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      Ultipa图数据库性能总结

      Ultipa Graph创新性的发明了、并在最严苛的金融级商用场景(高并发、低延迟)中成功使用了如下技术:

      • High-Density Parallel Graph Computing(高密度并发图计算)
      • Linear-Scalable Graph Computing(线性可扩展图计算能力)
      • Ultra-Deep Graph Traversal(超深度图遍历能力)
      • Dynamic Graph Pruning(动态图剪枝)

      这些新技术的运用所带来的直接受益是:

      • TCO的有效降低(70%TCO的降低)
      • 实施交付速度的大幅提升(交付周期缩短达80%)
      • 优质的用户体验(整个系统的易用性、可用性、稳定性)
      Ultipa 图数据库用户的直接受益

      Ultipa规避并解决了低效的、错误的分布式系统设计的弊端,并达到了以下目标:

      • Shared-Nothing架构,任意集群节点(实例)的下线不会造成整个集群无法工作;
      • HTAP架构,在一个水平分布式集群内融合了OLTP+OLAP的数据(业务)处理能力;
      • 充分的对底层硬件,例如X86 CPU的高密度并发算力的释放;
      • 面向图的整体性而设计的线性可扩展的系统架构;
      • 在图上实现的超深度搜索的能力;
      • 动态剪枝的能力:在图上计算的时候,例如深度图遍历,不会导致性能下降,甚至可以实现性能提升——例如通过动态的图上剪枝来实现指数级的性能提升;
      • CAP集群实现:保证集群的可用性、分区与数据一致性(最终一致性)。
      Ultipa HTAP Cluster - 集群架构示意图

      在数据批量导入、动态更新、点、边查询、过滤查询、路径-K邻查询、全图算法等所有维度以及在金融级商业场景下的全面性能、功能、稳定性、易用性、可集成性等综合指标评测中,Ultipa性能稳定且成百上千倍的优于目前市场上的主流产品,例如Neo4j、TigerGraph或腾讯等BAT公司的图计算产品(评测结果对比同上一小节)。

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