图数据库选型权威指南,数据科学特别推荐

下载中文版:36TB深度测试报告 (730亿顶点,5340亿条边,基于LDBC-SNB标准)
2022年2月发布
我们使用了40台谷歌云平台(GCP)的机器来做LDBC-SNB比例因子30k的基准测试——测量了20个商业智能(BI)查询的加载时间、存储大小和查询延时(所有的基准测试脚本都在GitHub上公开提供)。据我们所知,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
这项研究清楚地表明,TigerGraph有能力处理真实生产环境中的大图工作负载,在这种环境中,数十TB的互联数据每小时或每天增量更新是常态——其他图数据库厂商或关系型数据库供应商,没有一家能在如此大的动态图上展示出同等的分析能力
免费获取完整版本,即刻了解TigerGraph图数据库在处理大规模、可更新的、连接数据的能力。
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此次测试清楚地证明了TigerGraph处理大规模、可更新的、连接数据的能力

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。

如果你对这些测试有疑问或反馈,请通过Benchmark@tigergraph.com与我们联系。
如果你想获取数据集,复现整个测试过程,请邮件给Marketing@tigergraph.com

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