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关于 NebulaGraph

• 官网：https://www.nebula-graph.com.cn

• 官方文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.8.0/

  手册PDF : https://docs.nebula-graph.com.cn/3.8.0/pdf/NebulaGraph-CN.pdf

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客户端支持

NebulaGraph 提供多种类型客户端，便于用户连接、管理 NebulaGraph 图数据库。

• NebulaGraph Console：原生 CLI 客户端
• NebulaGraph CPP：C++ 客户端
• NebulaGraph Java：Java 客户端
• NebulaGraph Python：Python 客户端
• NebulaGraph Go：Go 客户端

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安装 NebulaGraph

有以下安装方式:

• 基于 Docker
• 从云开始（免费试用）
• 本地部署步骤 1：安装 NebulaGraph

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

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关于 nGQL

nGQL是 NebulaGraph 使用的的声明式图查询语言，支持灵活高效的图模式，而且 nGQL 是为开发和运维人员设计的类 SQL 查询语言，易于学习。

nGQL 是一个进行中的项目，会持续发布新特性和优化，因此可能会出现语法和实际操作不一致的问题，如果遇到此类问题，请提交 issue 通知 NebulaGraph 团队。 NebulaGraph 3.0 及更新版本正在支持 openCypher 9。

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nGQL 可以做什么

• 支持图遍历
• 支持模式匹配
• 支持聚合
• 支持修改图
• 支持访问控制
• 支持聚合查询
• 支持索引
• 支持大部分 openCypher 9 图查询语法（不支持修改和控制语法）

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2500 条 nGQL 示例

https://github.com/vesoft-inc/nebula/tree/master/tests/tck/features

features 目录内包含很多.features格式的文件，每个文件都记录了使用 nGQL 的场景和示例。例如：

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原生 nGQL 和 openCypher 的关系

原生 nGQL 是由 NebulaGraph 自行创造和实现的图查询语言。openCypher 是由 openCypher Implementers Group 组织所开源和维护的图查询语言，最新版本为 openCypher 9。

由于 nGQL 语言部分兼容了 openCypher，这个部分在本文中称为 openCypher 兼容语句。

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Backup&Restore

Backup&Restore（简称 BR）是一款命令行界面（CLI）工具，可以帮助备份 NebulaGraph 的图空间数据，或者通过备份文件恢复数据。

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功能

• 一键操作备份和恢复数据。
• 支持基于以下备份文件恢复数据：
  • 本地磁盘（SSD 或 HDD），建议仅在测试环境使用。
  • 兼容亚马逊对象存储（Amazon S3）云存储服务接口，例如：阿里云对象存储（Alibaba Cloud OSS）、MinIO、Ceph RGW 等。
• 支持备份并恢复整个 NebulaGraph 集群。
• （实验性功能）支持备份指定图空间数据。

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导入导出

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导入工具

有多种方式可以将数据写入NebulaGraph 3.8.0：

• 使用命令行 -f 的方式导入：可以导入少量准备好的 nGQL 文件，适合少量手工测试数据准备。
• 使用 Studio 导入：可以用过浏览器导入本机多个 CSV 文件，格式有限制。
• 使用 Importer 导入：导入单机多个 CSV 文件，大小没有限制，格式灵活。适合十亿条数据以内的场景。
• 使用 Exchange 导入：从 Neo4j、Hive、MySQL 等多种源分布式导入，需要有 Spark 集群。适合十亿条数据以上的场景。
• 使用 Spark-connector/Flink-connector 读写 API：这种方式需要编写少量代码来使用 Spark/Flink 连接器提供的 API。
• 使用 C++/GO/Java/Python SDK：编写程序的方式导入，需要有一定编程和调优能力。

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下图给出了几种方式的定位：

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导出工具

• 使用 Spark-connector/Flink-connector 读写 API：这种方式需要编写少量代码来使用 Spark/Flink 连接器提供的 API。
• 使用 Exchange 导出功能将数据导出至 CSV 文件或另一个图空间（支持不同 NebulaGraph 集群）中。

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NebulaGraph Importer

NebulaGraph Importer（简称 Importer）是一款 NebulaGraph 的 CSV 文件单机导入工具，可以读取并批量导入多种数据源的 CSV 文件数据，还支持批量更新和删除操作。

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功能

• 支持多种数据源，包括本地、S3、OSS、HDFS、FTP、SFTP、GCS。
• 支持导入 CSV 格式文件的数据。单个文件内可以包含多种 Tag、多种 Edge type 或者二者混合的数据。
• 支持过滤数据源数据。
• 支持批量操作，包括导入、更新、删除。
• 支持同时连接多个 Graph 服务进行导入并且动态负载均衡。
• 支持失败后重连、重试。
• 支持多维度显示统计信息，包括导入时间、导入百分比等。统计信息支持打印在 Console 或日志中。
• 支持 SSL 加密。

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NebulaGraph Exchange

NebulaGraph Exchange（简称 Exchange）是一款 Apache Spark™ 应用，用于在分布式环境中将集群中的数据批量迁移到 NebulaGraph 中，能支持多种不同格式的批式数据和流式数据的迁移。

Exchange 由 Reader、Processor 和 Writer 三部分组成。Reader 读取不同来源的数据返回 DataFrame 后，Processor 遍历 DataFrame 的每一行，根据配置文件中fields的映射关系，按列名获取对应的值。在遍历指定批处理的行数后，Writer 会将获取的数据一次性写入到 NebulaGraph 中。下图描述了 Exchange 完成数据转换和迁移的过程。

Exchange 有社区版和企业版两个系列，二者功能不同。社区版在 GitHub 开源开发，企业版属于 NebulaGraph 企业套餐。

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NebulaGraph Spark Connector

详情：https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-connector/blob/release-3.8/README_CN.md

NebulaGraph Spark Connector 是一个 Spark 连接器，提供通过 Spark 标准形式读写 NebulaGraph 数据的能力。NebulaGraph Spark Connector 由 Reader 和 Writer 两部分组成。

• Reader
  提供一个 Spark SQL 接口，用户可以使用该接口编程读取 NebulaGraph 图数据，单次读取一个点或 Edge type 的数据，并将读取的结果组装成 Spark 的 DataFrame。
• Writer
  提供一个 Spark SQL 接口，用户可以使用该接口编程将 DataFrame 格式的数据逐条或批量写入 NebulaGraph 。

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NebulaGraph Flink Connectors

NebulaGraph Flink Connector 是一款帮助 Flink 用户快速访问NebulaGraph的连接器，支持从NebulaGraph图数据库中读取数据，或者将其他外部数据源读取的数据写入NebulaGraph图数据库。

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NebulaGraph Studio

NebulaGraph Studio（简称 Studio）是一款可以通过 Web 访问的开源图数据库可视化工具，搭配 NebulaGraph 内核使用，提供构图、数据导入、编写 nGQL 查询等一站式服务。

用户可以在 NebulaGraph GitHub 仓库中查看最新源码，详情参见 nebula-studio https://github.com/vesoft-inc/nebula-studio。

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Studio 可以方便管理 NebulaGraph 数据，具备以下功能：

• 使用 Schema 管理功能，用户可以使用图形界面完成图空间、Tag（标签）、Edge Type（边类型）、索引的创建，查看图空间的统计数据，快速上手 NebulaGraph 。
• 使用导入功能，通过简单的配置，用户即能批量导入点和边数据，并能实时查看数据导入日志。
• 使用控制台功能，用户可以使用 nGQL 语句创建 Schema，并对数据执行增删改查操作。

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NebulaGraph Dashboard

NebulaGraph Dashboard（简称 Dashboard）是一款用于监控 NebulaGraph 集群中机器和服务状态的可视化工具。

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产品功能

• 监控集群中所有机器的状态，包括 CPU、内存、负载、磁盘和流量。
• 监控集群中所有服务的信息，包括服务 IP 地址、版本和监控指标（例如查询数量、查询延迟、心跳延迟等）。
• 监控集群本身的信息，包括集群的服务信息、分区信息、配置和长时任务。
• 支持全局调整监控数据的页面更新频率。

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NebulaGraph Operator

NebulaGraph Operator 是用于在 Kubernetes 系统上自动化部署和运维 NebulaGraph 集群的工具。

依托于 Kubernetes 扩展机制，NebulaGraph 将其运维领域的知识全面注入至 Kubernetes 系统中，让 NebulaGraph 成为真正的云原生图数据库。

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工作原理

对于 Kubernetes 系统内不存在的资源类型，用户可以通过添加自定义 API 对象的方式注册，常见的方法是使用 CustomResourceDefinition（CRD）。

NebulaGraph Operator 将 NebulaGraph 集群的部署管理抽象为 CRD。通过结合多个内置的 API 对象，包括 StatefulSet、Service 和 ConfigMap，NebulaGraph 集群的日常管理和维护被编码为一个控制循环。在 Kubernetes 系统内，每一种内置资源对象，都运行着一个特定的控制循环，将它的实际状态通过事先规定好的编排动作，逐步调整为最终的期望状态。当一个 CR 实例被提交时，NebulaGraph Operator 会根据控制流程驱动数据库集群进入最终状态。

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功能介绍

NebulaGraph Operator 已具备的功能如下：

• 集群创建和卸载：NebulaGraph Operator 简化了用户部署和卸载集群的过程。用户只需提供对应的 CR 文件，NebulaGraph Operator 即可快速创建或者删除一个对应的 NebulaGraph 集群。更多信息参见创建 NebulaGraph 集群。
• 集群升级：支持升级 3.5.0 版的 NebulaGraph 集群至 3.6.0 版。
• 故障自愈：NebulaGraph Operator 调用 NebulaGraph 集群提供的接口，动态地感知服务状态。一旦发现异常，NebulaGraph Operator 自动进行容错处理。更多信息参考故障自愈。
• 均衡调度：基于调度器扩展接口，NebulaGraph Operator 提供的调度器可以将应用 Pods 均匀地分布在 NebulaGraph 集群中。

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NebulaGraph Algorithm 图计算

NebulaGraph Algorithm （简称 Algorithm）是一款基于 GraphX 的 Spark 应用程序，通过提交 Spark 任务的形式使用完整的算法工具对 NebulaGraph 数据库中的数据执行图计算，也可以通过编程形式调用 lib 库下的算法针对 DataFrame 执行图计算。

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NebulaGraph Bench

NebulaGraph Bench 是一款利用 LDBC 数据集对 NebulaGraph 进行性能测试的工具。

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2024-05-21（二）