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攻克 36TB LDBC : TigerGraph 可 发展图形和量化分析平台 - Jay Yu 博士
信息技术
2022-03-21
DataFunSummit 2022 :第二届知识图谱在线峰会PPT汇总
江边的鸟
TigerGraph 总览
产品概述
最可扩展和高性能的图数据库和分析平台
MPP原生图数据库
:速度比竞争对手快40-300倍。
首次完成36TB LDBC(SNB-SF30K BI)基准测试
。
内置机器学习
:支持超过55种图算法。
支持HTAP(OLTP+OLAP)
:适用于实时和批处理工作负载。
SQL-like查询语言(GSQL)和开发体验(GraphStudio)
。
本地部署和云部署
(AWS、GCP、Azure等)。
客户群体
企业规模不等,包括财富500强公司、金融服务、医疗保健、电信、媒体、制造、能源和网络安全、电子商务和零售等行业客户。
代表性客户:中国移动、联合健康集团、Intuit、捷豹路虎、摩根大通、Xbox等。
公司概况
创新性和颠覆性的数据库技术公司
成立于2012年,总部位于美国加利福尼亚州雷德伍德城。
办事处在欧洲、中国、亚洲和美洲等地。
总融资金额达1.7亿美元,员工总数330人,同比增长300%。
LDBC SNB-SF30K 基准测试
LDBC介绍
Linked Data Benchmark Council(链接数据基准委员会)
:非营利组织,定义标准图基准。
成员包括行业供应商和学术机构研究人员
。
LDBC SNB(社交网络基准)
静态实体
:地理位置、标签和标签类。
动态实体
:人员、论坛、帖子和评论。
工作负载
:
交互式工作负载(SNB Interactive)
:复杂读取、简短读取和事务更新,用于并发OLTP工作负载。
商业智能工作负载(SNB BI)
:20个复杂的多跳遍历、聚合和分析查询,适用于OLAP工作负载,具有真实的周期性微批次数据导入和更新。
测试数据
初始数据量
:36.1 TB。
数据更新
:插入(4.5 TB),删除(70 GB,级联)。
测试环境
:Google云平台,40个节点集群,每节点配置为40 vCPU,961 GB内存,4 TB SSD硬盘。
性能结果
加载初始数据
:耗时4小时27分钟,每机器每小时加载207 GB。
查询示例
:
最受欢迎的话题查询。
最权威用户查询。
朋友三角查询。
数据刷新示例:级联删除。
TigerGraph 技术优势
并行原生图数据库架构
简单易用
:易于安装和管理;无限扩展。
高性能
:大规模并行处理和实时操作。
经济高效
:设置简便,设计高效。
高可用性
:实时主动复制,写入所有节点,读取任意节点,强一致性。
核心功能
实时深度链接查询
:基于原生图设计和C++引擎。
分布式原生图存储
:支持跨集群的数据分布和高效查询。
内置机器学习和分析
:支持图形算法库和图形上下文。
HTAP能力
:支持图形更新和分析查询。
查询处理示例
计算权威用户
:耗时27.76秒,涉及72亿条消息和7500万个人。
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