HugeGraph图数据库有哪些功能？

HugeGraph简介

图数据库(Graph Database)是一种使用顶点、边和属性来表示与存储数据，并以图结构进行语义查询的数据库。图数据库的关键概念是边，通过边将顶点连接在一起，从而进行快速的图检索操作。

HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database，GitHub项目地址），实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin查询语言，具备完善的工具链组件，可帮助用户轻松构建基于图数据库之上的应用与产品。HugeGraph支持百亿以上的顶点和边快速导入，并提供毫秒级的关联关系查询能力（OLTP），并可与Hadoop、Spark等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、关联分析、路径搜索、特征抽取、数据聚类、社区检测、知识图谱等，适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。

下面是一个使用HugeGraph构建的《红楼梦》主要家族成员图谱：

HugeGraph概览

HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作，支持批量导入数据，支持高效的复杂关联关系分析，并且能够与大数据平台无缝集成。HugeGraph支持多用户并行操作，用户可输入Gremlin查询语句，并及时得到图查询结果，也可在用户程序中调用HugeGraph API进行图分析或查询。

特性

• 易用：HugeGraph支持Gremlin图查询语言与Restful API，同时提供图检索常用接口，具备功能齐全的周边工具，轻松实现基于图的各种查询分析运算。
• 高效：HugeGraph在图存储和图计算方面做了深度优化，提供多种批量导入工具，轻松完成百亿数据快速导入，通过优化过的查询达到图检索的毫秒级响应。支持数千用户并发的在线实时操作。
• 通用：HugeGraph支持Apache Gremlin标准图查询语言和Property Graph标准图建模方法，支持基于图的OLTP和OLAP方案。集成Apache Hadoop及Apache Spark大数据平台。
• 可扩展：支持分布式存储、数据多副本及横向扩容，内置多种后端存储引擎（包括RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、Palo、MySQL以及InMemory等），也可插件式轻松扩展后端存储引擎。
• 开放：HugeGraph代码开源（Apache 2 License），客户可自主修改定制，选择性回馈开源社区。

架构

HugeGraph软件架构图：

HugeGraph功能

优势功能

• 支持百亿边+快速导入，支持横向扩容。HugeGraph针对海量数据场景进行定制化优化，实现大数据环境下的快速导入和高效查询，同时能够对接Hadoop和Spark GraphX等已有大数据平台。
• 支持Gremlin图查询语言，Gremlin提供了标准、灵活、丰富的图查询语法。
• 支持多后端存储引擎，后端存储引擎可配置，可插件式扩展新的后端存储引擎。
• 支持快速的批量导入、批量导出功能，同时用户可灵活定义导入导出格式。
• 支持百度存储系统。

基础功能

• 顶点、边：支持基本增删改查操作，支持有向图，支持两顶点间同一类型多条边。
• 属性：支持属性图、支持多值属性、支持多样化的属性类型、支持顶点属性追加与合并。
• 元数据：支持丰富的Schema校验，如属性是否可空（可选），支持Schema动态修改。
• 索引：支持二级索引、范围索引、全文索引，支持联合索引。
• 事务：遵循Tinkerpop事务规范，支持Read Committed级别事务。
• 多顶点ID策略：支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID。
• 大规模数据：支持批量插入顶点/边、支持超级顶点、支持流式分页获取、支持Shard并行获取。
• 优化的图接口：最短路径（Shortest Path）、K步连通子图（K-neighbor）、K步到达邻接点（K-out）等。
• 其它：支持图变量（Graph Variables）、兼容性上已通过Apache Tinkerpop官方测试用例90%兼容测试。

高级功能

• 多图实例：支持多个图实例，图之间数据相互隔离。
• 用户认证：支持多用户，支持用户权限认证，支持用户角色访问控制。可轻松对接现有用户认证系统。
• 监控接口：支持系统状态监控、API访问时间监控、性能数据监控等。
• 备份恢复：支持在线备份、支持备份数据的恢复。
• 云环境适应：兼容多个云厂商平台，轻松对接公有云、私有云和混合云等多种云环境。

接口支持

• Gremlin接口：支持标准、灵活的Gremlin查询接口。
• Restful API接口：支持功能丰富、简单易用的HTTP Restful接口。提供顶点、边、元数据等的基本操作接口；此外提供各种高级查询接口，包括最短路径、多路径、交叉点、N步可达邻居等。
• Java Client客户端：目前支持Java语言客户端，用户可根据自身需求实现其它语言客户端。

周边工具

• 一键部署：通过部署工具简单轻松的一键部署所有组件。参考hugegraph-tools deploy。
• 可视化界面：基于Web的可视化环境，提供图操作界面、图数据展示与分析。参考hugegraph-studio。
• 导入工具：数据导入工具，支持从txt、csv、json等格式文件导入到HugeGraph。参考hugegraph-loader。
• 导出工具：数据导出工具，可将顶点及关联边导出到文件，支持用户实现formatter自定义格式。参考hugegraph-tools/dump。
• 备份恢复工具：数据备份与恢复工具，支持定时备份、手动备份、手动恢复等功能。参考hugegraph-tools/backup&restore。
• Gremlin任务工具：Gremlin任务执行工具，支持同步执行Gremlin查询与分析（OLTP），支持异步执行Gremlin任务（OLAP）。参考hugegraph-tools/gremlin。
• 集成Spark GraphX工具：基于Spark GraphX的大数据环境下的图分析工具。参考hugegraph-spark。

欢迎大家贡献HugeGraph开源社区，下面是GitHub代码仓库地址：
https://github.com/hugegraph/hugegraph