDB有一种最细同方向转发方式而，只离开一条同方向，这种方式而本身就是对最细同方向的差错忽略与充分利用。

上图11 Ultipa的合理的K-Hop转发结果（4种转发方式则）

仿真的应用软件可以帮助我们更是直观、便利地转发结果的无误。

例如，某多达据库集里ID为“12242”的三角形的1度东边居转发，有12个东边居，在Ultipa Manager里操纵结果如下：

上图12 Ultipa Manager里的K东边上图转发操纵示意上图

如何仿真的可验证结果无误呢？可以通过对该三角形揭开丰富性适当的揭开操纵，即揭开其全部的边所关联的第一层（跳到）的东边居。如所示请引意，可以看到，尽管12242有18条边，但是关联的带有唯一ID的、去如此一来加后的东边居只有12个。

上图13 Ultipa Manager里的终端揭开上图转发操纵示意上图

右方我们展出了上图上的基础转发K东边转发的无误可验证原理，以及可能不止现的差错情形。还有很多其它的上图操纵或多或少也涉及到结果差错的弊端，但是都能通过一些基础的原理来可验证结果无误。

右方如此一来辨两个有特色的事例：

最细同方向 上图启发式

最细同方向可以看成是K东边转发的一个纯净的近似于，差异在于它须要离开的结果有两个基本特征：

克罗结果：最细同方向须要离开的多条由三角形、边按给定依次称做的同方向； 全部同方向：任意两个三角形错综复杂可能不存在多条最细同方向，如果是账号局域网、鼓动洗钱局域网、密切相关研究等转发，只不下算一条同方向无论如何是未鼓动映不止全面性的！

上图14 操纵系统其设计应用软件最细同方向结果离开（Ultipa CLI）

上图15 最细同方向转发的3种方式而（Ultipa CLI）

以Twitter多达据库集里的三角形12、13之错综复杂的最细同方向为例，我们推测它们之错综复杂不存在2条最细同方向，其里1条由12同义向13，另一条由13同义向12，这个在源多达据库里也可以通过“grep”操纵给予加速的可验证。在更是适合于（更是深达）的转发里，可以用类似于的范式，通过层层的抽丝剥茧来可验证结果的无误。

右方我们以麦西蒙相像度启发式为例来详述如何可验证上图启发式的无误。以如下的一张颇为单纯的上图（下左上图）为例，不下算白、紫色两个三角形错综复杂的相像度，不下算方程组如下右上图请引意。上图里，白、紫色节点的共同东边居多达为 2，全部东边居多达合不下为 5，我们可以手工推算不止这两个节点的麦西蒙相像度为 2 / 5 = 0.4。

上图16 麦西蒙相像度示例多达据库集与不下算方程组

反之亦然函数调用麦西蒙相像度的启发式的结果也应是0.4（40%）。如果用上图转发语言来白盒所谓的充分利用，示例范式如下：

上图17 麦西蒙相像度多句上图转发语言充分利用（UQL）

在Twitter多达据库集里，任意两个三角形错综复杂的麦西蒙相像度的不下算的确定性和被转发三角形的1度东边居的个多达反之亦然就其，以三角形12、13为例，它们都是典DF的有百万东边居的“极限级节点”，在这种完全，手工可验证结果的吻合性不一定现实。但是可以通过多组转发来数据流记过究竟合理，范式细分如下5步：

列车运行麦西蒙相像度启发式(如所示请引意）：

上图18 麦西蒙相像度启发式函数调用（UQL）

2.可验证原理一：通过多句转发不下算麦西蒙相像度（如所示请引意）：

上图19 麦西蒙相像度启发式可验证原理一（UQL）

3.可验证原理二：转发三角形12的1跳到东边居个多达（所示）：

4.可验证原理二：转发三角形13的1跳到东边居个多达（所示）：

上图20 麦西蒙相像度启发式可验证原理二之第一外（UQL）

5.可验证原理二：转发三角形12到13之错综复杂的全部深达为2的同方向（如所示）——这一结果就是两个三角形之错综复杂的全部共有东边居；

上图21 麦西蒙相像度启发式可验证原理二之第二外（UQL）

7.如果以上启发式和两种可验证原理结果之外一致，则上图启发式不下算结果合理。

本文里，笔者概要地简述了如何暗示上图多达据库库基准次测试简报，并揭开转发无误可验证的原理，让大家可以更是好地探究上图多达据库库，去伪存真。聪明的读者群还可以宽阔简而言之、辨一鼓动三！

最后，还有一个小知识社交，上图多达据库库的英文为Graph Database，有一些密友喜欢翻译成为绘上图多达据库库或绘上图库，这是不可取的。上图（Graph）一词源自上图论（Graph Theory）,而绘上图则来自于Graphics，两者虽然词根相异，隐含相异——Graph同义的是事物的等价及其上同调构造与关联父子关系，而Graphics是平面设不下或仿真上位图。因此，称做绘上图多达据库库不一定吻合。

作者简述：

教授老边：云不下算、大多达据库、高稳定性存储器与不下算系统其设计Core专家。

。

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