从全球顶级数据库大会 SIGMOD 看数据库发展趋势

原创
2022/12/22 18:31
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本文来自 NebulaGraph 的软件工程师文豪在美国费城参加 2022 年 SIGMOD 大会时的见闻。SIGMOD 是数据库领域的顶级会议之一,是 CCF 数据库 / 数据挖掘 / 内容检索领域 A 类会议。

NebulaGraph 作为国内唯一的开源图数据库厂商参加,并以展商身份在会上发表了《NebulaGraph: a nex t-generation of hyperscale graph database》演讲。

以下内容文豪将以第一人称展开叙述:

今年 SIGMOD'22 在费城 Philadelphia 举办,我有幸代表公司参加这次盛会。此次参会,我和学生、教授、厂商多有交流,一方面宣传了我们的产品,另一方面也获取了许多宝贵的建议和意见。接下来,我将分享其中一些建议,以及我整体的思考。

图学习和存储技术广受关注

首先是行业新趋势,本次会议大家关注的热点主要有两个。

第一,机器学习的比重进一步增加,尤其图学习(graph learning)可能成为新的热点。近年来,越来越多的系统领域的会议会专门开设机器学习的专区,主要是运用一些机器学习的方法来优化系统或者算法。其中,有一个方向最近异军突起,就是图学习。简单来说,图学习就是在图上的机器学习。和其他用机器学习解决实际问题类似,图学习通过 embedding 的方式,从 graph 中提取出特征向量(feature vector),再用机器学习的方法解决图中那些困难的问题,包括分类、子图匹配、链接预测(classfication,subgraph matching,link prediction)等。

从会议的倾向和 NSF (National Science Foundation) 的指导来看,这个趋势还会持续火热。我们也收到很多学生和教授关于是否支持图学习的询问。从图数据库供应商角度出发,图学习是 NebulaGraph 的应用之一。我们不能仅仅满足于提供图数据库核心,还得为上层应用提供库、接口,甚至优化,来保证上层应用的顺利高效运行。从另一个角度出发,如果我们的 NebulaGraph 可以帮助学界在一些领域,比如在图学习方面有所突破,对我们公司、全行业发展也是大有裨益的。

SIGMOD 大会现场内景

除了机器学习,我认为另一个热点趋势就是内存,包括 in-memory database, persistent memory 等。目前非易失性存储(non volatile memory),或者叫持久性存储(persistent memory),经过学术界和工业界十多年的共同努力已经越来越成熟。目前针对如何使用持久性存储的研究也是非常火热,几乎所有系统的顶会都有大量相关的文章。

具体到数据库领域,就包括:如何设计内存数据库(in-memory database)、如何将持久性存储(persistent memory) 和 SSD、DRAM 等混合使用,如何解决内存隔离(memory segregation)的问题。NebulaGraph 作为图数据库供应商,也应该积极拥抱新硬件带来的改变,积极探索基于 persistent memory 的存储系统。

图的优势与发展方向

除了新趋势,我在会议中最大的收获和思考是关于图数据库(GDBMS)和关系型数据库(RDBMS)的比较。会上有不少人表达「为什么不基于关系型数据库来实现 graph datababse」的疑虑。

因为关系型数据库经过多年优化,确实已经武装到了牙齿。比如 Peter Boncz 教授(LDBC 创始人之一)在今年早些时候在 EDBT / ICDT 会议上做了个主题演讲——《The (Sorry) State of Graph Database Systems 》,提出当前 GDBMS 跟 RDBMS 相比,在计算和存储层都还有很多地方需要提高,尤其是针对子图匹配(subgraph matching) 这样的 AP 查询。他提出了针对子图匹配场景的性能基准测试(Benchmark)。在他的实验环境下,没有一款图数据库软件在「子图匹配」场景上的性能能够接近 Hyper 和 Umbra 这两款关系型数据库(见下面图1)。

GDBMS vs RDBMS

图 1:在 Subgraph matching 上,GRDMS 不如一些特殊的 RDBMS,具体可看 Slides

这个实验的设置固然有值得探讨的地方,但 Peter 作为 LDBC 的创始人,他的核心目的自然不是贬低图数据库,只是想借用子图匹配——这个图数据库优化得还不够好的一种查询场景,来鼓励各个图数据库厂商提升自己的产品。

从更广的图景来看,我们 NebulaGraph 作为图数据库厂商,必须把握图数据库和关系型数据库的区别和优势:

  • 一是图查询,尤其是 GQL 相对于 SQL 的易用性和高效性。
  • 二是易用性,Neo4J 的 CEO,Emil Eifrem 有个非常好的例子:对于一个 AP 系统非常常见的查询,如果使用 SQL 需要 23 个 SELECT,21 个 WHERE,11 个 JOIN,9 个 UNION,最后形成一个巨长无比的查询语句(query)。但如果使用图相关语句,只需要一个 MATCH 和一个 WHERE。对于使用 SQL,很有可能是无法完成工作或者极易出错,而对于后者使用图相关语句,则可以省下无数人力物力。

关于性能,除了在关联关系查询中,图数据库相较于关系型数据库的天然优势,还需要在其他图相关的各种查询上(不止于上文提到的子图匹配 subraph matching)取得对于关系型数据库的优势。这其实也是 Peter 提出子图查询这个检测基准对于我们的核心启示。

对底层存储结构的思考

最后,我们也获得了不少关于底层存储的建议。NebulaGraph 目前底层存储使用的是基于 LSM Tree 的 RocksDB。但 LSM Tree 是否适用于图数据库的 workload,尤其是上云后,是否是性能最好、成本最低的选择,一直是有争议的。可能的替代者有:

总之,这次 SIGMOD’22 之旅收获了许多。期待明年的 SIGMOD。西雅图见!


谢谢你读完本文 (///▽///)

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