分布式圖資料庫JanusGraph-簡介

JanusGraph設計的目的是處理大圖，單機無論是在存儲和計算能力上都無法滿足大圖處理。大規模圖實時計算和分析是JanusGraph最基本的優勢。本節将讨論更多JanusGraph特有的優勢以及它底層支援的存儲方案。

轉自：

JanusGraph中文翻譯文檔

1.1. JanusGraph 基本優勢

• 支援非常大的圖。JanusGraph通過添加機器橫向擴充叢集。
• 支援很大的并發事務處理和圖操作處理。通過添加機器橫向擴充JanusGraph的事務處理能力，可以在毫秒級别相應大圖的複雜查詢。
• 支援使用Hadoop架構進行全局圖分析和批量圖處理。
• 支援在很大的圖上對頂點和邊進行地理位置、數值範圍、全文搜尋。
• 原生支援Apache TinkerPop 描述的目前流行的屬性圖資料模型。
• 原生支援圖周遊語言Gremlin。
• 通過使用非程式設計的方式連接配接很容易與Gremlin Server內建
• 提供了很多圖級别配置選項用于調節性能。
• 以頂點為中心的索引提供頂點級查詢，以緩解臭名昭着的超級節點問題。
• 提供優化的磁盤表示，進而允許有效地使用存儲和通路速度。
• 基于 Apache 2 許可協定開放源碼。

1.2. JanusGraph 使用 Apache Cassandra的優勢

• 連續可用，沒有單點故障。
• 由于沒有主/從架構，是以對圖的讀/寫沒有瓶頸。
• 彈性可擴充性允許加入和移除機器。
• 緩存層確定記憶體中多次連續通路的資料可用。
• 通過添加叢集的機器來增加緩存的大小。
• 可以與  Apache Hadoop 內建。

1.3. JanusGraph 使用 HBase的優勢

• 與Apache Hadoop生态系統緊密內建。
• 原生支援強一緻性。
• 通過添加更多機器進行線性擴充。
• 嚴格的一緻性讀寫操作。
• 友善的基類用于支援Hadoop MapReduce作業操作HBase表。
• 支援使用JMX導出監控名額。

1.4. JanusGraph 和 CAP 理論

盡管你付出了最大的努力，你的系統仍會遇到很多的錯誤，以至于必須在減少輸出（如：停止響應請求）和降低收獲（如：響應不完整的答案）之間做出選擇。 此決定應基于業務要求。

                                                                                                         -- 

Coda Hale

使用資料庫時，應充分考慮CAP定理（C

=一緻性，A =可用性，P =可分區性）。 JanusGraph釋出包中支援3個後端：Apache Cassandra，Apache

HBase和Oracle Berkeley DB Java 企業版。 請注意，BerkeleyDB

JE是一個非分布式資料庫，通常僅與JanusGraph一起用于測試和探索。

HBase以輸出為代價優先考慮一緻性，即完成請求的機率。 Cassandra以收獲為代價優先考慮可用性，即響應的完整性（資料可用性/完整資料）。