陈宏智如何看待字节跳动自研的万亿级图数据库ByteGraph的应用前景及挑战？

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导语：作为一项基础的数据结构，图数据的应用场景无处不在，如社交网络、风控、搜索引擎、生物信息学中的基因质分分析等。如何高效地对海量图数据进行存储、查询、计算及分析，是当前数据科学领域的一个重要课题。

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导读： 作为一种基础的数据结构，图数据的应用场景无处不在，如社交、风控、搜广推、生物信息学中的蛋白质分析等。如何高效地对海量的图数据进行存储、查询、计算及分析，是当前业界热门的方向。本文将介绍字节跳动自研的图数据库ByteGraph及其在字节内部的应用和挑战。

本文将围绕以下五点展开：

• 了解图数据库
• 适用场景介绍举例
• 数据模型和查询语言
• ByteGraph架构与实现
• 关键问题分析
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01 了解图数据库

目前，字节内部有如下表三款自研的图数据产品。

1. 对比图数据库与关系数据库

图模型的基本元素包括点、边和属性。举例：张三的好友所在的公司有多少名员工？传统关系型数据库需要多表join，而图作为半结构化数据，在图上进行遍历和属性的过滤会更加高效。

2. 什么是图数据库？

近五年来，图数据库在领域内热度上升趋势非常明显，各个大厂与开源社区都推出了自己的图数据库。用户规模比较大、有一定影响力的查询语言包括Cypher、Apache开源项目的Gremlin等。从集群规模来看，过往有单机数据库，现在大多图数据库都具备分布式能力，这就需要考虑数据的防丢失问题、主副本之间的一致性、多台机器数据上的shard问题。

部分图数据库把图数据库与图计算引擎二者合并在一起，目前字节内部采用的暂时分离的两套系统。