前沿观察 | 为什么我们要关注图数据库？

图数据库在顶会上的身影

SIGMOD

2018年数据库顶级会议SIGMOD上，对传统数据库事务和索引结构、查询处理和优化、并行数据库、 图数据库 、空间数据库、近似处理和相似度查询、数据集成与挖掘、安全与隐私，以及最近几年比较热门的云数据库、新型硬件和机器学习的各个议题进行了交流。

2018年SIGMOD会议上数据库五大发展趋势，包含 图数据库 ：

• 云数据库：除了Eric Brewer关于Kubernetes的keynote，还有一个关于云数据库的industry session。Amazon Aurora从理论和实践上证明公有云场景可以重构关系数据库底层架构，Vertica这样的老牌OLAP系统也上云了。

• 新型硬件：存储介质从SSD、大内存到非易失性内存，RDMA、GPU、FPGA这样的硬件技术逐步普及。

• 自治数据库：自治数据库在学术界和工业界都很热，Oracle数据库最近几年最重要的研发工作就是自治数据库。CMU的Andrew Pavlo团队这几年在学术界特别活跃，2018年最佳论文就是出自这个团队[Query-based Workload Forecasting for Self-Driving DatabaseManagement Systems]。

• AI+数据库：这几年国内很多高校的数据库团队都转型大数据和AI了，北大数据库实验室在这次SIGMOD会议上也发表了两篇AI方向的论文，AI + System是这两年兴起的一个热门方向，Google Jeff Dean团队提出的Learned Index很好地利用AI统计实际数据的规律来设计更加高效的索引结构。

• 图数据库 ：去年SIGMOD的best paper就是关于图计算的“Parallelizing Sequential Graph Computations”，第一作者是WenfeiFan，他们团队最近又发表了多篇关于图数据库的paper。

VLDB

VLDB是数据库及相关领域研究者、供应商、参与者、应用开发者所广泛关注的主要国际会议，也是公认的数据库领域三大顶级会议 (SIGMOD、VLDB、ICDE) 之一，在发表论文难度和受关注程度上，与SIGMOD可谓并驾齐驱。

2018年的VLDB上，中国高校和企业发表的论文数量超过20篇，主要集中在 图数据库 、空间和轨迹数据、数据挖掘与机器学习等领域，传统关系数据库 (RDBMS) 的研究工作较少。尽管大会将论文按照主题分成了30个Research Session，但由于每个Session中论文报告个数的限制（4-5个），Session的划分比较简单粗暴，Session间的界限和层级关系并不非常清晰。根据论文所针对的应用和数据类型，对论文进行的分类如下：

VLDB 2018各领域论文分布图

从上图可以看出，关系数据库 (RDBMS) 的研究仍然是主流，共包含42篇论文，占到论文总数近1/3。图数据相关论文数量也保持稳定（去年VLDB也有20多篇图数据相关论文）。在很多实际的业务中，关系数据和图数据也是最重要的数据类型。据可靠消息，2018 VLDB最佳论文也来自图数据领域 。而流数据、众包、空间和轨迹数据相关的研究比去年有明显减少，但论文数量的浮动并不完全说明领域的热度。

图数据相关领域多年以来都是研究热点。以下是来自图数据领域 VLDB的最佳论文

The Ubiquity of Large Graphs and Surprising Challenges of Graph Processing 节选，作者是来自滑铁卢大学的Siddhartha Sahu等人。（ 回复 “ 图数据库 ”，即可获得VLDB最佳论文原文资料， 欢迎分享，共同探讨图数据库~）

VLDB-图数据库最佳论文片段节选

摘要

图处理在许多应用领域中变得越来越普遍。尽管如此普遍存在，但关于在实践中图表如何实际的使用的研究却很少。2017年4月我们进行了一项调查，旨在了解（i）用户拥有的图类型; （ii）用户运行的图表计算; （iii）用户使用的图软件类型; （iv）用户在处理图表时面临的主要挑战。

参与者的回答及我们获得的数据，揭示了实际中图形处理的令人惊讶的事实。真实世界的图表代表了各种各样的实体，并且通常非常大，可扩展性和可视化无疑是参与者面临的最紧迫的挑战。

简介

表示连接实体及其关系的图形数据出现在许多应用领域中，最广泛的是在社交网络，语义网，路线图，通信网络，生物学和金融中。研究和实践中的图形处理工作显着增加，用于管理和处理图形的不同商业软件数量的激增就是一个印证。

我们对22个不同软件产品的89位用户进行了在线调查，目标是回答4个问题：

（i）用户拥有哪些类型的图表数据？

（ii）用户在他们的图表上运行了哪些计算？

（iii）用户使用哪些软件来执行计算？

（iv）用户在处理时遇到的主要挑战是什么？

主要发现如下：

•多样性：实践中的图代表了各种各样的实体，其中许多实体并不完全被认为是顶点和边缘。由产品订单和交易组成的传统企业数据（通常被视为关系系统的完美使用者）是参与者图表中非常常见的数据形式。

•超大图无处不在：实际中许多图非常大，通常包含超过十亿个边。这些大型图表代表了非常广泛的实体，属于各种规模的组织，从非常小的企业到非常大的企业。这也驳斥了部分假设，即大图只是谷歌，Facebook和Twitter等少数大型组织的问题。

•可扩展性的挑战：可扩展性是最紧迫的挑战。有效处理非常大的图形的能力似乎是现有软件的最大限制。

•可视化：可视化是参与者图形处理中非常流行的核心任务。在可扩展性之后，参与者将可视化视为他们面临的第二个最紧迫的挑战，与图形查询语言的挑战并列。

•RDBMSes的流行: 关系数据库在图形的管理和处理中仍然发挥着重要的作用。

图数据库市场的具体数据

从下表中可以看出，在调查人员里 图数据库使用者 达到233人，其中Neo4j和OrientDB占比最多。

下表概述了这些参与者所工作的组织及其在组织中的角色。“R”和“P”分别表示研究者和实践者，信息技术和学术研究领域占比最多。除了给出的选项，参与者还选择了其他5个领域:教育、能源市场、游戏和娱乐、调查和审计、草原管理。与会者总共指出了17个不同的领域，说明 图数据库被广泛应用于各种各样的领域 。

表3显示了参与者所在组织的规模，从雇员少于10人的非常小的组织到雇员超过10,000人的非常大的组织。我们询问参与者他们在组织中的角色，并给他们以下4个选择:(1)研究员;(2)工程师;(3)经理;(四)数据分析员。参与者可以选择多个选项。前4名分别是工程师(54人)、研究人员(48人)、数据分析师(18人)和经理(16人)。参与者指出的其他角色是架构师、devops和student。

下表显示了图的顶点数，边数和总未压缩大小。如表中所示，每个尺寸的图形，从边缘小于10K的小边到超过1B的大图，在研究人员和从业者中都很普遍。 一个有趣的现象-超大图无处不在：大量参与者使用非常大的图。具体来说，20名参与者（8名研究人员和12名从业者）表示使用边缘超过10亿的图表。此外，具有超过10亿边缘的图表的20名参与者来自具有不同规模的组织，范围从非常小到非常大。这反驳了普遍的假设，即只有非常大的组织 - 例如Google、Facebook和Twitter具有网社交网络数据的巨大图形。

最后着眼于容量，我们发现42个用户拥有1-1GB边缘图，17个用户使用10B-100B边图，7个用户处理超过100B边的图。两名参与者还通过电子邮件交流他们的图表包含4B和30B边缘。与我们的调查结果一样，这些大型图表代表了广泛的实体，例如产品订单交易数据，或来自农业和金融的实体。这说明 图数据库的应用场景及市场潜力 都是巨大的。

最后向参与者询问了他们在处理图表时遇到的挑战：

• 可扩展性 ：处理大型图表的能力是参与者面临的最紧迫的挑战。对于研究人员和从业者来说。参与者提到的具体可扩展性挑战包括在大型图上加载，更新和执行计算（例如遍历）的效率低下。

• 可视化 ：图形可视化成为前三个图形处理挑战之一，39个参与者表明可视化是他们在图表上执行的最流行的非查询任务。

• 查询语言和API ：查询语言和API提出了另一个常见的图形处理挑战，参与者发现当前的图形查询语言对调试查询的支持不足，另一位参与者表示他们难以找到完全符合SPARQL标准的软件 。

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