Nebula Graph

NebulaGraph 是一个可靠的分布式、线性扩容、性能高效的图数据库，是世界上唯一能够容纳千亿个顶点和万亿条边，并提供毫秒级查询延时的图数据库解决方案。

多家一线大厂的线上实践证明，NebulaGraph 在数据挖掘能力、性能等方面远超其他图数据库。

在业务数据量急增时，除了保证系统的健壮性之外，NebulaGraph 助力企业仍能挖掘数据价值。

相较其他图数据库，NebulaGraph 能处理的数据量为它们的两倍甚至是更多。

NebulaGraph专为可扩展性、数据恢复而设计，确保线上业务的高可用

• 内核

  • 任务管理调度工具

    在 Storage 服务上长期运行的任务称为作业，例如COMPACT、FLUSH和STATS。 如果图空间的数据量很大，这些作业可能耗时很长。作业管理可以帮助执行、查看、停止和恢复作业。

  • 跨机房同步

    *仅企业版支持此功能*
    Nebula Graph 支持在集群间进行数据同步，即主集群 A 的数据可以近实时地复制到从集群 B 中，方便用户进行异地灾备或分流，降低数据丢失的风险，保证数据安全。

  • Audit Log

    *仅企业版支持此功能*
    Nebula Graph 的审计日志功能可以将 Graph 服务接受到的所有操作进行分类存储，然后提供给终端用户查看，终端用户可以根据需要，追踪指定类型的操作。

  • 子图

    GET SUBGRAPH语句检索指定 Edge type 的起始点可以到达的点和边的信息，返回子图信息。

  • ACL访问控制列表

    Role- base ACL访问控制列表
    所谓角色，就是一组相关权限的集合。用户可以把角色分配给创建的用户，从而实现访问控制。

  • 任务管理调度工具

    在 Storage 服务上长期运行的任务称为作业，例如COMPACT、FLUSH和STATS。 如果图空间的数据量很大，这些作业可能耗时很长。作业管理可以帮助执行、查看、停止和恢复作业。

  • 跨机房同步

    *仅企业版支持此功能*
    Nebula Graph 支持在集群间进行数据同步，即主集群 A 的数据可以近实时地复制到从集群 B 中，方便用户进行异地灾备或分流，降低数据丢失的风险，保证数据安全。

  • Audit Log

    *仅企业版支持此功能*
    Nebula Graph 的审计日志功能可以将 Graph 服务接受到的所有操作进行分类存储，然后提供给终端用户查看，终端用户可以根据需要，追踪指定类型的操作。

  • 子图

    GET SUBGRAPH语句检索指定 Edge type 的起始点可以到达的点和边的信息，返回子图信息。

  • ACL访问控制列表

    Role- base ACL访问控制列表
    所谓角色，就是一组相关权限的集合。用户可以把角色分配给创建的用户，从而实现访问控制。

  • LDAP 认证

    *仅企业版支持此功能*
    使用OpenLDAP进行用户身份验证和角色管理。

  • 最短路径/全路径算法

    FIND PATH语句可查找指定起始点和目的点之间的路径。

  • 全文索引

    Nebula Graph 支持原生索引和全文索引。

  • 集群全量备份恢复

    Nebula Graph 提供 Backup&Restore 可以帮助备份图空间数据，或者通过备份文件恢复数据。
    快照功能：用于保存集群当前时间点的数据状态，当出现数据丢失或误操作时，可以通过快照恢复

  • 高可用（HA）

    如果提供 Graph 服务的服务器有一部分出现故障，其余服务器可以继续为客户端提供服务，而且 Storage 服务存储的数据不会丢失。服务恢复速度较快，甚至能做到用户无感知。

  • 内存处理

    Nebula Graph 自行实现了 Storage 缓存管理，可以更自由地设置缓存大小、内容等

  • 数据有效期 TTL

    用来指定数据的生命周期，数据时效到期后这条数据会被自动删除。在图数据库 Nebula Graph 中 TTL 功能，用户设置好数据的存活时间后，在预定时间内系统会自动从数据库中删除过期的点或者边

  • 数据压缩存储

    Nebula Graph 有两种类型的Compaction操作：
    自动Compaction
    全量Compaction。

  • 在线扩缩容

    Nebula Dashboard 支持在线批量或单独创建集群、导入集群或删除集群
    Nebula Operator 在线配置集群信息

  • 自动分区

    由于超大规模关系网络的节点数量高达百亿到千亿，而边的数量更会高达万亿，即使仅存储点和边两者也远大于一般服务器的容量。因此需要有方法将图元素切割，并存储在不同逻辑分片（Partition）上。

  • 分布式存储

    Nebula Graph 采用 shared-nothing 架构

  • 多图空间

    图空间是 Nebula Graph 中彼此隔离的图数据集合，与 MySQL 中的 database 概念类似。CREATE SPACE语句可以创建一个新的图空间，或者克隆现有图空间的 Schema。

  • 动态修改schema

    ALTER EDGEALTER TAG语句可以修改数据的结构。例如增删属性、修改数据类型，也可以为属性设置、修改 TTL（Time-To-Live）。

  • DDL & DML

    nGQL（Nebula Graph Query Language）是 Nebula Graph 使用的的声明式图查询语言，支持灵活高效的图模式。

• Explorer

  • 可视化查询

    可视化查询帮助用户通过构造查询场景，查询最终想要数据并查看与之匹配的语句。用户只需拖拽和连线即可构造可视化查询语句，系统将查询结果展示在画布上。

  • 可视化数据导入

    Explorer 支持界面化地将数据导入至 Nebula Graph 用户可以使用 导入 功能将所有点和边数据上传到 Explorer用于数据查询和数据分析。

  • Schema 创建

    在 Nebula Graph 中， 必须先有 Schema。Explorer 支持界面化或者通过控制台命令方式创建 Schema。

  • 数据快照

    Explorer 的快照功能可保存图探索得到的可视化结果，以便再次打开浏览器时还原保存的图数据。

  • 2D/3D探索模式

    Explorer 支持 2D 和 3D 两种可视化模式探索数据。2D 模式支持数据查看和图操作；3D 模式通过不同视角对图数据进行探索，适用于数据量级比较高或者需要演示的场合。

  • 无代码图查询

    可视化查询帮助用户通过构造查询场景，查询最终想要数据并查看与之匹配的语句。用户只需拖拽和连线即可构造可视化查询语句，系统将查询结果展示在画布上。

  • 交互式图探索

    Explorer 的探索拓展功能分为以下四类：
    拓展
    共同邻居
    路径查询
    查看属性

• Dashboard

  • 集群节点/服务扩缩容

    创建指定版本的 Nebula Graph 集群，支持批量导入节点、一键添加服务等功能。
    支持在可视化界面进行集群导入、数据平衡、扩容缩容等操作。

  • 角色权限管理

    用户可以使用不同账户登录 Nebula Dashboard 企业版，不同账户拥有不同权限。本文介绍账户类型、账户角色及角色权限等。

  • 节点增删管理

    支持在可视化页面进行服务启动、停止、重启操作。
    支持快速更新集群中 Storage 及 Graph 服务的配置。

  • 自有账号

    Dashboard 企业版通过对接 LDAP（Lightweight Directory Access Protocol），使得用户可以使用企业内部账户体系登录 Dashboard 企业版。

  • 自定义告警规则

    监控告警是对 Nebula Graph 集群的监控指标进行报警的服务。用户可以查看告警信息，设置告警规则和告警接收方。

  • 系统运行监控

    Dashboard 中可视化展示的 Nebula Graph 监控指标有CPU、内存、负载、磁盘、流量等。

  • 服务监控

    Dashboard 中可视化展示的服务监控周期为指标统计的时间范围，当前支持 5 秒、60 秒、600 秒和 3600 秒，分别表示最近 5 秒、最近 1 分钟、最近 10 分钟和最近 1 小时。

  • 集群状态展示

    Dashboard 的集群监控中的节点监控、服务监控、图空间监控，以及可视化的监控大屏。

• Analytics

  • 相似度

    Jaccard - 杰卡德相似度

  • 聚类

    Clustering Coefficient - 聚集系数

  • 图特征

    TriangleCount - 三角计数

  • 社区发现

    LPA - 标签传播
    HANP - 标签传播进阶版
    WCC - 联通分量
    LOUVAIN - 社区发现

  • 节点重要度

    BetweennessCentrality - 中介中心性
    ClosenessCentrality - 接近中心性

  • 节点重要度

    PageRank - 页面排序
    KCore - K核
    DegreeCentrality - 度中心性
    DegreeWithTime - 基于边的时间范围统计邻居

  • 路径

    APSP - 全图最短路径
    SSSP - 单源最短路径
    BFS - 广度优先遍历

• Analytics

  • 相似度

    Jaccard - 杰卡德相似度

  • 聚类

    Clustering Coefficient - 聚集系数

  • 图特征

    TriangleCount - 三角计数

  • 社区发现

    LPA - 标签传播
    HANP - 标签传播进阶版
    WCC - 联通分量
    LOUVAIN - 社区发现

  • 节点重要度

    BetweennessCentrality - 中介中心性
    ClosenessCentrality - 接近中心性

  • 节点重要度

    PageRank - 页面排序
    KCore - K核
    DegreeCentrality - 度中心性
    DegreeWithTime - 基于边的时间范围统计邻居

  • 路径

    APSP - 全图最短路径
    SSSP - 单源最短路径
    BFS - 广度优先遍历