8月1日，openGauss graph 0.2.0正式上線！

openGauss graph 0.2.0是繼 openGauss graph0.1.0?之后的第二個版本，此版本與之前的版本功能特性保持兼容，在圖數(shù)據(jù)管理能力和圖查詢性能等方面都有了顯著提升。

立即體驗openGauss-graph 0.2.0版本：https://gitee.com/opengauss/openGauss-graph/tree/0.2.0/

01?系統(tǒng)架構

在上一個版本的基礎上，openGauss-graph在圖查詢處理，圖數(shù)據(jù)管理等方面都有了很大的提升，具體來說：

• 在查詢處理方面實現(xiàn)了Cypher和SPARQL統(tǒng)一查詢處理層，實現(xiàn)了分析型查詢的知識圖譜查詢處理，拓展底層執(zhí)行模塊，實現(xiàn)了變長路徑算子。

• 在性能優(yōu)化方面，優(yōu)化統(tǒng)一存儲方案，提出了基于屬性頻率聚類的混合存儲方案，減少約62%存儲空間，導入時間提升一個數(shù)量級。

• 提出了多跳鄰居感知索引，將提升多跳查詢效率提升一個數(shù)量級。

02?知識圖譜數(shù)據(jù)庫查詢處理方法

1. 兼容SPARQL和Cypher

關系數(shù)據(jù)庫的發(fā)展證實了統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型和查詢語言是數(shù)據(jù)管理技術發(fā)展的關鍵。目前，知識圖譜數(shù)據(jù)庫管理的問題是數(shù)據(jù)模型、存儲方案和查詢語言不統(tǒng)一。

為了解決這一問題，openGauss-graph能夠兼容RDF圖數(shù)據(jù)模型的查詢語言SPARQL和屬性圖數(shù)據(jù)模型的主流查詢語言Cypher的查詢語法，進行兩種查詢語言的語義對齊，實現(xiàn)兩種查詢語言的互操作，并且可使用兩種語言操作同一個知識圖譜。

2. 支持圖分析算法

支持多個圖分析算法，包括：

a）最短路徑查詢：包含查找單源最短路徑，即在給定圖中查找從單個源頂點到所有其他頂點的最短路徑，和全局最短路，即查找給定圖中每個頂點對之間的最短路徑；

b）PageRank算法：計算有向圖中所有頂點的PageRank值；

c) BFS算法：計算圖中單個源頂點到所有其他頂點的最短跳數(shù)。

圖2?openGauss graph 0.2.0版本新增功能

03?存儲與查詢優(yōu)化

1. 基于屬性頻率聚類的存儲優(yōu)化

openGauss-graph基于屬性頻率和屬性集，對數(shù)據(jù)進行聚類，并混合使用關系型和鍵值對來存儲數(shù)據(jù)，綜合利用關系型存儲查詢效率高以及鍵值對靈活的特點，以優(yōu)化大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的存儲管理，減少了約62%存儲空間，數(shù)據(jù)導入時間提升一個數(shù)量級。

2. 多跳查詢優(yōu)化

在處理多跳查詢時，往往需要處理大量的中間結果，而構建索引加速查詢的時空復雜度往往是指數(shù)級，無法應用于大規(guī)模圖數(shù)據(jù)。為了解決這一問題，提出多跳鄰居感知索引。此方法通過利用保存到布隆過濾器中的多跳鄰居信息，來加速多跳鄰居查詢。相比于目前最先進的方法，此索引構建時間和空間占用減少一個數(shù)量級，多跳查詢最多加速30倍。

3. 查詢性能達到主流水準

針對LUBM 14個查詢和LDBC 7個短查詢，openGauss-graph要普遍優(yōu)于目前主流圖數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。

04?快速入門

參閱快速入門，查看openGauss-graph目前支持的全部內(nèi)容。

https://gitee.com/opengauss/openGauss-graph/blob/master/doc/quick_start.md

團隊介紹

天津大學數(shù)據(jù)庫實驗室王鑫教授團隊長期從事圖數(shù)據(jù)管理與知識圖譜數(shù)據(jù)相關研究，曾獲得“CCF-華為數(shù)據(jù)庫創(chuàng)新研究計劃”首批資助并以第一名通過了評審，開發(fā)了統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型和查詢語言的知識圖譜數(shù)據(jù)庫。目前從事國家重點研發(fā)計劃項目“分布式知識圖譜數(shù)據(jù)管理關鍵技術與系統(tǒng)”，國家科技創(chuàng)新2030“新一代人工智能”重大項目“億級節(jié)點時序圖譜實時智能分析關鍵技術與系統(tǒng)”子課題，國家自然科學基金項目“大規(guī)模知識圖譜分布式存儲與查詢關鍵技術研究”等項目的研究工作。