日期:2023-10-02 07:59:30作者:人气:0
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6979阿强
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graphscope、neo4j与tigergraph单机环境下性能对比 原创
2021-09-03 18:09:04

6979阿强 
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目前工业界和学术界已经开发出了很多图分析系统,针对图分析的计算特性提出了各种各样的优化策略,在图分析任务上取得了优异的性能。近年来,各种各样的图数据库支持了各种查询语言(例如cypher、gsql和gremlin),尝试为用户提供简单易用的图查询功能,利用这些查询语言,用户也可以表达出sssp、pagerank等图分析算法的计算逻辑。为了对比图分析系统和图数据库在图分析任务上的性能,我们选取了典型的图分析系统graphscope和图数据库系统neo4j以及tigergraph,在单机环境下进行了性能对比。
1、实验介绍
为了比较计算效率,我在阿里云拉起了配置为16核cpu,248gb内存的4台ecs,设计了三组比较实验,分别为neo4j单机的计算性能,tigergraph单机的计算性能和graphscope单机的计算性能。
数据上,我选取了来自ldbc数据集的com-friendster,datagen-9.0_fb,datagen-9.1_fb,datagen-9.2_zf和graph500作为实验数据,以下为实验数据的基本信息:
com-friendster:65608366个点,1806067835条边
datagen-9.0_fb:12857671个点,1049527225条边
datagen-9.1_fb: 16087483个点,1342158397条边
datagen-9.2_zf: 434943376个点,1042340732条边
graph500: 32804978个点,1051922853条边
实验设计上选择常用的sssp,pagerank和triangle counting算法。以计算时间为指标,对三个系统进行性能上的比较。
2、实验结果
在计算时间上,graphscope的计算效率远远超过neo4j和tigergraph。tigergraph采用的sssp算法为bellman-ford算法,复杂度较高,因此在所有的数据集上都超过了我们设定的3600秒时限。
sssp算法上,graphscope单机模式下平均要比neo4j快176.38倍,最快在datagen-9.2_zf数据集上快了292.2倍。
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