有较大改动,最明显的变化便是,在 1.0 版本中 Query、Storage 和 Meta 模块代码不作区分放在同一个代码仓中,而 Nebula Graph 2.0 开始在架构上先解耦成三个代码仓:nebula-graph 、nebula-common 和 nebula-storage,其中 nebula-common 中主要是表达式的定义、函数定义和一些公共接口、nebula-graph 主要负责 Query 模块、nebula-storage Query 层的整体结构,并通过一条 nGQL 语句来介绍其通过 Query 层的四个主要模块的流程,由于 Nebula Graph 2.0 仍处于开发中,版本变化比较频繁,本文主要针对 2.0 的 nebula-graph 优化的代码在 nebula-graph 仓下 src/optimizer/ 目录下。 各个算子的信息在 nebula-graph 仓下的 src/executor 目录下。
本文首发于 Nebula Graph 公众号 NebulaGraphCommunity,Follow & 看大厂图数据库技术实践 [Nebula Graph 的 Ansible 实践] 背景 在 Nebula-Graph 的日常测试中,我们会经常在服务器上部署 Nebula-Graph。 stable-2.0/rst/developing_modules.html Nebula Graph 的 Ansible 实践 因为 Nebula Graph 本身启动并不复杂,使用 Ansible 来完成 Nebula-Graph 这样部署后,就不能使用 Nebula-Graph 的 nebula.service start all 来全部启动,因为有的机器上会没有 nebula-graphd.conf 的配置文件。 hosts: all vars_prompt: - name: confirmed prompt: "Are you sure you want to remove the Nebula-Graph
重构导入的逻辑之后,目前 nebula 的测试数据集变得清晰明了: nebula-graph/tests/data ├── basketballplayer │ ├── bachelor.csv │ 目前 nebula-python 和 reformat-gherkin 两款插件都是通过源码直接安装,我们在nebula-graph/tests下提供了Makefile来简化用户的操作流程。 测试流程 目前的测试流程变为: 1) 编写 Feature 文件 目前 Nebula Graph 所有的 feature 用例均位于 github.com/vesoft-inc/nebula-graph 2) 启动 nebula graph 服务 $ cd /path/to/nebula-graph/tests $ make up # 启动 nebula graph 服务 3) 本地执行测试 $ make # in nebula-graph/tests directory $ pytest -m "testmark" tck/ # 运行带有 testmark 标记的测试用例 总结 站在前人的肩膀之上才让我们找到更适合
下面使用 docker + docker-compose 的方式安装 nebula-graph 及 nebula-graph Studio。
单机运行 在单机上实践或者测试 Nebula Graph 的最好方式是通过 Docker 容器运行,参照文档拉取镜像,并进入容器: $ docker pull vesoft/nebula-graph :latest $ docker run --rm -ti vesoft/nebula-graph:latest bash 进入容器之后首先启动 Nebula 的所有 Services,再通过
expat-devel gettext-devel openssl-devel zlib-devel yum install gcc-c++ perl-ExtUtils-MakeMaker docker安装 nebula-graph
以上就是心跳机制大致的介绍,感兴趣的你可以参考下源码实现,GitHub 传送门:https://github.com/vesoft-inc/nebula-graph。
literal>' is ascii string 'true' SUMMARY: AddressSanitizer: global-buffer-overflow (/home/dutor.hou/Wdir/nebula-graph
更便捷的 nebula-algorithm + nebula-operator 体验 为了方便在 K8s 上尝鲜 nebula-graph、nebula-algorithm 的同学,这里安利下本人写的一个小工具
其中各个算子的详细信息,可参考源码 https://github.com/vesoft-inc/nebula-graph/tree/master/src/executor 。
GB Disk:HDD System:CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) 软件环境: Neo4j:3.4 版本,五节点因果集群 Nebula Graph: 版本: nebula-graph
/1.overview/1.concepts/2.nGQL-overview/ 13 Nebula Graph Query Engine. https://github.com/vesoft-inc/nebula-graph
nebula-up.siwei.io/install.sh | bash -s -- v3.0.0 部署成功的话,会看到这样的结果: ┌────────────────────────────────────────┐ │ Nebula-Graph
静态分析流程如下图所示: 图6 静态分析流程 实体数据建议使用关系数据库存储,考虑到方法间的调用关系复杂多变且层级深,推荐使用图数据库存储方法调用关系,不仅检索的复杂度更低、性能更好,而且能够比较直观的反映系统现状(通过Nebula-Graph
app.kubernetes.io/component: graphd app.kubernetes.io/managed-by: nebula-operator app.kubernetes.io/name: nebula-graph app.kubernetes.io/component: graphd app.kubernetes.io/managed-by: nebula-operator app.kubernetes.io/name: nebula-graph