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JanusGraph-优势

(4)支持在很大的上对顶点和边进行地理位置、值范围、全文搜索。 (5)原生支持Apache TinkerPop 描述的当前流行的属性模型。 (6)原生支持遍历语言Gremlin。 (2)由于没有主从架构,因此对的读写没有瓶颈。(3)弹性可扩展性允许加入和移除机器。(4)缓存层确保内存中多次连续访问的可用。(5)通过添加集群的机器来增加缓存的大小。 -- Coda Hale 使用时,应充考虑CAP定理(C =一致性,A =可用性,P =可区性)。 请注意,BerkeleyDB JE是一个非,通常仅与JanusGraph一起用于测试和探索。 HBase以输出为代价优先考虑一致性,即完成请求的概率。 Cassandra以收获为代价优先考虑可用性,即响应的完整性(可用性完整)。 欢迎加:知识谱交流QQ群:829449428

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JanusGraph-简介

(4)支持在很大的上对顶点和边进行地理位置、值范围、全文搜索。 (5)原生支持Apache TinkerPop 描述的当前流行的属性模型。 (6)原生支持遍历语言Gremlin。 (2)由于没有主从架构,因此对的读写没有瓶颈。(3)弹性可扩展性允许加入和移除机器。(4)缓存层确保内存中多次连续访问的可用。(5)通过添加集群的机器来增加缓存的大小。 -- Coda Hale 使用时,应充考虑CAP定理(C =一致性,A =可用性,P =可区性)。 请注意,BerkeleyDB JE是一个非,通常仅与JanusGraph一起用于测试和探索。 HBase以输出为代价优先考虑一致性,即完成请求的概率。 Cassandra以收获为代价优先考虑可用性,即响应的完整性(可用性完整)。

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    Nebula 介绍

    (Graph)“这一名词最早由西尔维斯特在 1878 年提出。还可以为无向和有向。2 什么是是专门存储庞大的形网络并从中检索信息的。 4 Nebula Graph 概念介绍Nebula Graph 是一款开源的、的、易扩展的原生,能够承载千亿个点和万亿条边的超大规模集,并且提供毫秒级查询。 MATCH 语句可以描述各种,它依赖索引去匹配 Nebula Graph 中的模型。 如果能看到如下所示的界面,表示已经成功连接到 Nebula Graph 。我们可以在控制台中执行 nGQL 语句。执行命令的结果可以通过可视化的方进行展现。 8 通过 Nebula Exchange 导入Nebula Exchange 是一款 Apache Spark 应用,用于在环境中将集群中的批量迁移到 Nebula Graph 中,能支持多种不同格

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    创建JanusGraph对象

    janusgraph-core 0.2.0 org.janusgraph janusgraph-cassandra 0.2.0 org.janusgraph janusgraph-es 0.2.0 有以下两种方构建 JanusGraph对象 1、通过配置文件构建对象 JanusGraph graph = JanusGraphFactory.open(janusgraphconfjanusgraph-cassandra-es.properties ); graph.close(); 2、通过Configuration构建对象 import org.apache.commons.configuration.BaseConfiguration; import

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    主流开源 Benchmark

    为了高效存储并检索,相比传统关系型,选择作为存储引擎,在多跳查询上具有明显的性能优势。 当前业界知名的产品有十款,选型一款能够满足美团实际业务需求的产品,是建设存储和学习平台的基础。 各具体导入方如下: Nebula:执行 Spark 任务,从仓生成 RocksDB 的底层存储 sst 文件,然后执行 sst Ingest 操作插入。 4.1.2 测试结果 4.1.3 析 Nebula:存储是主键哈希,各节点存储基本均衡。导入速度最快,存储放大比最优。 存储是三元组谓词,同一种关系只能保存在一个节点上,导致存储和计算严重偏斜。

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    Nebula Graph 的 Index 实践

    因为索引也要进行同步的维护 Nebula Graph 作为一个高性能的,对于属性值的高性能查询,同样也实现了索引功能。 Nebula Graph 术语 开始之前,这里罗列一些可能会使用到的和 Nebula Graph 专有术语: Tag:点的属性结构,一个 Vertex 可以附加多种 tag,以 TagID 索引需求析 Nebula Graph 是一个系统,查询场景一般是由一个点出发,找出指定边类型的相关点的集合,以此类推进行(广度优先遍历)N 度查询。 业务具体存储结构 为了更好的描述索引的存储结构,这里将 Nebula Graph 原始的存储结构一起拿出来析下。 实操一下 Nebula Graph 索引 在这部我们就不具体讲解某个语句的用途是什么了,如果你对语句不清楚的话可以去 Nebula Graph 的官方论坛进行提问:https:discuss.nebula-graph.io

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    初识 Nebula Graph 2.0 Query Engine

    一、概述 Nebula Graph 2.0 版本相比 1.0 有较大改动,最明显的变化便是,在 1.0 版本中 Query、Storage 和 Meta 模块代码不作区放在同一个代码仓中 如果想要可视化一点可以在这条语句前加 EXPLAIN format=dot,这时候 nebula-console 会生成 dot 格,然后打开 Graphviz Online 这个网站将生成的 作者有话说:Hi,我是明泉,是 Nebula Graph 研发工程师,主要工作和查询引擎相关,希望本次的经验享能给大家带来帮助,如有不当之处也希望能帮忙纠正,谢谢~ 喜欢这篇文章? 来来来,给我们的 GitHub 点个 star 表鼓励啦~~ ‍♂️‍♀️ 手动跪谢 交流技术? 交个朋友,Nebula Graph 官方小助手微信:NebulaGraphbot 拉你进交流群~~ 推荐阅读 Nebula 架构剖析系列(二)的查询引擎设计

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    在贝壳的应用实践

    本次享题目为在贝壳找房的应用实践,共为以下五大块内容:简介技术选型平台建设原理&优化&不足未来规划01简介? 这是领域的各类产品,排名第一的就是大家最熟悉的Neo4j,下面还有很多开源的、闭源的、单机的、的等等各种,产品非常繁多。 所以我们想是不是应该有一个通用的平台,可以支撑所有需要使用的场景,然后让做关系谱、行业谱的同学可以更关注于上层的算法和策略,而无需关注底层的存储、、高性能、高可用等等? OrientDB和ArangoDB它们起步比较早,最初的时候都是一个单机的,然后随着用户量的不断增加,后期增加了,支持集群和副本,但是经过调研发现,可能是由于后加的功能,他们的支持的不是很好 总结一下两种特性的对比:架构方面:Dgraph是的,而JanusGraph构建于其他之上。副本方面:Dgraph是强一致性的,JanusGraph需要依赖底层的存储DB。

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    Nebula RC2 发:增强了 CSV Importer 功能

    Nebula Graph 是开源的,可应用于知识谱、社交推荐、风控、IoT 等场景。本次 RC2 主要新增 GO FROM ... 根一个或多个属性对结果集进行组。 ,条件成立时返回对应结果,提供一定的 if else 逻辑能力 #1233 、#1246String  类型支持无限长度 #1103插入点边时,和 SQL一样,允许按用户输入的属性名顺序来插入(而不是 Docker 导入 CSV ,详情请见 https:github.comvesoft-incnebula-importerClient新增 Python 客户端,已上传 PyPI,使用及示例请参见 索引Remove Scan InterfaceJepsenToolsDumpToolTest Framework回归测试混沌测试UI查询CSV 导入Hash 工具Graph Exploration

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    Nebula Graph 中的集群快照实践

    1 概述1.1 需求背景 Nebula Graph 在生产环境中将拥有庞大的量和高频率的业务处理,在实际的运行中将不可避免的发生人为的、硬件或业务处理错误的问题,某些严重错误将导致集群无法正常运行或集群中的失效 当集群处于无法启动或失效的状态时,重新搭建集群并重新倒入都将是一个繁琐并耗时的工程。针对此问题,Nebula Graph 提供了集群 snapshot 的创建功能。 Partition 为 leader 和 follower 的角色,Raftex 保证了 leader 和 follower 之间的一致性。 3.1 逻辑析Create snapshot  由 client api  或 console  触发, graph server  对 create snapshot  的 AST 进行解析,然后通过 在创建 checkpoint 和 wal hardlink 时,因为已经提前向所有 leader partition 发送了 write blocking 请求,所以此时是只读状态的。

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    用 Docker swarm 快速部署 Nebula Graph 集群

    manager to this swarm, run docker swarm join-token manager and follow the instructions.2.3 加入 worker 节点根 init 命令提示内容,加入 swarm worker 节点,在 192.168.1.167 192.168.1.168 别执行docker swarm join --token SWMTKN-1- 3.1将整个部署架构为三层,服务层,负载均衡层及高可用层。 如 3.1 所示负载均衡层:对 client 请求做负载均衡,将请求发至下方服务层高可用层: 这里实现的是 haproxy 的高可用,保证负载均衡层的服务从而保证整个集群的正常服务3.1 负载均衡配置 把镜像更改为私有镜像就成了,有问题欢迎来勾搭啊。

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    基础:故障

    系统常见的故障主要有事务故障、系统故障、介质故障、网络引起的故障。事务故障:计算溢出、完整性破坏、操作员干预、输入输出报错等。介质故障:存放的介质发生的故障,比如磁盘、磁盘的损坏等等。 通信故障又可以划为报文故障、网络割故障。报文故障:收到的报文格错误、报文先后次序不正确、丢失了部报文、长时间收不到报文。 网络割故障:系统中一部的节点和另外一部节点完全失去了联系,两组节点无法正常通信。处理网络割故障比处理站点故障和报文故障要困难很多,但其发生频率也比站点故障和报文故障低一些。 按照故障处理难度升序排列:仅发生站点故障站点故障与报文故障同时存在站点故障、报文故障和网络割同时存在。

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    定义:是由一组组成的,这组在计算机网络的不同计算机上,网络中的每个节点具有独立处理的能力(称为场地自洽),可以执行局部应用。 目标:本地自治、非集中管理、高可用性(最基本的特征)位置独立性、片独立性、复制独立性(透明性)独立性、事务管理(复杂性)硬件独立性、操作系统独立性、网络独立性、管理独立性 :所有全局有且只有一份割成若干被配在特定场地上的片段全复制:全局由多个副本,每一个场地上有一个完整的副本混合:介于割与全复制之间透明性: 片透明性:用户无需考虑片 位置透明性:用户只需考虑片情况,无需考虑片位置 局部模型透明性:既要了解全局片情况,还要了解各片段的副本复制 情况及位置配情况查询: 用户与系统的接口。 集中系统中查询代价主要是由CPU代价和IO代价来衡量的 在系统中,由于在多个不同的场地上,使得查询处理中还要考虑站点处传输的通信代价END

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    HBase

    我从来没见过我们单位的主系统,无论是小机或者EMC。如果哪天在值班时,收到通知主挂了,我会觉得是一个深藏在机房沉重铁门里的大家伙,冒了几缕青烟,紧接着监控上各种Web小标就都红了.... 在5、6年前,我们就希望能用存储和来替代集中存储,觉得廉价,而且高可靠。其实,存储不能替代集中存储。如果你问一个老鸟,他会给你一个关键字--事务。 传统的集中存储有很强大的事务支持能力,而系统不支持事务。菜鸟就会很懵逼,事务?增删改查是事务吗? 什么是事务,我确实也不清楚,但我觉得不能替换集中存储,主要因为性能,在小量规模下集中存储提供更高的性能。1000万条选择Mysql,1亿左右选择Oracle,10亿条用大。 虽然Google没有公这三个产品的源码,但是他发了这三个产品的详细设计论文,奠定了风靡全球的大算法的基础!

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    NewSQLTiDB

    TiDB 是 PingCAP 公司基于 Google Spanner F1 论文实现的开源 NewSQL 。 https:github.compingcapdocs-cnblobmasterop-guidedocker-deployment.md)特性SQL支持 (TiDB 是 MySQL 兼容的)水平线性弹性扩展事务跨中心强一致性保证故障自恢复的高可用 TiDB架构TiDB 集群主要为三个组件:TiDB ServerTiDB Server 负责接收 SQL 请求,处理 SQL 相关的逻辑,并通过 PD 找到存储计算所需的 TiKV 地址,与 TiKV TiKV ServerTiKV Server 负责存储,从外部看 TiKV 是一个的提供事务的 Key-Value 存储引擎。 PD 会在 TiKV 节点之间以 Region 为单位做调度,将部迁移到新加的节点上。

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    浅谈

    文章集中整理总结mysql表开源产品,的设计,以及实际应用案例等相关内容,部附上本文作者实际应用过程中的理解。本文感谢sjdbc,mycat,姜承尧,林涛等文章提供的精彩介绍。 4) 互联网公司实际软件架构是(大量下):又片,又组(如下)?----3、 片3.1 水平拆,垂直拆都是什么?? 区表?1)若不走区键很容易出现全表锁,并发上来后简直是灾难。 单纯的表虽然可以解决量过大导致检索变慢的问题,但无法解决过多并发请求访问同一个,导致响应变慢的问题。所以通常水平拆都至少要采用的方,用于一并解决大量和高并发的问题。 这也是部开源的中间件只支持的原因。3.4 事务?​ 但表也有不可替代的适用场景。最常见的表需求是事务问题。 同在一个则不需考虑事务,善于使用同不同表可有效避免事务带来的麻烦。目前强一致性的事务由于性能问题,导致使用起来并不一定比不表快。目前采用最终一致性的柔性事务居多。

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    事务

    事务事务事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器别位于不同的系统的不同节点之上。 理论当我们的单个的性能产生瓶颈的时候,我们可能会对进行区,这里所说的区指的是物理区,区之后可能不同的就处于不同的服务器上了,这个时候单个的ACID已经不能适应这种情况了 事务的产生的原因表当单表一年产生的超过1000W,那么就要考虑表,具体表的原理在此不做解释,以后有空详细说,简单的说就是原来的一个变成了多个。 这时候如果要同时对订单和存进行操作,那么就会涉及到订单,为了保证一致性,就需要用到事务。?以上两种情况表象不同,但是本质相同,都是因为要操作的变多了! 本地消息表(异步确保)本地消息表这种实现方应该是业界使用最多的,其核心思想是将事务拆成本地事务进行处理,这种思路是来源于ebay。我们可以从下面的流程中看出其中的一些细节:?

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    文简述关系(二)

    文简述关系(一)。上一章最后讲到了读写离,继续。 四、通过提高性能。读写离实施后,所有的实际仍存在一个中,写入仍只能写到一台服务器中,瓶颈问题仍然存在。 这时侯我们需要采用的方,将不同类型的写入不同的服务器中。如在淘宝中,将服装类的写入某一台服务器中,将汽车类的写入另一台服务器中。这样将极大提高的扩展能力。 当服务类的量开始增加时,我们还可以将男、女等多维度将继续,但仍存在瓶颈,如女夏季服装量很多,单个量仍然很大。这时候,我们需要用到最终的处理办法--表。 如事务管理困难、跨跨表的join问题。因此,表的处理一般不到万不得己不建议使用,建议不断的方来进行处理。 目前在腾讯、阿里等公有云中的公,实际也是采用表的技术,但仍存在事务、跨表等命令无法支持的问题。 ?

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    文简述关系(一)

    量开始增大,单台服务的IO、IOPS的瓶颈开始出现,业务系统的访问效率开始下降,为此开始出现的概念。以下将逐步讲解从单台演进的过程。 一、单服务器阶段:实际目前很多看上去很高大上的系统,背后都是单服务器,对于的安全一般采用周期备份的方。? 二、服务器HA阶段:因单服务器存在服务器一旦故障造成业务全阻的风险,因此开始出现oracle rac、rose HA、主从复制等双机热备的解决方案。 该阶段,同时工作的服务器仍只有一台。? 三、读写离阶段:在解决的单点故障后,性能的瓶颈仍待解决,因此,开始出现双机同时工作的解决方案。如读写离。 读写离一旦出现后,必须改造应用程序或采用mysqlproxy等访问网关,实现读、写离。?篇幅原因,明天继续第二章。待续

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    RethinkDB 2.0 发

    RethinkDB在官网宣,经过五年的发展,RethinkDB 2.0 正,用于实践! RethinkDB团队表示,该项目有着2000多个改进、16个重要版本迭代而成,以及在GitHub资源有着3000+的commits……引用RethinkDB 2.0致力于简化创建过程,用户可以操作RethinkDB 同时还可以采用 RethinkDB 的架构优势来扩展应用程序。 实现大规模的可扩展多人游戏RethinkDB是风险投资项目,一个开源,团队里有15个全职工作队员。 在一切开始前,你最好先看一下RethinkDB给出的一个十钟指南。

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      分布式数据库(TDSQL)是腾讯打造的一款分布式数据库产品,具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性,同时提供智能 DBA、自动化运营、监控告警等配套设施,为用户提供完整的分布式数据库解决方案。

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