Nebula Graph 1.0 Release Note

Posted 2020-12-10 nebulagraph

Nebula Graph 1.0 发布了。作为一款开源分布式图数据库，Nebula Graph 1.0 版本旨在提供一个安全、高可用、高性能、具有强表达能力的查询语言的图数据库。

基本功能

• DDL &?DML：支持在线的数据定义语言（DDL）及数据操纵语言（DML）。
• 图探索：支持正/反向、双向图探索，GO minHops TO maxHops?获取指定步数区间的关系。
• 聚合操作：聚合函数 GROUP BY?、排序函数 ORDER BY?、限定函数 LIMIT?自由组合返回所需数据。
• 组合查询：UNION， UNION DISTINCT?， INTERSECT?， MINUS?对数据集进行组合查询。
• 管道操作: 管道操作符 |?前面查询语句的输出可作为管道符后面语句的输入。
• 用户定义变量：支持将可将查询结果暂时存储在用户自定义的变量中，并在随后查询语句中使用。
• 索引:?支持索引、联合索引，以及对已存在的数据建立索引。 LOOKUP ON?用于对建立索引的属性进行快速查找。

高级功能

• 权限管理: 支持用户权限认证，支持用户角色访问控制。可轻松对接现有用户认证系统。 Nebula Graph 提供五种角色权限： GOD?、 ADMIN?、 DBA?、 USER? 和 GUEST?。
• 采样：对于超级顶点支持蓄水池采样, 在只遍历一遍数据 O(n)?的情况下，随机的抽取 k 个元素。
• 集群快照：支持以集群维度创建快照，提供在线的数据备份功能，快速恢复。
• TTL：支持设置数据的有效期，清理过期数据、释放资源。
• Job Manager：Job 管理调度工具，目前支持 COMPACT?和?FLUSH 操作。
• 运维操作
  • 支持在线扩缩容、负载均衡
  • HOSTS?管理 Storage 服务器
  • CONFIGS?管理配置项
• 图算法：支持全路径 / 最短路径算法。
• 提供 OLAP 接口，对接图计算平台。
• 支持多种字符集、字符编码。

客户端

• Java 客户端：可自行编译或者从 mvn 仓库进行下载。changelog 请参见?https://github.com/vesoft-inc/nebula-java/releases
• Python 客户端：可通过源码安装或者 pip 进行安装，changelog 请参见 https://github.com/vesoft-inc/nebula-python/blob/master/CHANGELOG.md
• Golang 客户端，changelog?请参见?https://github.com/vesoft-inc/nebula-go/releases

Nebula Graph Studio

基于 Web 的可视化工具，支持图探索、图查询以及数据导入等功能。见 Nebula Graph Studio

周边工具

• 导入工具
  • Nebula Importer，提供高性能的 CSV 文件导入工具，支持导入本地和远程文件。见 Nebula-Importer
  • Spark Writer 基于 Spark 的分布式数据导入工具，目前支持的数据源有 HDFS 和 HIVE 等。见 Spark Writer
• 导出工具
  • Dump Tool，单机离线数据导出工具，可以用于导出或统计指定条件的数据。
• 监控
  • 对接 Prometheus 系统以及 Grafana 可视化组件，可实时监控集群的状态。

升级步骤

RC4 升级 v1.0.0

• 首先停止所有机器的 Nebula 服务
  • 在每一台机器执行 ?scripts/nebula.service stop all
  • 然后通过执行 scripts/nebula.service status all 来确认进程已经退出
• 在每一台机器（根据系统环境）安装新的 RPM 包
  • 获取 package：https://github.com/vesoft-inc/nebula/releases/tag/v1.0.0
  • 安装 package
• 启动 Nebula
  • 所有机器执行 scripts/nebula.service start all
  • 确认进程正常启动 scripts/nebula.service status all

注意：如从 RC3 或之前版本升至 v1.0.0，请按照以上步骤升级完后重新导入数据。

本文中如有任何错误或疏漏，欢迎去 GitHub：https://github.com/vesoft-inc/nebula issue 区向我们提 issue 或者前往官方论坛：https://discuss.nebula-graph.com.cn/ 的 建议反馈 分类下提建议 ??；加入 Nebula Graph 交流群，请联系 Nebula Graph 官方小助手微信号：NebulaGraphbot

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