GraphDB

基本介绍

GraphDB图数据库适用于存储，管理，查询复杂并且高度连接的数据，图库的结构特别适合发现大数据集下数据之间的共性和特性，特别善于释放蕴含在数据关系之间的巨大价值。GraphDB引擎本身并不额外收费，仅收取云hbase费用。

特色功能

GraphDB特性

整体架构

使用Apache TinkerPop构建

GraphDB是Apache TinkerPop3接口的一个实现，支持Tinkerpop全套软件栈，支持Gremlin语言，可以快速上手。

在GraphDB中，为应对不同的业务场景，数据模型已经做到尽可能的灵活。例如，GraphDB中点和边均支持用户自定义ID；自定义ID可以是字符串或数字；属性值可以是任意类型，包括map,数组，序列化的对象等。因此，应用不需要为了适应图数据库的限制而做多余的改造，只需要专注在功能的实现上面。

GraphDB具有完善的索引支持。支持对顶点建立label索引和属性索引；支持对边建立label索引，属性索引和顶点索引；支持顶点索引和边索引的范围查询和分页。良好的索引支持保证了顶点In/Out查询和根据属性查找顶点/边的操作都具有很好的性能。

与HBase深度集成

GraphDB使用企业认证的HBase版本作为其持久数据存储。由于与HBase的深度集成，GraphDB继承了HBase的所有主要优势，包括服务可用性指标，写/读/时刻都在线高可用功能，线性可扩展性，可预测的低延迟响应时间，hbase专家级别的的运维服务。在此基础上，GraphDB增强了性能，其中包括自适应查询优化器，分片数据位置感知能力。

使用spark graphframes做图分析

借助阿里云HBase X-Pack提供的Spark产品，可以对GraphDB中的图数据进行分析。作为优秀的大数据处理引擎，Spark能够对任意数据量的数据进行快速分析，Spark支持scala、java、python多种开发语言，可本地调试，开发效率高。此外，阿里云HBase X-Pack的Spark服务通过全托管的方式为用户提供企业级的服务，大大降低了使用门槛和运维难度。Spark GraphX中内置了常见的图分析操作，例如PageRank、最短路径、联通子图、最小生成树等。

云上大规模GraphDB优势

全托管，全面解放运维，为业务稳定保驾护航

大数据应用往往涉及组件多、系统庞杂、开源与自研混合，因此维护升级困难，稳定性风险极高。云HBase GraphDB提供的全托管服务相比其他的半托管服务以及用户自建存在天然的优势。依托持续8年在内核和管控平台的研发，以及大量配套的监控工具、跨可用区、跨域容灾多活方案，GraphDB的底层核心阿里云HBase提供目前业界最高的4个9的可用性（双集群），11个9的可靠性的高SLA的支持，满足众多政企客户对平台高可用、稳定性的诉求。

使用阿里云GraphDB

GraphDB引擎包含在HBase 2.0版本中，用户在购买云上HBase数据库服务时，可以选择GraphDB作为其图数据引擎。GraphDB引擎本身并不额外收费，对于需要使用图数据功能的用户而言，将大幅降低应用和开发成本。