核心观点与关键数据
图数据库趋势
市场规模预计从2018年的650M美元增长至2026年的8B美元，复合年增长率(CAGR)为30%-100%。主要应用场景包括金融证券（反洗钱、反欺诈、企业图谱）、制造业（供应链管理）、政府（疫情密接分析）、物联网、电力及智慧家庭等。
图数据库价值
通过数据关系探索发现隐藏联系，挖掘数据价值，支持商业智能、人工智能、机器学习等应用，提升决策准确性和效率。
NebulaGraph 产品特性与架构
产品特性
- 四元属性图：点-二元组(VID,TAG)，边-四元组(SRC,TYPE,RANK,DST)，支持索引属性和Geospatial。
- CAP特性：分布式架构，支持千亿点万亿边规模，在线扩缩容，高可用性。
- 多图空间：物理隔离，读写权限控制。
- 查询语言：原生声明式语言nGQL，兼容openCypher。
- 多计算框架：Plato、GraphX、Euler等。
- 多图算法：PageRank、Louvain、连通分量、标签传播等几十种算法。
存算分离分布式架构
- 架构演进：从读写分离到分库分表，最终实现存算分离。
- 产品大图：包含Meta Engine（用户管理、分区管理、空间管理等）、Storage Engine（分布式存储，支持SSD/HDD+内存）、Query Engine（查询引擎，支持大并发吞吐和低时延）。
- 存算分离优势：存储和计算层独立扩缩容，提高资源利用率，支持计算下推。
性能优化与关键技术
性能优化
- 点边分离：将图结构和属性分离处理，提升效率（5x-10x）。
- 算子下推：将可下推算子（如filter、limit、dedup、aggregate、sort）推至Storage层，减少数据传输。
- 属性分离：图结构与属性分离，KV分离（3.0 GA）。
- 多种类型的缓存：支持图结构索引（B-tree）。
架构特性
- 分布式：支持千亿点万亿边规模，在线扩缩容。
- 高可用：采用Raft协议保证数据强一致性。
- 多平台运行：X86、ARM。
- 多计算框架：支持Latency和Throughput。
