图数据库在安全反欺诈、知识图谱、机器学习等诸多领域有着重要的应用，但TitanDB团队被DataStax收购之后，开源图数据库出现了断层。近年来百度安全凭着雄厚的技术实力自主研发了全面支持Apache TinkerPop 3框架和Gremlin图查询语言的大型分布式图数据库HugeGraph，与Neo4j、TitanDB等传统图数据库相比有很多独特的优势。今天我们很高兴的宣布HugeGraph开源，更好的为网络安全、机器学习等社区服务。

HugeGraph主要应用场景是解决百度安全事业部所面对的反欺诈、威胁情报、黑产打击等业务的图数据存储和图建模分析需求，在此基础上逐步扩展及支持了更多的通用图应用。目前HugeGraph在百度安全的应用场景非常多，例如网址安全检测、威胁情报分析、设备关系图谱和数据安全治理等。

HugeGraph拥有良好的读写性能，并且我们根据安全业务场景对图数据库的核心功能（例如批量写入、最短路径、N度关系等）做了重点优化，与常见图数据库Neo4j和TitanDB等相比较，HugeGraph拥有明显的性能优势。

1.GraphDB图数据库

随着社交网络、移动互联网和IOT等新的互联网应用不断涌现，用户、系统和传感器产生的数据呈指数级增长，数据内部依赖和复杂度增加。在应对这些新的趋势时，关系型数据库产生了较多的不适用性，NoSQL（Not Only SQL，不限于SQL）数据库应运而生。

GraphDB图数据库作为一种新型的NoSQL数据库，最近几年广受关注。如图1所示，数据库咨询公司db-engines.com对数据库发展趋势的分析结果表明，图数据库是最近几年发展趋势最明显的数据库类型。

图 1 db-engines.com数据库发展趋势 

图数据库是基于图论的数据库，其基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据。需要注意的是图数据库并不是存储图片的数据库。图数据库的数据模型由顶点（Vertex）、边（Edge）和属性来体现。其基本数据类型可表示为G=(V, E)。其中V={v1, v2, …, vn}表示一系列顶点 , E={ e1, e2, …, en }={{v1, v2 }, {v3, v4 }, {vn-1, vn}}表示一系列边。

2.HugeGraph项目介绍

图数据库所提供的关联分析能力是金融反欺诈、威胁情报、黑产打击和案件溯源等业务所需要的核心能力。百度安全对图数据库的需求非常多，例如金融安全业务希望使用图数据库进行金融反欺诈关联分析、威胁情报业务希望通过图数据库进行黑产研究和情报分析、还有社交关系分析、知识图谱等需求场景。我们也试用过包括TitanDB、Neo4j在内的多款图数据库产品，但由于各种原因无法满足实际业务需求。在此背景下我们基于对安全业务的理解和自身业务需求，设计了HugeGraph图数据库系统。

2.1 HugeGraph的特点

HugeGraph是一款面向分析型，支持批量操作的图数据库系统，它能够与大数据平台无缝集成，有效解决海量图数据的存储、查询和关联分析需求。HugeGraph支持HBase和Cassandra等常见的分布式系统作为其存储引擎来实现水平扩展。HugeGraph可以与Spark GraphX进行链接，借助Spark GraphX图分析算法（如PageRank、Connected Components、Triangle Count等）对HugeGraph的数据进行分析挖掘。

HugeGraph的主要特点包括：

• 基于TinkerPop 3 API实现，支持Gremlin图查询语言；

• 拥有完善的周边工具链和相关功能组件，可以满足图数据库开发的基本需求，提供易用高效的使用体验；

• 具备独立的Schema管理模块，丰富完善的Schema校验机制，确保图数据库中的数据完整性和一致性；

• 支持数据的备份和还原，可以在不同的后端存储之间转换；

• 多种ID生成策略应对不同业务场景，拥有完善的索引管理机制，支持多种索引查询操作；

• 可以实现与Hadoop、Spark、HBase、ES等大数据系统集成，支持多种Bulk Load操作，实现海量数据快速插入；

除上述特定之外，HugeGraph还针对图数据库的高频应用（例如：ShortestPath、k-out、k-neighbor等）做了特定性能优化，并且为用户提供更为高效的使用体验。

2.2 HugeGraph的系统架构

作为一款通用的图数据库产品，HugeGraph需具备图数据的基本功能。如图2所示，HugeGraph的系统架构主要包括存储层、计算层和用户接口层三个功能层次。

图2 HugeGraph的系统架构 

HugeGraph的存储层包括图数据（顶点、边和属性等）存储、索引数据存储和Schema元数据存储。HugeGraph后端存储会采用插件化方案，目前已经支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、Doris（原Baidu Palo）和MySQL等，后续会适配更多的后端存储系统。

HugeGraph的计算层包括OLTP和OLAP两种类型。其中HugeGraph重点实现了OLTP核心功能，而OLAP部分功能需要和Spark GraphX相结合完成。

HugeGraph提供了多种接口方式，用户可以根据自己的业务需求和喜好，选择相应的接口来操作HugeGraph，具体包括：

• HugeStudio（基于Web的IDE可视化编辑环境）

• HugeLoader（数据导入工具）

• HugeConsole（基于命令行的Gremlin接口）

• HugeApi（基于Rest的Api接口）

• HugeClient（基于Java的客户端驱动程序）

  
  

2.3 HugeGraph的性能指标

HugeGraph具有良好的读写性能，可以胜任多种图应用场景。我们使用图数据库Benchmark测试工具对HugeGraph进行性能测试，并对比了HugeGraph、TitanDB和Neo4j等常见的图数据库，以下是HugeGraph的基本性能数据。

2.3.1 批量写入

我们在4组开源数据集分别对HugeGraph、TitanDB和Neo4j进行批量写入性能测试，测试结果如表1所示。HugeGraph采用RocksDB存储引擎时插入amazon0601数据集的300万条边耗时为5.711秒，平均每秒可完成50万条边插入。性能数据分析来看HugeGraph的批量插入性能明显优于Neo4j和TitanDB。

表1HugeGraph批量插入的性能

2.3.2 最短路径

我们使用同样的4组数据集分别测试HugeGraph、TitanDB和Neo4j三款图数据库在最短路径查找的性能。测试方式是从第一个顶点出发到达随机选择的100个顶点的最短路径，测试数据如表2所示。HugeGraph对最短路径求解采用双向广度优先算法进行优化，其最短路径查询性能明显高于TitanDB，与Neo4j处于同一水平，小数据量情况下HugeGraph略胜于Neo4j。

表2HugeGraph最短路径查询性能

2.3.3 N度关系

HugeGraph针对“好友的好友”这类常见“N度关系”查询也进行了特定优化。我们将N度关系查询分为K-neighbor和K-out两种模式。例如要查询3度关系（即好友的好友的好友），K-neighbor则返回3度之内的所有节点，K-out仅返回3度关系节点。关于K-out的测试数据如表3所示，HugeGraph可以3秒内完成amazon0601的开源数据集（40万节点和338万的边）的5度关系查询。

表3HugeGraph K-out性能

关于HugeGraph的更多性能测试数据，请查询见官方文档：

（https://hugegraph.github.io/hugegraph-doc/performance/hugegraph-benchmark-0.5.6.html）

具体的测试方法和逻辑请参考：

HugeGraph-Benchmark（https://github.com/hugegraph/graphdb-benchmarks）

3.HugeGraph体系结构

HugeGraph已经在GitHub上开源，项目地址是https://github.com/hugegraph。HugeGraph包含了10多个关联子项目，其中包括：

1.HugeGraph

HugeGraph子项目是HugeGraph项目的核心部分，包含Core、Backend、API等子模块。该模块实现了TinkerPop框架接口，并提供Schema元数据管理，事务、缓存和序列化等功能。HugeGraph可以支持多种后端存储系统，用户可以根据实现需求灵活选择；另外通过内置的HugeGraph-Server（简称为HugeServer）对外提供Restful API，该接口也可以接收Gremlin查询。

2.HugeGraph-Client

简称为HugeClient，提供了Rest API的客户端，用于连接HugeServer，目前实现Java版，其他语言用户可自行封装实现；

3.HugeGraph-Loader：

简称为HugeLoader，是基于HugeClient的数据导入工具，可将普通JSON、CSV等文本数据转化为图的顶点和边并快速插入图数据库中；

4.HugeGraph-Studio

简称为HugeStudio，是HugeGraph的Web可视化工具，可用于执行Gremlin语句并将图的链接关系通过Web可视化呈现。

HugeGraph各组件之间的关系如图3所示：

图3 HugeGraph各组关系图

4.HugeGraph的应用场景

百度安全每天需要处理大量的日志数据，并对数据进行挖掘分析以识别各种安全问题，HugeGraph为安全业务提供关联分析能力。HugeGraph在百度安全内部的应用场景非常广泛，包括网址安全检测、设备关系图谱和数据安全治理等。

4.1 网址安全检测

搜索是百度的核心业务之一，为保证用户访问的网站是安全的，我们需要对搜索引擎的每一个网页进行安全检测，以防止用户通过搜索引擎入口访问恶意网站。在网址安全检测项目中，我们使用HugeGraph存储网站的基本信息包括域名Whois、IP和外链等，安全分析人员可以方便分析站点之间的关系。另外从链接关系入手，结合PageRank等图挖掘算法可以发现网站链接异常行为，识别网络黑产业。据此我们发现了黑产利用运营商漏洞进行用户隐私窃取的行为，也发现了虚拟点击和非法推广等非法行为，切实维护了网民的权益。

4.2 设备关系图谱

关联分析是威胁情报、黑产打击和案件溯源等业务所需要的核心能力，构建设备关系图谱，提供设备关联分析能力是黑产对抗所需要的核心能力。我们使用HugeGraph存储手机号码、帐号ID、设备指纹等设备信息，通过ID-Mapping和关联分析，精确识别黑产作弊设备，并为业务风控提供细粒度的反作弊策略。

4.3 威胁情报分析

在威胁情报处理方面，利用HugeGraph将恶意攻击记录、恶意IP、恶意域名、Whois信息、漏洞库、文件、邮件地址、杀软检测、开源情报等信息结合构建威胁情报关系网，为风控业务和安全应急响应中心提供服务。另外在伪造设备识别、群控挖掘、自然人识别等方面，HugeGraph也发挥了很大的作用。

4.4 安全数据治理

在安全领域之外之外，图数据库也可以应用在知识图谱、企业图谱、推荐系统、社交网络、IT运维等多种场景中应用。目前我们也将HugeGraph应用到安全数据治理中项目中。我们将数据资产作为图数据库的顶点，将对数据资产的ETL处理作为图数据库的边，通过顶点和边的关联关系分析数据血缘，并在此基础上实施安全数据治理策略。

图4 HugeGraph在数据治理中的应用

5.开源有你

HugeGraph项目及其子项目选择使用ApacheLicense V2开源协议下开源。Apache License V2开源协议是一款给予使用者很大自由的协议，使用者可以在需要的时候修改HugeGraph的代码来满足其业务需要并作为开源发布，也可以集成到其商业产品发布或销售。我们通过开源的方式发布HugeGraph希望有更多的人使用HugeGraph来解决实际业务问题，共同推动图数据库的进一步发展。同时也非常欢迎开源社区、工业界、学术界的用户支持和贡献。支持HugeGraph的途径有很多，例如：

1.下载并试用HugeGraph，给我们反馈使用感受和改进建议

2.参与贡献HugeGraph的开发流程、完善相关文档、帮助解答常见问题等

3.参与贡献HugeGraph维护的核心工具代码，例如HugeCore、 HugeLoader、HugeStudio、HugeClient、HugeSpark等

4. 贡献完善HugeGraph周边生态工具，例如多语言客户端驱动程序Python Client Driver等

如果你对HugeGraph图数据库感兴趣，欢迎大家来到HugeGraph在GitHub的社区

（https://github.com/hugegraph）

参与社区讨论或贡献代码。

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