01 前言

无论你信不信，图数据库就是资源管理系统写在基因里的真爱。虽然图计算最初是为了解决复杂社交网络、海量关联数据而兴起的新技术，但却非常契合通讯网络的业务逻辑和组网结构，它们是“歪打正着的天作之合”。

通讯网络与图计算的底层原理基本上是一致的，两者都是点线为基，由点线组合成端到端链路或网状的结构，实现单点、两点、多点的网络通讯。现实中资源管理以网络设备为点，光纤光缆为线，组成覆盖到千家万户的复杂组网。

图计算与网络资源管理映射示意

02 难点

只从承载层的光缆网看，基础链接设施全国在千万级别，各省在百万级别，到地市也一般也有十万级别。组网中的关联关系是非常复杂的，传统的关系型数据库已经很难处理类似复杂关系的计算。在资源管理领域，目前有如下难点：

• 接入能力确认难：在地图上任意位置，确认网络覆盖的能力，比较依赖做好的数据，不能实时快速计算。

• 端到端路由配置难：组网的底层逻辑是打通亮点之间的通道，但随着距离越远，中间的节点越多，计算也就越难。需要大量人力投入，实时性跟不上。

• 建立资源知识图谱难：建立以资源为切入点，关联客户、业务、位置、告警、性能、运维、规划、设计等多源关系的知识图谱。

03 PK

从数据库检索逻辑层面，可以简单的归纳：传统关系型数据库是乘法，有几张表就是几个表查询消耗相乘。图数据库采用的逻辑是加法，随着深度进行消耗的累加。所以前者对算力的消耗是指数曲线，而后者是线性增长。从两者的检索逻辑看，图数据库更擅长深度关系型数据的查询。

以下举一个例子说明两者的逻辑的不同：

• 查询某机房下所有的设备端口，表结构：

多级关系模型示意

• 关系型数据库算法：消耗 D = |R|×|E|×|C|×|P|，消耗量级达到百亿，所以当查询深度超过 5 以后，可能查询就会挂起。（注：||示意查询消耗）

• 图数据库算法：消耗 D = |R|＋|E|＋|C|＋|P|，消耗量级十万左右。相比较传统关系型数据库，消耗非常低。

当然传统关系型数据库为了解决深度的问题，会在端口表里面冗余存储机房的字段，以方便类似的查询逻辑，以及增加索引以减少消耗等，这里不做深入探讨。

04 实战

技术选型

图数据库选型：鉴于从主流使用频率和国产化呼声两方面的原因考虑，我们选择两款图数据库进行资源应用的数据实战验证：

• Neo4j：头部图数据库产品老牌稳定，支持百亿顶点和边，有最大的市场份额。缺点是集群需要收费，对商业支持要求过高。

• Nebula：国产化图数据库自研图存储，支持千亿顶点万亿边，没有在集群功能上设置收费门槛，可以更好的开放尝试。

国产化和开源免费是避不开的话题，前者关乎祖国的强大，后者关于口袋的经费，所以浩鲸科技孜孜不倦的在这方面投入研究。

环境准备

为了充分验证图数据库的性能，此次实战准备了点数据 830 万设备，边数据 560 万物理连，配套 3 台 8C16G 的 X86 服务器，验证在集群和非集群下的使用情况。

验证模型设定示意

实战 1：已知 AZ 两端搜索最短通路

场景：某银行需要从 A 地点的营业厅到 Z 地点的总部大楼实现稳定的网络通讯，即 AZ 两个位置拉通一条光纤光路。具体业务逻辑，根据客户指定的地址，找到关联覆盖的光分纤箱设备，然后根据物理连接表中的 AZ 端设备关系，级联查询到对端总部大楼的 ODF 设备。

要求：因为光衰与光纤长度，级联的光设施数量正比，所以路径越短约好，级联设备越少约好。

现状情况：

1、实时性差：通过任务提前计算好宏观路由表，包括起始设备，终止设备，空闲纤芯数。全量任务只能定时执行，每天一次。

2、查询效率低：百万数据下 3 跳以下 10 秒左右，超过 5 跳大概率挂死。

验证情况：

对于 5 跳左右的查询，图数据库的搜索时长控制在非常低的毫秒级，基本上达到实时的互动，虽然两款图数据库表现有细微的差距，但不影响使用感知。而关系型数据库 PG 在此场景下，直接挂起无法给出查询结果。

实战 1 验证结果

实战 2：已知 A 端搜索到指定规格 Z 端最短通路

场景：相比场景 1，此业务只明确了 A 端的设备 ID，并不知道 Z 端具体要到哪个设备，只知道要连接到此地址下的规格为 ODF 的设备。

要求：为了光衰最小，要求两端的最短路径。

现状情况：

1、通过全量计算生成路由表，耗时大约 40 分钟。

2、每天监听增量数据，对增量数据进行重新计算并更新路由表。

全量计算对数据库消耗很大，且计算很慢，增量计算性能也很差，且经常出现计算失败的情况，实效性和准确性都无法保障。

图数据实战：

在集群加持下 Nebula 数据库表现特别良好，而且随着跳数的增多，性能没有出现劣变，维持稳定的水平，难度最大的 5 跳只耗时 35 毫秒。Neo4j 非集群下表现较好，但随着跳数的增多，查询消耗的时长有较大的增幅。关系型 PG 库由于百万级多级关联，也出现无法实时查询结果。

实战 2 验证结果

不足

当然图数据库并不是万能的，以上的实战只是在深度查询场景下证明图计算有巨大优势，并不能完全替代关系型数据库，主要原因如下：

• 图不擅长复杂的 OLTP 计算，而关系型数据库更擅长记账类应用；

• 图数据库不适合并发非常高的项目：图数据库天然是做海量关系数据的计算处理，所以计算复杂度比较高，并发性能不如关系型数据库；

• 查询语言尚未统一：不同图模型、产品使用的查询语言不一样，需要考虑使用友好及未来的转换成本；

• 生态还在不断完善：图数据库诞生及发展年限比较短，还需要未来一定时间的积累和沉淀。

结论

图数据库的算法基因决定深度关系查询的速度要比关系型数据库快，而且深度越大，比对效果越明显，提升百倍以上的效率。

图数据库与关系型数据库擅长不同的场景，所以他们是互补的关系，两者结合产生 1+1 大于 2 的效果。

两种数据库互补模式

05 展望

浩鲸科技致力于在网络自智、数字孪生、算力网络等方向和场景上叠加图数据的深度检索能力。当前在国内超过 20 多省资源中心项目为孵化平台，预研图数据库在客户资源树、云网资源树、资源知识图谱方面的创新，逐步构建完善的图数据库应用体系，赋能更好的使用体验，为客户创造更多的生产价值。