Nebula Graph数据库学习笔记

Posted 2023-02-22 Shi Peng

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Nebula Graph数据库学习笔记相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Nebula Graph 是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库，能够承载数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询。

一、图数据库简介

图数据库是以点、边为基础存储单元，以高效存储、查询图数据为设计原理的数据管理系统。

图数据库的概念：
图：一组点和边的集合，”点“表示实体，”边“表示实体间的关系。

在图数据库中，数据间的关系和数据同样重要，他们被作为数据的一部分存储起来，这样图数据库就能够快速响应复杂的关联查询。

图数据库可以直观地可视化关系，是存储、查询、分析高度互联的最优办法。

图数据库属于非关系型数据库（NoSQL）。图数据库把数据间的关系作为数据的一部分进行存储，关联上可添加标签、方向、属性，这就是图数据库的性能优势所在。

1.1、数据模型

Nebula Graph支持6种基本数据模型：

图空间（Space）

图空间用于隔离不同团队或者项目的数据。不同图空间的数据是相互隔离的，可以指定不同的存储副本数、权限、分片等。

点（Vertex）

点用来保存实体对象，特点如下：
1）点是用点标识符（VID）标识的。VID在同一图空间中唯一。VID 是一个 int64，或者 fixed_string(N)。
2）点可以有多个 Tag。

边（Edge）

边是用来连接点的，表示两个点之间的关系或行为，特点如下：
1）两点之间可以有多条边。
2）边是有方向的，不存在无向边。
3）四元组 <起点 VID、Edge type、边排序值 (rank)、终点 VID> 用于唯一标识一条边。边没有 EID。
4）一条边有且仅有一个 Edge type。
5）一条边有且仅有一个 Rank，类型为 int64，默认值为 0。

标签（Tag）

Tag 由一组事先预定义的属性构成。

边类型（Edge type）

Edge type 由一组事先预定义的属性构成。

属性（Property）

属性是指以键值对（Key-value pair）形式表示的信息。

Tag 和 Edge type 的作用，类似于关系型数据库中“点表”和“边表”的表结构。

1.2、有向属性图

Nebula Graph 使用有向属性图模型，点和边构成的图，这些边是有方向的，点和边都可以有属性。

下表为篮球运动员数据集的结构示例，包括两种类型的点（player、team）和两种类型的边（serve、follow）。

Nebula Graph 中没有无向边，只支持有向边。

1.3、路径

路径是指一个有限或无限的边序列，这些边连接着一系列点。
路径的类型分为三种：walk、trail、path。

walk

walk类型的路径由有限或无限的边序列构成。遍历时点和边可以重复。

由于 C、D、E 构成了一个环，因此该图包含无限个路径

trail

trail类型的路径由有限的边序列构成。遍历时只有点可以重复，边不可以重复。

在 trail 类型中，还有cycle和circuit两种特殊的路径类型:
1、cycle
cycle 是封闭的 trail 类型的路径，遍历时边不可以重复，起点和终点重复，并且没有其他点重复。在此示例图中，最长路径由三条边组成：A->B->C->A或C->D->E->C

2、circuit
circuit 也是封闭的 trail 类型的路径，遍历时边不可以重复，除起点和终点重复外，可能存在其他点重复。在此示例图中，最长路径为：A->B->C->D->E->C->A。

path

path类型的路径由有限的边序列构成。遍历时点和边都不可以重复。
由于点和边都不可以重复，所以该图包含有限个路径，最长路径由 4 条边组成：A->B->C->D->E

1.4、VID

在 Nebula Graph 中，一个点由点的 ID 唯一标识，即 VID 或 Vertex ID。

VID特点：
1）VID 数据类型只可以为定长字符串FIXED_STRING()或INT64；一个图空间只能选用其中一种 VID 类型。
2）VID 在一个图空间中必须唯一，其作用类似于关系型数据库中的主键（索引+唯一约束）
3）点 VID 的生成方式必须由用户自行指定，系统不提供自增 ID 或者 UUID。
4）VID 相同的点，会被认为是同一个点。例如：

VID 相当于一个实体的唯一标号：例如一个人的身份证号。Tag 相当于实体所拥有的类型，例如"滴滴司机"和"老板"。不同的 Tag 又相应定义了两组不同的属性，例如"驾照号、驾龄、接单量、接单小号"和"工号、薪水、债务额度、商务电话"。
同时操作相同 VID 并且相同 Tag 的两条INSERT语句（均无IF NOT EXISTS参数），晚写入的INSERT会覆盖先写入的。
同时操作包含相同 VID 但是两个不同TAG A和TAG B的两条INSERT语句，对TAG A的操作不会影响TAG B。

5）VID 通常会被（LSM-tree 方式）索引并缓存在内存中，因此直接访问 VID 的性能最高。

1.5、Nebula Graph架构

Nebula Graph 由三种服务构成：Graph 服务、Meta 服务和 Storage 服务，是一种存储与计算分离的架构。

每个服务都有可执行的二进制文件和对应进程，用户可以使用这些二进制文件在一个或多个计算机上部署 Nebula Graph 集群。

Meta服务

meta服务负责数据管理，例如 Schema 操作、集群管理和用户权限管理等。

Graph 服务

Graph 服务负责处理计算请求

Storage 服务

Storage 服务负责存储数据

二、Nebula Graph的安装部署

2.1、安装nebula graph

Step1、在mac系统上安装docker

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/504604050
mac os 版本：12.1
docker版本：20.10.14, build a224086

% docker info
Client:
 Context:    default
 Debug Mode: false
 Plugins:
  buildx: Docker Buildx (Docker Inc., v0.8.2)
  compose: Docker Compose (Docker Inc., v2.5.1)
  sbom: View the packaged-based Software Bill Of Materials (SBOM) for an image (Anchore Inc., 0.6.0)
  scan: Docker Scan (Docker Inc., v0.17.0)

Server:
 Containers: 0
  Running: 0
  Paused: 0
  Stopped: 0
 Images: 0
 Server Version: 20.10.14
 Storage Driver: overlay2
  Backing Filesystem: extfs
  Supports d_type: true
  Native Overlay Diff: true
  userxattr: false
 Logging Driver: json-file
 Cgroup Driver: cgroupfs
 Cgroup Version: 2
 Plugins:
  Volume: local
  Network: bridge host ipvlan macvlan null overlay
  Log: awslogs fluentd gcplogs gelf journald json-file local logentries splunk syslog
 Swarm: inactive
 Runtimes: io.containerd.runc.v2 io.containerd.runtime.v1.linux runc
 Default Runtime: runc
 Init Binary: docker-init
 containerd version: 3df54a852345ae127d1fa3092b95168e4a88e2f8
 runc version: v1.0.3-0-gf46b6ba
 init version: de40ad0
 Security Options:
  seccomp
   Profile: default
  cgroupns
 Kernel Version: 5.10.104-linuxkit
 Operating System: Docker Desktop
 OSType: linux
 Architecture: aarch64
 CPUs: 5
 Total Memory: 7.667GiB
 Name: docker-desktop
 ID: AM6Z:I27L:Z4GP:LQMH:YEIL:T5UD:CVDO:2SN2:6J74:ZIWB:6H4Z:RGS5
 Docker Root Dir: /var/lib/docker
 Debug Mode: false
 HTTP Proxy: http.docker.internal:3128
 HTTPS Proxy: http.docker.internal:3128
 No Proxy: hubproxy.docker.internal
 Registry: https://index.docker.io/v1/
 Labels:
 Experimental: false
 Insecure Registries:
  hubproxy.docker.internal:5000
  127.0.0.0/8
 Live Restore Enabled: false

Step2、配置Docker加速：

修改原配置为新的配置：


  "builder": 
    "gc": 
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    
  ,
  "experimental": false,
  "features": 
    "buildkit": true
  ,
  "registry-mirrors": [
    "https://hub-mirror.c.163.com/",
    "https://reg-mirror.qiniu.com",
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/",
    "https://wh9z3wm8.mirror.aliyuncs.com"
  ]

Step3、Docker网络配置

% docker network create nebula-net
6d9219819496c2aea8d7c8d61fa0edab950965b70ceef7b98cf9156c3ee41c64
peng.shi@H7HT0YWMTC ~ % docker network ls
NETWORK ID     NAME         DRIVER    SCOPE
4451ad142c9a   bridge       bridge    local
5fed9c0933af   host         host      local
6d9219819496   nebula-net   bridge    local
066f578ac097   none         null      local

Step4、安装nebula-graph

1、Git 克隆 nebula-docker-compose 仓库

peng.shi@H7HT0YWMTC ~ % git clone -b master https://github.com/vesoft-inc/nebula-docker-compose.git
Cloning into 'nebula-docker-compose'...
remote: Enumerating objects: 440, done.
remote: Counting objects: 100% (154/154), done.
remote: Compressing objects: 100% (42/42), done.
remote: Total 440 (delta 138), reused 112 (delta 112), pack-reused 286
Receiving objects: 100% (440/440), 143.52 KiB | 296.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (258/258), done.

2、修改 docker-compose.yaml

docker-compose.yaml在刚下载的nebula-docker-compose目录中

在docker-compose.yaml中增加：

external: true

Step4、docker-compose 部署 Nebula（此处需要开VPN，否则下载超时）

docker-compose up -d

peng.shi@H7HT0YWMTC nebula-docker-compose % docker-compose up -d
Pulling metad0 (vesoft/nebula-metad:nightly)...
nightly: Pulling from vesoft/nebula-metad
nightly: Pulling from vesoft/nebula-metad
nightly: Pulling from vesoft/nebula-metad
6717b8ec66cd: Pull complete
fdd65c4c2d5c: Pull complete
733069f6a7fa: Pull complete
4f4fb700ef54: Pull complete
7df18b9cd98f: Pull complete
Digest: sha256:7485b2fd39b02694b7f9edb32d8f0d684afe403f9ff5c330a33e8f36d1255133
Status: Downloaded newer image for vesoft/nebula-metad:nightly
Pulling storaged0 (vesoft/nebula-storaged:nightly)...
nightly: Pulling from vesoft/nebula-storaged
nightly: Pulling from vesoft/nebula-storaged
nightly: Pulling from vesoft/nebula-storaged
6717b8ec66cd: Already exists
f332d3f370bb: Pull complete
cf87f019d5b8: Pull complete
4f4fb700ef54: Pull complete
b5945490aa54: Pull complete
Digest: sha256:c39eed30f41e6ed876b03e6df1d092c349823f20589f3a75c8bd553d7258d576
Status: Downloaded newer image for vesoft/nebula-storaged:nightly
Pulling graphd (vesoft/nebula-graphd:nightly)...
nightly: Pulling from vesoft/nebula-graphd
2d473b07cdd5: Downloading [=============>                                     ]  19.95MB/76.1MB
2d473b07cdd5: Downloading [=======>                                           ]  11.02MB/76.1MB
39a4c7f32b8c: Retrying in 1 second
6fef0e3258c2: Download complete
6de84f84c10e: Downloading [===============================>                   ]  12.85MB/20.61MB
nightly: Pulling from vesoft/nebula-graphd
6717b8ec66cd: Already exists
fe7880d7abed: Pull complete
0d816d217636: Pull complete
4f4fb700ef54: Pull complete
4e16df01237b: Pull complete
Digest: sha256:e7a83d0aef7d7a9188fe6d5740011e0ea9ca6c3b4d69adeaad21653be61bb67f
Status: Downloaded newer image for vesoft/nebula-graphd:nightly
Pulling console (vesoft/nebula-console:nightly)...
nightly: Pulling from vesoft/nebula-console
97518928ae5f: Pull complete
201f3554b694: Pull complete
a7d9596279dc: Pull complete
Digest: sha256:e14bed97d0fd13b0d46bc01ac67fed6759f6387a048e19bbe7974bda068d0203
Status: Downloaded newer image for vesoft/nebula-console:nightly
Creating nebula-docker-compose_metad2_1 ... done
Creating nebula-docker-compose_metad0_1 ... done
Creating nebula-docker-compose_metad1_1 ... done
Creating nebula-docker-compose_storaged0_1 ... done
Creating nebula-docker-compose_storaged2_1 ... done
Creating nebula-docker-compose_storaged1_1 ... done
Creating nebula-docker-compose_graphd_1    ... done
Creating nebula-docker-compose_graphd2_1   ... done
Creating nebula-docker-compose_graphd1_1   ... done
Creating nebula-docker-compose_console_1   ... done

Step5、Nebula Studio安装

1、下载 Nebula Studio 部署配置文件

wget  https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-graph-studio/3.2.2/nebula-graph-studio-v3.2.2.tar.gz

peng.shi@H7HT0YWMTC nebula-docker-compose % wget  https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-graph-studio/3.2.2/nebula-graph-studio-v3.2.2.tar.gz
--2022-05-24 12:14:50--  https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-graph-studio/3.2.2/nebula-graph-studio-v3.2.2.tar.gz
正在解析主机 oss-cdn.nebula-graph.com.cn (oss-cdn.nebula-graph.com.cn)... 124.200.113.113, 124.200.113.110, 124.200.113.114, ...
正在连接 oss-cdn.nebula-graph.com.cn (oss-cdn.nebula-graph.com.cn)|124.200.113.113|:443... 已连接。
已发出 HTTP 请求，正在等待回应... 200 OK
长度：5533480 (5.3M) [application/gzip]
正在保存至: “nebula-graph-studio-v3.2.2.tar.gz”

nebula-graph-studio-v3.2.2.tar.g 100%[=========================================================>]   5.28M  1.50MB/s  用时 4.1s    

2022-05-24 12:14:55 (1.27 MB/s) - 已保存 “nebula-graph-studio-v3.2.2.tar.gz” [5533480/5533480])

2、创建 nebula-graph-studio-v3.2.2 目录，并将安装包解压至目录中

mkdir nebula-graph-studio-v3.2.2 && tar -zxvf nebula-graph-studio-v3.2.2.tar.gz -C nebula-graph-studio-v3.2.2

3、修改 docker-compose.yaml

将原有nebula-web改为nebula-net, 并添加external: true:

version: '3.4'
services:
  web:
    image: vesoft/nebula-graph-studio:v3.2.2
    environment:
      USER: root
      UPLOAD_DIR: $MAPPING_DOCKER_DIR
    ports:
      - 7001:7001
    networks:
      - nebula-net

networks:
  nebula-net:
    external: true

4、构建并启动 Nebula Studio 服务（需要开VPN）

在nebula-graph-studio-v3.2.2 目录下执行：

docker-compose up -d

peng.shi@H7HT0YWMTC nebula-graph-studio-v3.2.2 % docker-compose up -d
WARNING: The MAPPING_DOCKER_DIR variable is not set. Defaulting to a blank string.
Pulling web (vesoft/nebula-graph-studio:v3.2.2)...
v3.2.2: Pulling from vesoft/nebula-graph-studio
59bf1c3509f3: Downloading
bd8aa6907987: Download complete
59bf1c3509f3: Pull complete
bd8aa6907987: Pull complete
79b600fbf12a: Pull complete
9e028fd00ce7: Pull complete
Digest: sha256:ee8e9551a0f10c8e4fe03312131fb53f885dc4a7bf15157e0d500607fbaa1508
Status: Downloaded newer image for vesoft/nebula-graph-studio:v3.2.2
Creating nebula-graph-studio-v322_web_1 ... done

登录本地安装的nebula数据库：http://127.0.0.1:7001/

Host: graphd:9669
用户名：root
密码：nebula

可登录至主界面：

5、Nebula Console 安装 & 访问

下载地址：https://github.com/vesoft-inc/nebula-console/releases

mac系统下载第一个

下载nebula-console-darwin-amd64-v3.0.0后，改名为nebula-console，此文件为二进制文件，在此文件所在路径执行下述命令：

chmod 777 nebula-console

./nebula-console -addr=127.0.0.1  -port 9669 -u root -p nebula

此时如果弹出macOS不信任此nebula-console，则点击问号，在设置->安全与隐私中设置信任后即可。

peng.shi@H7HT0YWMTC Downloads % chmod 777 nebula-console
peng.shi@H7HT0YWMTC Downloads % ./nebula-console -addr=127.0.0.1  -port 9669 -u root -p nebula
zsh: killed     ./nebula-console -addr=127.0.0.1 -port 9669 -u root -p nebula
peng.shi@H7HT0YWMTC Downloads % ./nebula-console -addr=127.0.0.1  -port 9669 -u root -p nebula
zsh: killed     ./nebula-console -addr=127.0.0.1 -port 9669 -u root -p nebula
peng.shi@H7HT0YWMTC Downloads % ./nebula-console -addr=127.0.0.1  -port 9669 -u root -p nebula

Welcome to Nebula Graph!

(root@nebula) [(none)]>

2.2、安装完成后测试验证

通过Nebula Studio 服务访问

接下来就可以使用nebula数据库了。

三、Nebula工具

3.1、Nebula Importer

Importer工具，支持把本地的csv文件导入到Nebula gragh数据库中。

3.2、Nebula Exchange

Nebula Exchange用于把spark中的多种不同格式的数据迁移到nebula graph中，支持批量数据和流式数据的迁移。

Exchange工具由Reader、Processor、Writer三部分组成：

1、Reader：读取不同来源的数据，返回DataFrame
2、Processor：遍历DataFrame每行，根据配置文件中fields的映射关系，按列名获取对应的值。
3、Writer：在遍历指定批处理的行数后，Writer将这些批处理的数据一次性写入到nebula graph中。

3.2.1、Exchange适用场景

1）来自Kafka, Pulsar的流式数据
2）从关系型数据库（如mysql）或分布式文件系统（如HDFS）中获取的批式数据，如某个时间段的数据
3）要将大批量生成Nebula Graph能识别的SST文件，再导入到Nebula Graph数据库
4）需要导出Nebula Graph中保存的数据

总结：把spark中的数据导入到nebula（流式）；把MySQL/HDFS中的数据导入到nebula（批量）；把nebula的SST文件导入到nebula；把nebula的数据导出。

Exchange的优点：
1）支持多种来源的数据导入到nebula
2）支持不同来源的数据转为SST文件后导入
3）支持SSL加密
4）支持断点续传（目前仅Neo4j数据迁移时支持断点续传）
5）异步操作：在数据源中生成一条插入语句，发给graph服务，最后再执行插入操作
6）支持同时导入多个tag和edge type，不同tag和edge type可以是不同数据来源或格式
7）可使用spark中的累加器统计插入操作成功和失败的次数
8）采用HOCON（Human-Optimized Config Object Notation）配置文件格式，具有面向对象风格

3.3.2、Nebula Exchange支持的数据源

Exchange 3.0.0 支持通过 nGQL 语句的形式导入 Nebula：
1、存储在 HDFS 或本地的数据：
Apache Parquet
Apache ORC
JSON
CSV

2、HBase

3、数据仓库：
Hive
MaxCompute

4、图数据库：Neo4j

5、关系型数据库：
MySQL
PostgreSQL

6、列式数据库：ClickHouse

7、流处理软件平台：Kafka

8、发布/订阅消息平台：Pulsar

除了用 nGQL 语句的形式导入数据，Exchange 还支持将数据源的数据生成 SST 文件，然后通过 Console 导入 SST 文件。

以 Nebula Graph 为源，将数据导出到 CSV 文件（仅企业版支持此功能）

以上是关于Nebula Graph数据库学习笔记的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

Nebula Graph数据库学习笔记

Nebula Graph 技术总监陈恒：图数据库怎么和深度学习框架进行结合？

Nebula Graph + Plato调研总结

Nebula Graph数据库 学习笔记

一、图数据库简介

1.1、数据模型

图空间（Space）

点（Vertex）

边（Edge）

标签（Tag）

边类型（Edge type）

属性（Property）

1.2、有向属性图

1.3、路径

walk

trail

path

1.4、VID

1.5、Nebula Graph架构

Meta服务

Graph 服务

Storage 服务

二、Nebula Graph的安装部署

2.1、安装nebula graph

Step1、在mac系统上安装docker

Step2、配置Docker加速：

Step3、Docker网络配置

Step4、安装nebula-graph

1、Git 克隆 nebula-docker-compose 仓库

2、修改 docker-compose.yaml

Step4、docker-compose 部署 Nebula（此处需要开VPN，否则下载超时）

Step5、Nebula Studio安装

1、下载 Nebula Studio 部署配置文件

2、创建 nebula-graph-studio-v3.2.2 目录，并将安装包解压至目录中

3、修改 docker-compose.yaml

4、构建并启动 Nebula Studio 服务（需要开VPN）

5、Nebula Console 安装 & 访问

2.2、安装完成后测试验证

三、Nebula工具

3.1、Nebula Importer

3.2、Nebula Exchange

3.2.1、Exchange适用场景

3.3.2、Nebula Exchange支持的数据源

Nebula Graph数据库学习笔记