新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人

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摘要

本文介绍了新一代分布式高性能图数据库的构建，重点阐述了其关键特性和技术实现。该数据库具有高可用性、一致性、低资源消耗、易用性和功能丰富等特性。AtlasGraph 作为核心产品，采用云原生架构、Hybrid Transactional/Analytical Processing (HTAP) 和 Massively Parallel Processing (MPP) 等技术，支持大规模分布式存储和并行计算。其高性能引擎基于 Rust 开发，具备毫秒级响应速度，并内置多种图计算算法和分析函数，支持实时大图处理和流式计算。人pole_graph平台适用于金融、政府和能源等领域，帮助客户实现大数据处理和智能分析。

AI总结

《新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人》

一、背景与特性
1. 新一代分布式高性能图数据库需具备的特性：
- 高可用性、一致性（事务支持）
- 高性能、低资源消耗
- 易用性、功能丰富

二、AtlasGraph关键特性
1. 云原生设计
- 支持弹性伸缩、高可用、低成本运维
2. HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）
- 高性能图计算引擎
- 预置20余种图计算算法
- 支持复杂数据挖掘和机器学习场景
3. MPP（Massively Parallel Processing）
- 分布式存储与并行计算
- 支持存储计算分离
4. 高性能引擎
- 基于Rust开发
- 精细内存管理
- 内置索引系统
- 毫秒级并发查询响应
5. 易用性
- AQL（Atlas Graph Query Language）
- 内置上百种分析函数
- 偏好分析师使用
- 向ISO GQL标准迈进
6. 实时大图支持
- 万亿节点存储
- 流式计算引擎结合
- 最新数据实时入库构图

三、架构及实现
1. 存储层
- 图原生存储
- LSM-Tree索引
- 容灾保障（BR）
2. 元数据层
- 事务管理（MVOCC）
- 分片管理
- 元数据管理
3. 计算层
- 图计算引擎优化
- 内存加速引擎
- 支持Python UDF执行器
4. 服务接口
- HTTP/RPC
- Spark连接器
5. 基础设施
- 支持Docker/K8S/VM
- 多架构支持（X86/ARM）

四、技术特点
1. 分布式事务
- MVOCC（多版本乐观并发控制）
- 高一致性
2. 图计算
- 覆盖常用算法（路径计算、社区检测等）
- 自研优化算法（如node2vec）
3. 图嵌入与GNN
- 高维图信息低维映射
- 图卷积神经网络（GCN）
--graph结构数据分类与预测

五、海致星图公司简介
1. 专业团队
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