släppa ett öppet DBMS , designad för att effektivt lagra stora uppsättningar sammankopplade data som bildar en graf som kan innehålla miljarder noder och biljoner anslutningar. Projektet är skrivet i C++ och licensierad under Apache 2.0. Klientbibliotek för åtkomst till DBMS är förberedda för Go-, Python- och Java-språken. DBMS-utvecklingsstart VESoft för några dagar sedan den första delen av investeringar på 8 miljoner USD.
I DBMS distribuerad arkitektur utan att dela resurser (delad-ingenting), vilket innebär lansering av oberoende och självförsörjande processer för grafisk begäran och processer för lagrade lagringar. Metatjänsten orkestrerar rörelsen av data och ger metainformation om grafen. För att säkerställa datakonsistens används ett algoritmbaserat protokoll .
Huvuddragen i Nebula Graph:
- säkerhet genom att endast ge åtkomst till autentiserade användare vars behörigheter ställs in via ett rollbaserat åtkomstkontrollsystem (RBAC).
- koppla ihop olika typer av lagringsmotorer. Stöd för att utöka frågegenereringsspråket med nya algoritmer.
- Säkerställer minimal latens vid läsning eller skrivning av data och bibehåller hög genomströmning. På i ett kluster av en grafisk nod och tre lagrade databasnoder med en storlek på 632 GB, inklusive en garf på 1.2 miljarder hörn och 8.4 miljarder kanter, var latenserna i nivå med flera millisekunder, och genomströmningen var upp till 140 tusen förfrågningar per sekund .
- Linjär skalbarhet.
- Ett SQL-liknande frågespråk som är kraftfullt och lätt att förstå. Funktioner som stöds inkluderar GO (dubbelriktad genomgång av grafens hörn), GROUP BY, ORDER BY, LIMIT, UNION, UNION DISTINCT, INTERSECT, MINUS, PIPE (med hjälp av resultatet från en tidigare fråga). Index och användardefinierade variabler stöds.
- Säkerställa hög tillgänglighet och motståndskraft mot misslyckanden.
- Stöd för att skapa ögonblicksbilder med en del av databastillståndet för att förenkla skapandet av säkerhetskopior.
- Klar för industriell användning (används redan i infrastrukturen för JD, Meituan och Xiaohongshu).
- Möjligheten att ändra datalagringsschemat och uppdatera det utan att stoppa eller påverka pågående verksamhet.
- TTL-stöd för att begränsa datalivslängden.
- Kommandon för att hantera inställningar och lagringsvärdar.
- Verktyg för att hantera arbete och schemalägga arbetsstarter (av de verk som för närvarande stöds är COMPACT och FLUSH).
- Operationer för att hitta hela vägen och den kortaste vägen mellan givna hörn.
- OLAP-gränssnitt för integration med tredjepartsanalysplattformar.
- Verktyg för att importera data från CSV-filer eller från Spark.
- Exportera mätvärden för övervakning med Prometheus och Grafana.
- webbgränssnitt
för visualisering av grafoperationer, grafnavigering, design av datalagring och laddningsscheman.
Källa: opennet.ru