國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)硬核技術(shù)又破紀(jì)錄？

　 域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià)，好“米”不錯(cuò)過

國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域有人“破世界紀(jì)錄”了 ，創(chuàng)紀(jì)錄達(dá)7.6倍！

最近中國(guó)軟件網(wǎng)注意到一份數(shù)據(jù)庫(kù)前沿技術(shù)領(lǐng)域的測(cè)試報(bào)告——《TuGrpah基于LDBC-SNB的測(cè)試報(bào)告》。http://ldbcouncil.org/sites/default/files/LDBC_SNB_I_20200726_SF30-100-300_tugraph.pdf

這是國(guó)際圖數(shù)據(jù)非盈利組織針對(duì)國(guó)內(nèi)的一款圖數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品發(fā)布的一份專業(yè)報(bào)告，是備受關(guān)注的圖數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試報(bào)告。

就是在這份報(bào)告，費(fèi)馬科技用數(shù)據(jù)證明：他們公司推出的圖數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品——TuGraph，在嚴(yán)格準(zhǔn)守LDBC-SNB規(guī)范中的測(cè)試中，比LDBC官網(wǎng)目前排名第一的圖數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品要好得多。

報(bào)告結(jié)果顯示，TuGraph的得分接近或超過5000。這一結(jié)果遠(yuǎn)高于目前LDBC-SNB已經(jīng)公布的最高紀(jì)錄（由Virtuoso保持），約為當(dāng)前紀(jì)錄的7.6倍。

圖1. 審計(jì)測(cè)試成功的聲明頁(yè)截圖（含認(rèn)證審計(jì)員，LDBC SNB任務(wù)組主任和費(fèi)馬科技CTO的簽名）

數(shù)據(jù)庫(kù)一直是我國(guó)IT核心技術(shù)中內(nèi)心深處的痛。圖數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域非常重要的一個(gè)發(fā)展方向，也是很多新興數(shù)據(jù)庫(kù)廠商希望能成為獨(dú)角獸的土壤。正是圖數(shù)據(jù)庫(kù)、正是這個(gè)結(jié)果，引起了中國(guó)軟件網(wǎng)的關(guān)注。

關(guān)于LDBC與SNB測(cè)試

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)基準(zhǔn)委員會(huì)（LDBC，Linked Data Benchmark Council）是由廠商成員、非盈利組織成員、個(gè)人成員共同組成的，匯聚了各界圖數(shù)據(jù)領(lǐng)域的學(xué)者，共同推進(jìn)圖數(shù)據(jù)發(fā)展。就像TPC(Transaction Processing Performance Council，事務(wù)處理性能委員會(huì))是制定商務(wù)應(yīng)用基準(zhǔn)程序的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、性能和價(jià)格度量，并管理測(cè)試結(jié)果發(fā)布的機(jī)構(gòu)。LDBC是圖（Graph）和RDF數(shù)據(jù)管理的基準(zhǔn)指南制定者與測(cè)試結(jié)果發(fā)布機(jī)構(gòu)。

社交網(wǎng)路基準(zhǔn)（SNB，Social Network Benchmark）是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)基準(zhǔn)委員會(huì)（LDBC）發(fā)布的基準(zhǔn)測(cè)試程序之一。它通過兩個(gè)典型場(chǎng)景來評(píng)價(jià)圖數(shù)據(jù)庫(kù)。這兩個(gè)場(chǎng)景分別是：

•交互場(chǎng)景（interactive）， 事務(wù)查詢?nèi)蝿?wù)(transaction query workload)，類似OLTP。

•商務(wù)智能場(chǎng)景（business intelligence），統(tǒng)計(jì)查詢?nèi)蝿?wù)(analytical query workload) ，類似OLAP。

目前，LDBC-SNB Benchmark（http://ldbcouncil.org/benchmarks/snb）是數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)界權(quán)威的衡量圖數(shù)據(jù)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的重要參照標(biāo)準(zhǔn)。LDBC采用開源的做法，遵循GPLv3。它的基準(zhǔn)（Benchmark）標(biāo)準(zhǔn)文檔，評(píng)估基準(zhǔn)要用到軟件和工具的源碼，以及問題跟蹤、技術(shù)文檔都發(fā)布在開源網(wǎng)站上。

關(guān)于測(cè)試過程

費(fèi)馬科技從測(cè)試環(huán)境準(zhǔn)備，測(cè)試數(shù)據(jù)生成和導(dǎo)入，測(cè)試?yán)绦颍≒lugins）的安裝和執(zhí)行，以及結(jié)果正確性的驗(yàn)證，整個(gè)過程由LDBC指定的第三方在亞馬遜公有云上進(jìn)行，過程中所使用的所有程序和腳本都是公開的，并且整個(gè)測(cè)試流程由第三方人員完成，保證測(cè)試過程的公正、公平、公開。測(cè)試結(jié)果和測(cè)試代碼需交由LDBC執(zhí)行委員會(huì)審核通過。

測(cè)試的目標(biāo)包括圖數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)加載速度，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)規(guī)模，功能正確性和性能指標(biāo)。本次測(cè)試，費(fèi)馬科技用LDBC的數(shù)據(jù)生成工具（datagen）生成了SF30，SF100，SF300三個(gè)大小不同的數(shù)據(jù)集，分別代表大小為30G，100G和300G的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，充分反映數(shù)據(jù)庫(kù)在不同數(shù)據(jù)規(guī)模下的表現(xiàn)的穩(wěn)定性。

下表列出了交互場(chǎng)景的測(cè)試結(jié)果，其中的吞吐率（OPS）的意思是每秒完成的操作次數(shù)。

表1. 不同數(shù)據(jù)規(guī)模SF30（30GB），SF100（100GB）和SF300（300GB）的測(cè)試結(jié)果

上表是交互場(chǎng)景（interactive）的測(cè)試結(jié)果，每項(xiàng)持續(xù)時(shí)間超過兩個(gè)小時(shí)，操作數(shù)達(dá)到數(shù)千萬，而TuGraph在保證100%的查詢及時(shí)率的前提下，吞吐率達(dá)到5000上下，實(shí)屬不易。這里的查詢及時(shí)率指的是每一個(gè)查詢結(jié)果均能在給定的延遲要求里返回，院高于標(biāo)準(zhǔn)要求的95%，展現(xiàn)了TuGraph穩(wěn)定的運(yùn)行效率。就吞吐率而言，TuGraph為當(dāng)前紀(jì)錄的7.6倍，這在商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中非常難能可貴。

幫助銀行識(shí)別個(gè)人信貸詐騙團(tuán)伙

TuGraph的主要貢獻(xiàn)者之一，費(fèi)馬科技CTO朱曉偉是清華大學(xué)圖數(shù)據(jù)庫(kù)研究方向的博士。在朱曉偉看來，這是值得驕傲的成績(jī)。這表明費(fèi)馬科技在數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展的最新前沿——圖數(shù)據(jù)庫(kù)方面走在了世界前列，將國(guó)內(nèi)自主研發(fā)的技術(shù)，推向了世界。

更重要的是，正是有這樣突出的性能表現(xiàn)，費(fèi)馬圖數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品和技術(shù)為客戶創(chuàng)造了真正的價(jià)值，幫助客戶解決了一些長(zhǎng)期以來難以著手的問題。

陳亮是沅啟融安的CTO。沅啟融安是一家專注于從事風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域的專業(yè)咨詢與技術(shù)服務(wù)公司，他們的主營(yíng)業(yè)務(wù)是為大型銀行風(fēng)險(xiǎn)管理部提供深度服務(wù)。

他向中國(guó)軟件網(wǎng)介紹了一個(gè)用圖數(shù)據(jù)解決的金融風(fēng)控場(chǎng)景——信用卡等銀行個(gè)人信貸團(tuán)伙詐騙。

詐騙團(tuán)伙會(huì)用非法渠道獲取的大量身份證向銀行提出信用卡申請(qǐng)。這些身份證所代表的人員信息銀行系統(tǒng)并不全部掌握，以致部分有潛在風(fēng)險(xiǎn)的申請(qǐng)會(huì)被銀行通過。詐騙者將通過的部分進(jìn)行提現(xiàn)或消費(fèi)，但不還款。一旦出現(xiàn)這種情況，該項(xiàng)消費(fèi)大概率會(huì)成為銀行的壞賬。

為此，銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理部門一直希望能有一項(xiàng)技術(shù)，在信用卡申請(qǐng)時(shí)，就能從申請(qǐng)時(shí)提交的相關(guān)信息中發(fā)現(xiàn)蛛絲馬跡，將這些具有詐騙意圖的人識(shí)別出來。

傳統(tǒng)基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的分析方法一直沒有很好地解決這個(gè)問題。因?yàn)閭鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法涉及的數(shù)量太大，算法也比較復(fù)雜，因此分析所需要的時(shí)間太長(zhǎng)，無法在信用卡申請(qǐng)的時(shí)限內(nèi)完成分析。

為此，陳亮他們和費(fèi)馬科技一起，為銀行提供了一種特別有效的解決方案——基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)和圖計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行分析。

通過建立圖數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算分析，可以對(duì)信用卡申請(qǐng)人的電話號(hào)碼、地址等信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和聚類分析。根據(jù)這些相關(guān)性，銀行可以從中會(huì)發(fā)現(xiàn)一些具有團(tuán)伙性質(zhì)的蛛絲馬跡。

相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，他們的系統(tǒng)效率提升了60倍，從原來的需要10個(gè)時(shí)到現(xiàn)在只用10分鐘解決，可用性大大增強(qiáng)。

一個(gè)空間巨大的市場(chǎng)

業(yè)界普遍認(rèn)為，對(duì)于圖數(shù)據(jù)庫(kù)和計(jì)算技術(shù)的研究，最早可追溯至20世紀(jì)四五十年代。但圖數(shù)據(jù)庫(kù)、圖計(jì)算逐漸進(jìn)入人們視野，則是因2010年谷歌發(fā)布的一篇圖計(jì)算論文引起。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，目前圖數(shù)據(jù)庫(kù)已進(jìn)入臨近爆發(fā)的前夜。

在這個(gè)全媒體社交、萬物互聯(lián)的時(shí)代，具有很多的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，在金融領(lǐng)域，可用圖數(shù)據(jù)庫(kù)通過建立賬戶（客戶）的關(guān)系圖，根據(jù)其社會(huì)關(guān)系、交易情況，分析客戶的還款能力、還款意愿、抗風(fēng)險(xiǎn)能力等，提升金融行業(yè)小貸授信、信貸審核、貸后追蹤等風(fēng)控能力，并根據(jù)資金交易圖譜實(shí)現(xiàn)反洗錢、反欺詐等系統(tǒng)。在社交領(lǐng)域，人與人在線上和線下的聯(lián)系天然形成了一張圖，匯集海量的關(guān)系數(shù)據(jù)后，能夠做社區(qū)發(fā)現(xiàn)、輿論追蹤、用戶推薦等應(yīng)用；在電信領(lǐng)域，人與人的通信是一個(gè)非常強(qiáng)的聯(lián)系，通信的時(shí)間和頻率則代表了這種聯(lián)系的強(qiáng)弱。電信運(yùn)營(yíng)商在通信圖上進(jìn)行拓展騷擾電話阻斷、經(jīng)營(yíng)分析等業(yè)務(wù)……

根據(jù)Gartner研究報(bào)告，2019~2022年，圖數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)將會(huì)以每年100%的增長(zhǎng)率增長(zhǎng)；而在過去的2018年，圖數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)大概是5億美元，到2022年保守估計(jì)至少80億美元。

圖中可知，從2013年1月起至2020年8月，圖數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展一直屬于急速上升的模式?？傻茫絹碓蕉嗟娜碎_始關(guān)注圖數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)來源:https://db-engines.com/en/ranking_categories

當(dāng)前，越來越多的應(yīng)用場(chǎng)景需要在海量異構(gòu)數(shù)據(jù)中提出復(fù)雜問題，使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)（比如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)）實(shí)現(xiàn)相關(guān)分析是不切實(shí)際、甚至完全不可能的。而圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以跨越數(shù)據(jù)孤島、并有效地建模、探索和查詢數(shù)據(jù)，能非常方便地解決這類問題。因此，圖數(shù)據(jù)庫(kù)的需求將會(huì)越來越多，但是目前擁有相關(guān)專業(yè)技能人才缺乏的限制了其采用。

巨頭還未全心入局，一場(chǎng)還未真正打響的戰(zhàn)爭(zhēng)

看上去的誘人前景，吸引了很多廠商殺入到圖數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)。尤其是近幾年，新興廠商開始增多。

中國(guó)軟件網(wǎng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前圖數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域主要有兩類提供商：一類是開源軟件，一類是新興公司，還有一些巨頭推出的產(chǎn)品。

從當(dāng)前的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)來看，目前處于剛起步的階段，還沒有形成穩(wěn)定的競(jìng)爭(zhēng)格局。

但從業(yè)界口碑來看，已初步顯露出三大梯隊(duì)的態(tài)勢(shì)。

處在第一梯隊(duì)的是Neo4j和費(fèi)馬科技等新興公司。其中Neo4j是開源軟件，它當(dāng)前應(yīng)用最廣泛。費(fèi)馬科技成立時(shí)間相對(duì)較晚，但技術(shù)上更先進(jìn)。

第二梯隊(duì)的主要由JanusGraph等開源項(xiàng)目，以及Virtuoso等公司。這些公司往往都和圖數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域知名的開源項(xiàng)目Titan相關(guān)。好多國(guó)內(nèi)外有圖數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的公司，最早的代碼都是源自于Titan。

第三梯隊(duì)的主要是一些巨頭推出的產(chǎn)品，以及一些初創(chuàng)公司。例如，百度、騰訊云、阿里云、華為、AWS等都有相關(guān)產(chǎn)品。這些巨頭或基于開源、或收購(gòu)，或自己研發(fā)推出了一些產(chǎn)品，但基本上都屬于探索期，現(xiàn)在還沒有真正大規(guī)模投入。

國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)庫(kù)廠商南大通用副總裁杜國(guó)旺在授受中國(guó)軟件網(wǎng)采訪時(shí)說，他非常看好圖數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的前景。他認(rèn)為，無論是圖數(shù)據(jù)庫(kù)廠商，還是依托圖數(shù)據(jù)庫(kù)提供知識(shí)圖譜等增值服務(wù)的廠商，都大有發(fā)展前途，完全有可能產(chǎn)生獨(dú)角獸。

不過，也有業(yè)內(nèi)人士對(duì)圖數(shù)據(jù)庫(kù)的前景不那么看好。例如，國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的知名專家、柏睿數(shù)據(jù)創(chuàng)始人劉睿民就告訴中國(guó)軟件網(wǎng)，他不那么看好圖數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)潛力。他認(rèn)為，圖數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景目前比較窄，有一定的市場(chǎng)空間，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)仍然會(huì)占主導(dǎo)地位。

不過，記者發(fā)現(xiàn)，不管未來市場(chǎng)容量有多大，圖數(shù)據(jù)庫(kù)都引起了國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商的深厚興趣，并開始了大量的探索與實(shí)踐。

費(fèi)馬科技在產(chǎn)品技術(shù)上的突破，讓我們看到了國(guó)產(chǎn)品牌在數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域核心技術(shù)的希望。

費(fèi)馬科技官網(wǎng)：https://fma-ai.cn/

作者：中國(guó)軟件網(wǎng) 曹開彬

編輯：費(fèi)馬科技

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