1 测试环境

1.1 硬件信息

1.2 软件信息

1.2.1 测试用例

测试使用graphdb-benchmark，一个图数据库测试集。该测试集主要包含4类测试：

• Massive Insertion，批量插入顶点和边，一定数量的顶点或边一次性提交

• Single Insertion，单条插入，每个顶点或者每条边立即提交

• Query，主要是图数据库的基本查询操作：

  • Find Neighbors，查询所有顶点的邻居
  • Find Adjacent Nodes，查询所有边的邻接顶点
  • Find Shortest Path，查询第一个顶点到100个随机顶点的最短路径

• Clustering，基于Louvain Method的社区发现算法

1.2.2 测试数据集

测试使用人造数据和真实数据

• MIW、SIW和QW使用SNAP数据集

  • Enron Dataset

  • Amazon dataset

  • Youtube dataset

  • LiveJournal dataset

• CW使用LFR-Benchmark generator生成的人造数据

本测试用到的数据集规模

1.3 服务配置

• HugeGraph版本：0.4.4，RestServer和Gremlin Server和backends都在同一台服务器上
• Cassandra版本：cassandra-3.10，commit-log 和data共用SSD
• RocksDB版本：rocksdbjni-5.8.6
• Titan版本：0.5.4, 使用thrift+Cassandra模式

graphdb-benchmark适配的Titan版本为0.5.4

2 测试结果

2.1 Batch插入性能

说明

• 表头"（）“中数据是数据规模，以边为单位
• 表中数据是批量插入的时间，单位是s
• 例如，HugeGraph使用RocksDB插入amazon0601数据集的300w条边，花费14.076s，速度约为21w edges/s

结论

• RocksDB和Memory后端插入性能优于Cassandra
• HugeGraph和Titan同样使用Cassandra作为后端的情况下，插入性能接近

2.2 遍历性能

2.2.1 术语说明

• FN(Find Neighbor), 遍历所有vertex, 根据vertex查邻接edge, 通过edge和vertex查other vertex
• FA(Find Adjacent), 遍历所有edge，根据edge获得source vertex和target vertex

2.2.2 FN性能

说明

• 表头”（）“中数据是数据规模，以顶点为单位
• 表中数据是遍历顶点花费的时间，单位是s
• 例如，HugeGraph使用RocksDB后端遍历amazon0601的所有顶点，并查找邻接边和另一顶点，总共耗时65.852s

2.2.3 FA性能

说明

• 表头”（）“中数据是数据规模，以边为单位
• 表中数据是遍历边花费的时间，单位是s
• 例如，HugeGraph使用RocksDB后端遍历amazon0601的所有边，并查询每条边的两个顶点，总共耗时64.526s

结论

• HugeGraph RocksDB > Titan thrift+Cassandra > HugeGraph Cassandra > HugeGraph Memory

2.3 HugeGraph-图常用分析方法性能

术语说明

• FS(Find Shortest Path), 寻找最短路径
• K-neighbor，从起始vertex出发，通过K跳边能够到达的所有顶点, 包括1, 2, 3…(K-1), K跳边可达vertex
• K-out, 从起始vertex出发，恰好经过K跳out边能够到达的顶点

FS性能

说明

• 表头”（）“中数据是数据规模，以边为单位
• 表中数据是找到从第一个顶点出发到达随机选择的100个顶点的最短路径的时间，单位是s
• 例如，HugeGraph使用RocksDB查找第一个顶点到100个随机顶点的最短路径，总共耗时2.059s

结论

• 在数据规模小或者顶点关联关系少的场景下，Titan最短路径性能优于HugeGraph
• 随着数据规模增大且顶点的关联度增高，HugeGraph最短路径性能优于Titan

K-neighbor性能

说明

• HugeGraph-Server的JVM内存设置为32GB，数据量过大时会出现OOM

K-out性能

说明

• HugeGraph-Server的JVM内存设置为32GB，数据量过大时会出现OOM

结论

• FS场景，HugeGraph性能优于Titan
• K-neighbor和K-out场景，HugeGraph能够实现在5度范围内秒级返回结果

2.4 图综合性能测试-CW

说明

• “规模"以顶点为单位
• 表中数据是社区发现完成需要的时间，单位是s，例如HugeGraph使用RocksDB后端在规模10000的数据集，社区聚合不再变化，需要耗时763.869s
• “*“表示超过10000s未完成
• CW测试是CRUD的综合评估
• 后三者分别是HugeGraph的不同后端，该测试中HugeGraph跟Titan一样，没有通过client，直接对core操作

结论

• HugeGraph在使用Cassandra后端时，性能略优于Titan，随着数据规模的增大，优势越来越明显，数据规模20000时，比Titan快30%
• HugeGraph在使用RocksDB后端时，性能远高于Titan和HugeGraph的Cassandra后端，分别比两者快了6倍和4倍