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特性讲解

NebulaGraph v3.0.0 性能报告

NebulaGraph v3.0.0 性能报告

本文系 NebulaGraph 发行版 v3.0.0 的性能测试报告。

本文目录

  • 测试环境
  • 测试数据
  • 关于 LDBC-SNB
  • Nebula Commit
  • 测试说明
  • 测试用例和结果
    • 查询带边属性
    • 查询带目的点属性
    • 查询带边属性+目的点属性
    • LOOKUP
    • FETCH 点
    • FETCH 边
    • MATCH 索引
    • MATCH 一跳
    • MATCH 两跳
    • 插入点
    • 插入边
  • v3.0.0 vs v2.6.1(Baseline)性能对比
    • 查询带边属性
    • 查询带目的点属性
    • 查询带边属性+目的点属性
    • LOOKUP
    • FETCH 点
    • FETCH 边
    • MATCH 索引
    • MATCH 一跳
    • MATCH 两跳
    • 插入点
    • 插入边
  • 总结

测试环境

服务器和压测机皆为物理机

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

  • 注意:服务器设置 CPU 为 Performance 模式。

测试数据

测试数据采用 LDBC-SNB SF100 数据集,SF100 数据集大小为 100G,共有 282,386,021 个点以及 1,775,513,185 条边。测试用的图空间分区数为 24,副本数为 3。

关于 LDBC-SNB:关联数据基准委员会(LDBC,Linked Data Benchmark Council),是图(Graph)和 RDF 数据管理的基准指南制定者。社交网路基准(SNB,Social Network Benchmark)是关联数据基准委员会(LDBC)开发的软件基准(Benchmark)之一。关于 LDBC-SNB 数据集,具体请参考以下文档:

Nebula Commit

  • nebula-graphd version 96db138
  • nebula-storaged version 96db138

测试说明

  1. 压测工具使用基于 Go 语言的 k6,具体请参阅 k6官方网站;客户端使用的是 nebula-go
  2. 图表中横坐标轴的 “50_vu“、“100_vu“等中的 “vu” 表示的是 k6 使用的概念 “virtual user”,即性能测试中的并发数;50_vu 表示 50 个并发用户,100_vu 表示 100 个并发用户,以此类推…
  3. 性能基线使用正式发布的 2.6.1 版本
  4. ResponseTime = Latency(服务端处理时长)+网络回传结果时长+客户端反序列化结果时长

测试用例和结果

注:下图涉及的词语解释

  • QPS 即吞吐率
  • Latency 即服务端耗时
  • ResponseTime 即客户端耗时

查询带边属性

GO {} STEP FROM {} OVER KNOWS yield KNOWS.creationDate

一跳·吞吐率

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一跳·服务端耗时(ms)

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一跳·客户端耗时(ms)

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两跳·吞吐率

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两跳·服务端耗时(ms)

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两跳·客户端耗时(ms)

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三跳·吞吐率

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三跳·服务端耗时(ms)

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三跳·客户端耗时(ms)

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查询带目的点属性

GO {} STEP FROM {} OVER KNOWS yield $$.Person.firstName

一跳·吞吐率

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一跳·服务端耗时(ms)

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一跳·客户端耗时(ms)

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

两跳·吞吐率

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

两跳·服务端耗时(ms)

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两跳·客户端耗时(ms)

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三跳·吞吐率

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三跳·服务端耗时(ms)

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三跳·客户端耗时(ms)

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查询带边属性+目的点属性

GO {} STEP FROM {} OVER KNOWS yield DISTINCT KNOWS.creationDate as t, $$.Person.firstName, $$.Person.lastName, $$.Person.birthday as birth | order by $-.t, $-.birth | limit 10

一跳·吞吐率

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一跳·服务端耗时(ms)

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一跳·客户端耗时(ms)

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两跳·吞吐率

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两跳·服务端耗时(ms) NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

两跳·客户端耗时(ms)

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三跳·吞吐率

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三跳·服务端耗时(ms)

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三跳·客户端耗时(ms)

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LOOKUP 查询性能

LOOKUP ON Person WHERE Person.firstName == '{}' YIELD Person.firstName, Person.lastName, Person.gender, Person.birthday, Person.creationDate, Person.locationIP, Person.browserUsed

吞吐率

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服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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FETCH 点查询性能

FETCH PROP ON Person {} YIELD Person.firstName, Person.lastName, Person.gender, Person.birthday, Person.creationDate, Person.locationIP, Person.browserUsed

吞吐率

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服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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FETCH 边查询性能

FETCH PROP ON KNOWS {} -> {} YIELD KNOWS.creationDate

吞吐率

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服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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MATCH 索引性能

MATCH (v:Person) WHERE v.Person.firstName == '{}' RETURN v

吞吐率

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服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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MATCH 一跳性能

MATCH (v1:Person)-[e:KNOWS]->(v2:Person) WHERE id(v1) == {} RETURN v2

吞吐率

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服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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MATCH 两跳

MATCH (v1:Person)-[e:KNOWS*2]->(v2:Person) WHERE id(v1) == {} RETURN v2

吞吐率

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服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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插入点性能

INSERT VERTEXComment(creationDate, locationIP, browserUsed, content, length) VALUES {}:('{}', '{}', '{}', '{}', {})

吞吐率

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服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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插入边性能

INSERT EDGE LIKES (creationDate) VALUES {}→{}:('{}')

吞吐率

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服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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v3.0.0 vs v2.6.1(Baseline)性能对比

以下数据选取 P99 值。

查询带边属性

GO {} STEP FROM {} OVER KNOWS yield KNOWS.creationDate

一跳·吞吐率

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一跳·服务端耗时(ms)

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一跳·客户端耗时(ms)

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两跳·吞吐率

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两跳·服务端耗时(ms)

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两跳·客户端耗时(ms)

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三跳·吞吐率

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三跳·服务端耗时(ms)

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三跳·客户端耗时(ms)

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查询带目的点属性

GO {} STEP FROM {} OVER KNOWS yield $$.Person.firstName

一跳·吞吐率

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一跳·服务端耗时(ms)

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一跳·客户端耗时(ms)

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两跳·吞吐率

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两跳·服务端耗时(ms)

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两跳·客户端耗时(ms)

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三跳·吞吐率

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三跳·服务端耗时(ms)

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三跳·客户端耗时(ms)

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查询带边属性+目的点属性

GO {} STEP FROM {} OVER KNOWS yield DISTINCT KNOWS.creationDate as t, $$.Person.firstName, $$.Person.lastName, $$.Person.birthday as birth | order by $-.t, $-.birth | limit 10

一跳·吞吐率

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一跳·服务端耗时(ms)

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

一跳·客户端耗时(ms)

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两跳·吞吐率

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两跳·服务端耗时(ms) NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

两跳·客户端耗时(ms)

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三跳·吞吐率

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三跳·服务端耗时(ms)

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三跳·客户端耗时(ms)

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LOOKUP 查询性能

LOOKUP ON Person WHERE Person.firstName == '{}' YIELD Person.firstName, Person.lastName, Person.gender, Person.birthday, Person.creationDate, Person.locationIP, Person.browserUsed

吞吐率

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服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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FETCH 点查询性能

FETCH PROP ON Person {} YIELD Person.firstName, Person.lastName, Person.gender, Person.birthday, Person.creationDate, Person.locationIP, Person.browserUsed

吞吐率

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服务端耗时(ms)

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

客户端耗时(ms)

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FETCH 边查询性能

FETCH PROP ON KNOWS {} -> {} YIELD KNOWS.creationDate

吞吐率

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服务端耗时(ms)

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

客户端耗时(ms)

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MATCH 索引性能

MATCH (v:Person) WHERE v.Person.firstName == '{}' RETURN v

吞吐率

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服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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MATCH 一跳性能

MATCH (v1:Person)-[e:KNOWS]->(v2:Person) WHERE id(v1) == {} RETURN v2

吞吐率

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服务端耗时(ms)

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

客户端耗时(ms)

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MATCH 两跳

MATCH (v1:Person)-[e:KNOWS*2]->(v2:Person) WHERE id(v1) == {} RETURN v2

吞吐率

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

服务端耗时(ms)

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

客户端耗时(ms)

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插入点性能

INSERT VERTEXComment(creationDate, locationIP, browserUsed, content, length) VALUES {}:('{}', '{}', '{}', '{}', {})

吞吐率

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

服务端耗时(ms)

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

客户端耗时(ms)

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

插入边性能

INSERT EDGE LIKES (creationDate) VALUES {}→{}:('{}')

吞吐率

NebulaGraph v3.0.0 性能测试报告

服务端耗时(ms)

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客户端耗时(ms)

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总结

v3.0.0 版本的性能总体上较 2.6 版本吞吐率有所提高,客户端耗时有所降低,服务端耗时在高并发下有些许提高。原因是 nebula-go 客户端性能有所提高,导致 k6 每轮压测的时长缩短,服务端在高并发下承受更多的压力,所以服务端耗时些微提高。

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