【摘 要】
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随着现实世界中数据量和数据结构复杂性的爆炸性增长,图数据在大范围应用中常被用于构建实体间的交互关系,其优越性也给人工智能、知识工程等领域带来重要的价值。作为高效管理和分析图数据的基础架构,图数据管理系统在工业和学术界都受到广泛关注。图数据管理系统主要有图数据库和图计算系统两类。近年来,涌现出越来越多具有突出性能表现的年轻图数据库和图计算系统。然而,目前图数据库和图计算系统领域内的系统性能评估工作大
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随着现实世界中数据量和数据结构复杂性的爆炸性增长,图数据在大范围应用中常被用于构建实体间的交互关系,其优越性也给人工智能、知识工程等领域带来重要的价值。作为高效管理和分析图数据的基础架构,图数据管理系统在工业和学术界都受到广泛关注。图数据管理系统主要有图数据库和图计算系统两类。近年来,涌现出越来越多具有突出性能表现的年轻图数据库和图计算系统。然而,目前图数据库和图计算系统领域内的系统性能评估工作大多聚焦于经典的成熟系统,缺少对新兴系统的基准测评,使得用户缺少对新兴图数据库和图计算系统统一和可靠的认知,难以针对特定需求进行合理选择。针对该研究现状,本文不仅总览对比了多个图数据库和图计算系统的特征,还基于LDBC（Linked Data Benchmark Council）测评基准对部分新兴图数据库和图计算系统进行了实验性性能评估。特征分析部分,本文分别对当前图数据库和图计算系统市场中流行和新兴的产品进行了特征总结和对比,并以图数据库Neo4j、Agens Graph、Tiger Graph、Light Graph和图计算系统Power Graph、Pregel+、Gemini、Flash为例进一步分析其优势和不足。实验性研究部分,为了更公平和全面地对图数据库和图计算系统进行实验性测评,本文选用了LDBC测评基准并进一步扩展以满足更丰富的场景需求,并在此基础上分别为测评的系统实现了相应的测试框架以支持高效的自动化实验测评。图数据库的实验测评基于LDBC社交网络基准,在统一的单机环境下评估了成熟的Neo4j和新兴的Agens Graph、Tiger Graph、Light Graph图数据库在三个不同规模的数据集上执行数据批量导入以及处理简单和复杂查询的性能。图计算系统的实验测评基于扩展的LDBC图计算基准,在分布式环境下评估了经典的Power Graph和新兴的Pregel+、Gemini、Flash图计算系统在五个不同规模、结构的数据集上执行多个图算法的性能,并进一步从可扩展性、易用性和通用性等方面分析了各个系统。实验结果显示每个测评系统的性能表现各异,没有一个系统能在所有实验场景中都表现最优,基于此,本文总结提出了新兴图数据库和图计算系统在不同场景下的选用建议,为用户对新兴图数据管理系统的选择提供了可靠的依据。本文是对这些新兴图数据库和图计算系统进行统一性能评估研究的首项工作,填补了图数据管理系统基准测评领域的空白。
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