【摘 要】
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近年来,超大规模复杂图和社交图的处理成为业界关注的热点问题。与传统数据处理相比,除规模超大外,数据往往表现为逻辑上的图结构,数据的处理表现为点和边不断迭代。传统关系
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近年来,超大规模复杂图和社交图的处理成为业界关注的热点问题。与传统数据处理相比,除规模超大外,数据往往表现为逻辑上的图结构,数据的处理表现为点和边不断迭代。传统关系型数据库在存储和处理两方面对大规模图数据的支持有限,本文主要讨论在构建分布式图数据库中存储方面的关键问题。在分布式图存储系统中,图的存储策略和划分算法对整个系统起着很重要的作用。优秀的划分算法能最大限度保留图自身结构,减少切割边规模,保证子分区内部的邻近性,这能从根本上减少处理数据时带来的网络开销。存储策略则负责为划分后的图构建存储模型,高效组织数据索引,为查询和写入提供支撑。本文着重关注三个方面,一是提高划分算法并行执行效率并保证一定划分效果;二是设计针对图数据特点的数据模型;三是针对图数据设计和实现一套可靠的分布式存储解决方案。本文所做的工作主要如下:1)首先介绍图数据库的产生和发展,然后分析当前图数据库对底层图存储系统的需求,并介绍图划分算法的分类和研究现状。最后深入研究实现分布式图存储系统所需要的相关技术。2)本文研究了当前图数据领域主流划分算法,分析各自的优缺点。对HDRF划分算法在并行执行场景下的划分效率进行优化,提升算法执行效率并保证一定的划分效果。3)本文调研了现有主流图存储设计,提出一套可靠的分布式图存储方案,保证较好的读写性能和高可用性。该方案设计专有的数据模型和存储模型,针对图数据库查询设计范围查询功能和遍历下沉机制。同时为数据提供多副本和一致性保证,设计一套不停机索引更新机制,并且能够在数据节点变动时自动调节集群的负载压力。本文对分布式图存储系统进行了功能测试和性能测试。测试表明优化后的划分算法大幅提升了划分效率,并且划分性能没有太大损失;分布式图存储系统具备一定的吞吐能力和响应能力。
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