AnzoGraph：用于深度分析的图形数据库
诸如Neo4j ， TigerGraph ，Amazon Neptune（ Azure Cosmos DB的图形部分）之类的图形数据库以及本评论的主题AnzoGraph提供了自然的数据表示，该数据主要涉及人，地方和事物之间的关系 。 图形数据库非常适合欺诈检测，社交网络，推荐系统等应用程序。
对于这类应用，本文为关系数据库和图形数据库提供了很好的案例 。 TL; DR版本：一旦需要大型表的复杂联接，关系数据库查询就会变慢； 在图形数据库上，相同的任务更快。
像关系数据库一样，图形数据库可以设计用于有效的在线事务处理（OLTP）或有效的在线分析处理（OLAP），偶尔也可以用于两者（HTAP，混合事务/分析处理）。 Neo4j，Neptune和Cosmos DB都是OLTP图形数据库，尽管Neo4j最近添加了一些OLAP功能。 TigerGraph是一个HTAP图形数据库，拥有快速，深入的分析以及快速的事务处理能力。
另一方面，AnzoGraph被设计为OLAP图形数据库。 实际上，Cambridge Semantics在AnzoGraph的主页上说“用OLAP补充OLTP图形数据库引擎”。
Neo4j将自己的查询语言Cypher用于其标记的属性图。 有一个开源版本openCypher 。 TigerGraph使用其自己的查询语言GSQL。 Neptune同时具有RDF （ SPARQL ）和标记的属性图 （ Gremlin ）图存储。 它们都存在于同一结构上，但彼此之间没有连接。 Cosmos DB的图形数据库使用Gremlin，这是Apache TinkerPop的图形遍历语言。
AnzoGraph使用W3C标准的RDF三重和四重数据以及SPARQL 1.1查询。 它还支持标记的特性图作为RDF存储的一部分，符合建议的RDF *和SPARQL *标准。 AnzoGraph对SPARQL进行了扩展，以支持图形算法，推理，窗口聚合，BI函数和命名视图。 计划支持openCypher和Bolt（Neo4j协议）。
AnzoGraph架构
如下图所示，AnzoGraph是一个大规模并行的内存中图形数据库，可与企业数据源一起使用，并行处理RDF和CSV格式的数据加载，并提供BI分析，图形算法，推理，数据科学功能，和用户定义的功能。 它适用于Python程序，Apache Zeppelin笔记本和Jupyter笔记本，以及第三方客户端（例如KeyLines和Graphileon）。 AnzoGraph可以独立运行，也可以在Cambridge Semantics的数据发现和集成平台Anzo内部运行。
如果要针对AnzoGraph编写Python（无论是在程序中还是在笔记本中），则可以调用Python SPARQL客户端进行查询。 在Zeppelin笔记本中，您还可以在顶部带有%sparql指令的单元格内编写SPARQL代码，并将结果传递给后续单元格中的Python，以进行图形化和分析。
剑桥语义学
AnzoGraph参考架构图。
AnzoGraph的功能，优势和应用
AnzoGraph具有高性能的图形查询执行能力和可扩展性，可扩展到数十亿甚至数万亿个三元组，并且不需要数据库脱机即可实现快速并行数据加载。 AnzoGraph分析的故事是它涵盖了所有类型的分析：图形算法，图形视图，命名查询，聚合，数据科学功能以及数据仓库式BI和报告。
该公司声称AnzoGraph的价格是根据可负担性和规模而定，但拒绝提供没有NDA的实际价格。 定价基于节点数，但是审阅者无法确认或否认可承受性的主张。
AnzoGraph在金融服务（PwC）和制药（Eli Lilly和Merck）中拥有参考客户。 这些客户和其他客户正在将AnzoGraph用于科学数据发现，反欺诈和反洗钱以及客户的360度视图。
AnzoGraph部署选项
该文档提供了有关设置三种类型的AnzoGraph沙箱和三种类型的完整部署的说明 。 这三个部署选项分别位于AWS CloudFormation，Docker / Kubernetes和RHEL / CentOS上。 Google Cloud Platform和Azure部署通常被视为Kubernetes部署。
沙盒部署是单个节点，开发人员可以使用的障碍很少。 完整部署是具有网络隔离和安全性的托管群集。
AWS CloudFormation模板提供了与常用的AWS网络和环境配置相对应的多种部署方案。 一个具有受限访问权限，如下图所示。 第二个具有Intranet集成。 三分之一使用AWS PrivateLink支持多个可用性区域。
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AnzoGraph可以部署在CentOS，Kubernetes和AWS上。 上图是在具有受限访问权限的AWS上的简单部署。
在Docker上安装AnzoGraph
我选择使用具有16 GB RAM的iMac和Intel Core i7处理器在Docker CE上创建AnzoGraph沙箱。 在安装之前，我将Docker升级到最新版本，安装了Kitematic，并为Docker分配了四个CPU，12 GiB的RAM和3.5 GiB的交换空间。 下面的屏幕截图显示了AnzoGraph在Kitematic中启动。
IDG
Docker Kitematic中的AnzoGraph启动 请注意，日志中提到“ jetty”，我假设它是Eclipse Jetty，它是Web服务器和javax.servlet容器，通常用于机器对机器的通信。
对于安装以及初始数据加载和查询，我遵循了有关Docker部署的前五分钟文档。 这涉及加载产品随附的Tickit示例数据，并对产品运行一些SPARQL查询。 更多的查询出现在“ 使用Tickit数据”主题中 。
AnzoGraph SPARQL示例
示例SPARQL查询从简单开始，然后扩展到相当深的欺诈检测查询。 第一个查询只计算三元组：
IDG
AnzoGraph查询控制台允许我们对图形数据库运行SPARQL查询。 在这里，我们只是在Tickit图中计算三元组。 （有550万。）
随着序列的进行，我们将身份盗贼和黄牛打零。 下面的查询显示，当平均票价约为$ 400时，Axel Dominguez将票缩减为$ 2,500。
IDG
此针对Tickit图的SPARQL查询列出了对给定事件的门票收取高于平均价格的卖家。
如果您参考图形的模型，查询将更有意义，如下所示。 该图并非来自AnzoGraph自己的工具； 他们正在与合作伙伴合作以增加该功能。
IDG
Tickit图形数据集的本体（模型）。 圆形是节点，箭头是边缘，矩形是属性。
下面是查找票证黄牛的完整查询。 查找每个事件的平均票价的子查询首先运行，然后输入外部SELECT语句的结果。 FILTER子句将输出限制为卖价高于平均价格的黄牛，而ORDER BY desc(?priceperticket)子句首先显示最高的卖价。 根据管理员查询日志，此查询运行了16.5秒。
SELECT ?sellername ?avg_price ?priceperticket ?eventname ?listtime
FROM
WHERE {
{ SELECT ?eventname (avg(?priceperticket) as ?avg_price)
WHERE {
?listing ?eventid .
?eventid ?eventname .
?listing ?priceperticket .
}
GROUP BY ?eventname
}
?listing ?listtime .
?listing ?priceperticket .
?listing ?seller .
?seller ?firstname .
?seller ?lastname .
BIND(CONCAT(?firstname, " ", ?lastname) AS ?sellername)
FILTER (?priceperticket > ?avg_price)
}
ORDER BY desc(?priceperticket) ?sellername ?eventname
LIMIT 1000 AnzoGraph SPARQL参考中提供了有关使用SPARQL的其他文档，并且在Cambridge Semantics Semantic University教程中提供了有关SPARQL，语义网和RDF的更多基本信息。
AnzoGraph基准
正如您在上面看到的，SPARQL *基本上可以执行SQL可以执行的所有操作，但它可以在RDF *数据库而不是关系数据库上运行。 Cambridge Semantics利用此优势从SQL转换了TPC-H OLAP基准。 尽管他们用它来比较AnzoGraph（一个OLAP图形数据库）和Neo4j（一个OLTP图形数据库），但他们承认这种比较是不公平的，我拒绝在这里打印出来。 但是，我将打印它们在两种不同的AnzoGraph配置之间所做的比较。
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此基准比较了以两种不同的比例运行从TPC-H转换的22个SPARQL查询的时间。 在规模25（26亿三倍）时，仅需要一个节点。 在规模为1000（1000亿个三元组）的情况下，使用40个节点（每个AWS r4.8xlarge）在3.5分钟内运行整个套件。
与往常一样，我建议您很少或不关注供应商提供的综合基准测试。 相反，您应该尝试为自己的数据集和应用程序构造AnzoGraph（以及任何比较点）的概念证明。 您还应该扭曲供应商的手臂以获取价格信息，以便可以计算成本和成本绩效比。
AnzoGraph可能适合您的数据库资源并支持更快的OLAP查询，但事实并非如此。 您可能应该将其与TigerGraph等进行比较。
您还必须考虑OLTP数据库的成本，因为AnzoGraph是为OLAP设计的，而不是为OLTP设计的。 那可能是另一个图数据库（例如Neo4j或Amazon Neptune），或者另一种NoSQL数据库（例如CouchDB或MongoDB）或SQL数据库（例如PostgreSQL或MariaDB）。
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成本：定价基于具有标准推荐配置的节点数。 提供60天免费试用。
平台： Docker / Kubernetes，CentOS，RHEL； AWS，GCP，Azure
From: https://www.infoworld.com/article/3388649/anzograph-a-graph-database-for-deep-analytics.html