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图数据库选型权威指南

如果你要进行图数据库选型,这些报告会很好地帮助你。

最新发布

基于LDBC-SNB标准
TigerGraph深度测试报告(36TB 原始数据集)

在最近的一项研究中,我们使用了备受认可的LDBC社交网络基准(SNB)比例因子30K数据集(730亿顶点,5340亿条边,36TB原始数据)来衡量TigerGraph图数据库的性能。在此基准测试中,我们主要关注商业智能 (BI) 工作负载测试: BI 工作负载 — 在几分钟内回答了大多数OLAP的迭代和/或深度链接图查询。
数据模式遵循属性图数据模型。我们认为这是第一次在分布式图数据库上使用LDBC-SNB SF-30K BI工作负载进行基准测试,测试期间的测量包括在40台机器的集群上进行20次BI查询的加载时间、存储大小和查询延迟。这个基准测试证明了TigerGraph通过一组高要求的图基准查询处理大规模可更新的连接数据的能力。迄今为止,其他图数据库没有一款显示出类似的能力。

第三方基准测试:
Neo4j vs TigerGraph

2019年7月使用LDBC SNB标准对图数据库系统Neo4j和TigerGraph进行深度基准测试。

TigerGraph是第一个可展示分析和事务处理能力的可扩展的分布式图数据库。在图数据库市场中,直到现在,供应商都可以处理OLTP或OLAP,但不能同时处理两者。作为对交互式和复杂查询工作负载的性能的首次评估,该研究证明了TigerGraph在执行复杂查询(甚至是图形模式匹配查询)时能够扩展到更大的数据集的空前能力,这被认为比关系联接更具挑战性。

只有TigerGraph能够扩展到1TB。在某些交互式复杂和商业智能查询中,TigerGraph在大多数查询中的性能始终优于Neo4j(两个或多个数量级)(100倍),在其它查询中则高达四个数量级。在较大的数据集上,Neo4j通常会超时,无法在五个小时内完成查询。

TigerGraph与Neo4j相比,在类型化的属性图数据上显示出显著压缩的存储。尽管这两个数据库的批量加载时间相当,但存储大小却大不相同,在所有设置下,Neo4j约为TigerGraph的四倍。

五大图数据库基准测试报告

此次基准测试在以下方面将TigerGraph与Neo4j,Amazon Neptune,JanusGraph和ArangoDB进行了比较:

查询:对于2跳路径查询,TigerGraph比其他图数据库快40倍至337倍。

存储:在比较相同原始数据的存储需求时,其他图数据库所需的磁盘空间是TigerGraph的5到13倍。

加载:TigerGraph的数据加载速度是其他图数据库的1.8倍至58倍。

扩展:TigerGraph在其他计算机上几乎可以线性扩展,使用8台计算机可实现6.7倍加速,以实现计算密集型PageRank算法。 本次测试中用到的Neo4j和Amazon Neptune,无法在多台计算机上进行图分区,因此无法对此部分进行测试。

如果您对这些测试有疑问或反馈,请通过Benchmark@tigergraph.com与我们联系。

图分析系统基准测试报告

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为何使用LDBC-SNB标准对图数据库进行基准测试?

什么是LDBC-SNB基准?

关联数据基准委员会(LDBC,Linked Data Benchmark Council),是图(Graph)和RDF数据管理的基准指南制定者。

社交网路基准(SNB,Social Network Benchmark)是关联数据基准委员会(LDBC)开发的软件基准(Benchmark)之一。它的目的是通过两个典型场景,来评价图数据库,或图数据管理技术。这两个场景分别是:

  • 交互场景(interactive), 事务查询任务(transaction query workload),类似OLTP。
  • 商务智能场景(business intelligence),统计查询任务(analytical query workload) ,类似OLAP。

为什么要进行LDBC-SNB?

开发基准(Benchmark)是为了提供一个公平,诚实的比较评判机制。不同的图数据库开发者或提供者(Vendor)完成一系列相同的(Identical),可控的(Controlled)和可重复的(Repeatable)任务,来比较产品和技术的高低优劣。

图数据库的用户通过基准的实现报告,可以比较不同图数据库产品的功能性能,还可以比较不同的vendor在完成同样任务时,需要花费的软硬件成本。