7-5 ByteGraph：字节跳动自研万亿级图数据库及其应用与挑战

ByteGraph：字节跳动自研万亿级图数据库

1. 图数据库与关系数据库对比

• 图数据库用于表示实体之间的复杂关系，而关系数据库主要用于存储和查询结构化数据。

2. ByteGraph适用的业务数据模型

• ByteGraph适用于社交网络、推荐系统、知识图谱等需要处理复杂关系的数据模型。

3. 已上线业务场景分类

• 包括社交网络、推荐系统、广告投放等多个应用场景。

4. ByteGraph建模方式

• 使用有向属性图建模，通过图来描述业务逻辑。

5. 查询语言接口

• 支持Gremlin查询语言，提供灵活的图查询能力。

6. ByteGraph整体架构

• 包括查询引擎、查询优化器、图分区算法等组件。

7. 存储引擎实现

• 包括存储结构设计、日志管理、缓存实现等。

8. 关键问题及解决方案

• 索引：采用高效索引来加速查询。
• 热点读写：通过合理的读写分离策略解决。
• 资源分配：轻查询使用轻量级线程池，重查询使用MPP执行。
• 高可用：支持高可用方案。
• 数据流融合：支持离线和在线数据流的融合处理。

9. 总结

• ByteGraph是一款高性能、可扩展的图数据库，能够满足大规模图数据的管理和分析需求。