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系统设计建议

选择 QPS 优先或时延优先

  • NebulaGraph master 更擅长处理（互联网式的）有大量并发的小请求。也即：虽然全图很大（万亿点边），但是每个请求要访问到的子图本身并不大（几百万个点边）——单个请求时延不大；但这类请求的并发数量特别多——QPS 大。
  • 但对于一些交互分析型的场景，并发请求的数量不多，而每个请求要访问的子图本身特别大（亿以上）。为降低时延，可以在应用程序中将一个大的请求，拆分为多个小请求，并发发送给多个 graphd。这样可以降低单个大请求的时延，降低单个 graphd 的内存占用。另外，也可以使用图计算功能 NebulaGraph Algorithm。

数据传输与优化

  • 读写平衡。 NebulaGraph 适合读写平衡性的在线场景，也即 OLTP 型的的“并发的发生写入与读取”；而非数仓 OLAP 型的“一次写入多次读取”。
  • 选择不同的写入方式。大批量的数据写入可以使用 sst 加载的方式；小批量的写入使用INSERT语句。
  • 选择合适的时间运行 COMPACTION 和 BALANCE，来分别优化数据格式和存储分布。
  • NebulaGraph master 不支持关系型数据库意义上的事务和隔离性，更接近 NoSQL。

查询预热与数据预热

应用端进行预热：

  • Graphd 不支持预编译查询及相应生成查询计划，也不支持缓存之前的查询结果；
  • Storaged 不支持预热数据，只有 RocksDB 自身的 LSM-tree 和 BloomFilter 会启动时加载到内存中。
  • 点和边被访问过后，会各自缓存在 Storaged 的两种 (LRU) Cache 中。
最后更新: May 9, 2024