PDF《图分析系统》

图分析系统 基准测试报告

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17 作为世界上第一个原生、实时和大规模并行处理(MPP)的图数据库,TigerGraph ? 系统加载、存 储和查询数据的速度比其他图数据库快.

单台服务器上,TigerGraph 的图遍历和查询响应时间比其他图数据库要快

2 倍到

8000 倍.随着 访问层数的增加, TigerGraph 的优势会更加明显 . TigerGraph 的查询性能与机器的数量几乎是线性增长的.即使是像 PageRank 这样需要大量的 点到点通信的查询,TigerGraph 仍然可以使用

8 倍的机器数量实现 6.7 倍的加速. TigerGraph 与生俱来的并行性使它能够比 Neo4j 的离线加载数据速度快 1.8 至3倍,比其他数据 库快

12 至58 倍,即使在使用一台机器时也是如此. TigerGraph 的高数据压缩能力可以将一个大图存储在比其他测试的图数据库少

5 倍到

13 倍的磁 盘空间中. 这个基准测试研究了 TigerGraph、Neo4j、Amazon Neptune、JanusGraph 和ArangoDB 的数据加 载和查询性能.基准测试包括以下内容: 1. 数据加载 数据加载时间 加载后数据占用的磁盘容量 2. 数据查询 K 步子图的查询响应时间 弱联通子图和 PageRank 的查询响应时间 集群上查询响应时间的可扩展性 概要3/17 本节描述测试的图系统、使用的硬件平台和数据集. 图数据库 / 分析系统 TigerGraph Developer Edition 2.1.4 Neo4j 3.4.4 Community Edition Amazon Neptune 1.0.1.0.200233.0 JanusGraph 0.2.1, 使用 Cassandra 作为后端存储 ArangoDB 3.3.13, 分别使用 MMFiles 和RocksDB 作为存储引擎

1 1 ArangoDB 提供两个存储引擎选项 :MMFiles( 内存映射文件 ) 和RocksDB.MMFiles 适用于主要内存的数据集 ;

RocksDB 对 更大的数据集更好.https://www.arangodb.com/why-arangodb/comparing-rocksdb-mmfiles-storageengines/ 硬件平台 所有的测试都是在相同的 Amazon EC2 硬件上运行的,除了 Neptune 使用了两个顶级强大的数据库 型实例. Table 1A - 每个数据库的云硬件和操作系统 此外,Neptune 需要一个客户端机器来提交数据加载作业. Database EC2 Machine vCPUs Memory (GiB) Provisioned IOPS Max Bandwidth (Gbps) OS TigerGraph r4.8xlarge2

32 244 25,600

7 Ubuntu 14.04.5 LTS Neo4j r4.8xlarge

32 244 25,600

7 Ubuntu 14.04.5 LTS Neptune1 db.r4.4xlarge

16 122 160,0003 3.5 Amazon Linux AMI 2018.03 Neptune2 db.r4.8xlarge

32 244 323,0002

7 Amazon Linux AMI 2018.03 JanusGraph r4.8xlarge

32 244 25,600

7 Amazon Linux AMI 2018.03 ArangoDB r4.8xlarge

32 244 25,600

7 Ubuntu 14.04 LTS 基准设置

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17 Table 1B - Neptune 客户端机器 数据集 该基准测试使用两个数据集,一个是合成的,一个是真实的. Table

2 C 数据集

2 对于 r4.8 xlarge,我们附加了一个

512 GB 的EBS-optimized Provisioned IOPS SSD(IO1),为所有的 I/O 流量提供了

50 IOPS/GB 的流量.

3 Amazon Neptune IOPS 的值是从 Amazon Cloudwatch 控制台获取的. 对于每一个图,原始数据都被格式化为一个以单个制表符(tab)分隔的边的列表 : 顶点没有属性,所以不需要一个单独的顶点列表. 数据加载测试 数据加载测试检查了这两个方面 : 1. 加载耗时和速度 2. 加载后数据占用的磁盘容量 EC2 Machine vCPUs Memory (GiB) OS Maximum Bandwidth r4.xlarge

4 30.5 Amazon Linux AMI 2018.03

850 Mbps Name Description and Source Vertices Edges graph500 Synthetic Kronecker graph http://graph500.org 240万6700万twitter Twitter user-follower directed graph http://an.kaist.ac.kr/traces/WWW2010.html 4160万14.7亿U1 U3 U1 U4 U2 U3