此次TigerGraph在 36TB 規(guī)模的 LDBC SNB(社交網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)) 基準(zhǔn)測試,為全新的測試,完全遵循了LDBC規(guī)范,所有BI query都通過測試(該報告中包含了所有結(jié)果),包含5396億條邊和726億個頂點。到目前為止,TigerGraph依然是唯一可以完成36TB LDBC BI workload的圖數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商,并且完全可以通過第三方審計。
新的基準(zhǔn)測試使用了新版本的TigerGraph,在加載和查詢方 面都有改進(例如,加載時間從 35.5 小時縮短到6.5 小時,提升了將近5倍。power batch 的平均查詢時間從236.06秒縮短到99.90秒),提升了1.4倍。并且結(jié)果得到了SF-10上的另一個圖數(shù)據(jù)庫的交叉驗證。
該報告記錄了TigerGraph在SF-30k上的LDBC SNB BI工作負(fù)載的完整執(zhí)行。這個基準(zhǔn)測試正在等待LDBC的審計,它使用的官方基準(zhǔn)驅(qū)動程序、查詢實現(xiàn)、數(shù)據(jù)和替 換參數(shù)生成器,都與TigerGraph在LDBC SNB SF-1000的審計報告中使用的相同。不同的是,這次的規(guī)模因子為SF-30k(即30TB級別)。在每批的查詢中使用5個替換參數(shù)執(zhí)行,而官方基準(zhǔn)測試使用30個不同的參數(shù)。power 和throughput 基準(zhǔn)指標(biāo)都是按照LDBC SNB規(guī)范的指南報告。
TigerGraph 是一個大規(guī)模并行處理 (MPP) 圖數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),旨在處理混合事務(wù)/分析處理 (HTAP) 查詢工作負(fù)載。它是一個分布式平臺,使用原生圖存儲格式和領(lǐng)先的分區(qū)策略。其中,每個圖分區(qū)都包含相似數(shù)量的頂點和邊,支持并行處理請求。TigerGraph提供 GSQL,這是一種圖靈完備的查詢語言,它具有聲明式特性(例如,圖模式匹配)和命令式特性(例如用于表達帶有循環(huán)和累加器原語的迭代圖算法)。
該基準(zhǔn)測試的重點是 TigerGraph 在一系列批量刷新的大圖上的商業(yè)智能 (BI) 工作負(fù)載性能。BI 工作負(fù)載包括:
20 個只讀查詢——大多數(shù) OLAP 式的迭代和深度鏈接圖查詢在不到一分鐘到幾分鐘內(nèi)就可以得到回答。查詢包括加權(quán)圖上的爆炸性和冗余多連接以及多源最 短路徑問題。
增量批量更新——圖通過一組插入和刪除操作而發(fā)生變化。插入或刪除數(shù)據(jù)的批量處理周期為1天。
TigerGraph 服務(wù)器被部署在 36 個具有144TB 磁盤容量的Amazon Web Service (AWS) r6a.32xlarge 實例上。這些實例由第三代 AMD EPYC 處理器提供支持。以下摘要突出了一些關(guān)鍵數(shù)字:
總體而言,完整的源數(shù)據(jù)集約為36TB,包含5396億條邊和726億個頂點。
基準(zhǔn)測試總時間為19.3 小時,包括初始數(shù)據(jù)加載、1 次 power batch運行和 1 次throughput batch運行。
硬件成本為281.27 美元/小時,包括 36 臺 A WS 機器和144T GP2 SSD 卷
該基準(zhǔn)測試清楚地證明了:
TigerGraph在執(zhí)行復(fù)雜查詢時能夠擴展到更大的數(shù)據(jù)集的空前能力,這被認(rèn)為比關(guān)系聯(lián)接更具挑戰(zhàn)性;
TigerGraph適用于各種關(guān)系數(shù)據(jù)處理場景,尤其在數(shù)據(jù)量大、經(jīng)常有數(shù)據(jù)更新、需要快速實現(xiàn)復(fù)雜大數(shù)據(jù)量全圖計算(OLAP)的場景表現(xiàn)格外優(yōu)異;
TigerGraph在實際生產(chǎn)環(huán)境中處理大圖工作負(fù)載的能力,在這種環(huán)境中,數(shù)十TB的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)每小時或每天增量更新是一種常態(tài)。據(jù)我們所知,其它圖數(shù)據(jù)庫或關(guān)系數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商,沒有一家可以在這種大規(guī)模可更新的圖上展示出同等的分析和操作能力。
審核編輯 :李倩
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原文標(biāo)題:LDBC SNB SF30000 基準(zhǔn)測試報告全面披露
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