GAIA-IR: GraphScope 上的并行化图查询引擎

GAIA-IR: GraphScope 上的并行化图查询引擎 在本文中,我们将介绍 GraphScope 图交互式查询引擎 GAIA-IR,它支持高效的 Gremlin 语言表达的交互图查询,同时高度抽象了图上的查询计算,具有高可扩展性。

在本文中,我们将介绍 GraphScope 图交互式查询引擎 GAIA-IR,它支持高效的 Gremlin 语言表达的交互图查询,同时高度抽象了图上的查询计算,具有高可扩展性。

背景介绍

在海量数据的分析中,图查询是一种重要的工具。Gremlin[1] 是由 Apache Tinkerpop 提出并维护的工业界标准的图查询语言,被业界流行图数据库广泛应用,例如 Neo4j[2] 、OrientDB[3]、JanusGraph[4]、Microsoft Cosmos DB[5] 以及 Amazon Neptune[6]。而 GraphScope 中的图查询引擎 GAIA 则是业界首个开源的支持大规模分布式并行化 Gremlin 的系统。然而,尽管 Gremlin 语言的灵活性是它显著的优势,在 GAIA 系统的设计和使用中,我们也发现了一些存在的问题。

现有问题

GAIA 查询系统主要有如下几点弊病:

D1: Gremlin 算子数量繁多,并且对同种语义有多种表达。这就导致为了支持丰富的 Gremlin 算子,GAIA 中需要端到端在各个模块中添加对应的算子,并且算子实现之间可能存在冗余的计算逻辑。例如,当我们有查看属性的需求时,Gremlin 中可以通过elementMap()、 valueMap()values()、 select().valueMap()、 project().valueMap()等表达方式得到类似的结果,示例如下:

gremlin> g.V().elementMap() 
==>[id:1,label:person,name:marko,age:29] 
==>[id:2,label:person,name:vadas,age:27]

gremlin> g.V().valueMap('name','age') 
==>[name:[marko],age:[29]] 
==>[name:[vadas],age:[27]]

gremlin> g.V().as('a').select('a').by(valueMap('name', 'age')) 
==>[name:[marko], age:[29]] 
==>[name:[vadas], age:[27]]

gremlin> g.V().as('a').project('a').by(valueMap('name', 'age')) 
==>[a:[name:[marko], age:[29]]] 
==>[a:[name:[vadas], age:[27]]]

而为了支持这些类似的表达,GAIA 中需要定义多个冗余算子,并且需要在各个模块中支持,对开发并不友好,可扩展性较差。

D2: GAIA 的语言扩展性差。GAIA 是 Gremlin 并行化查询的定制化实现,而现如今也有很多其他常用的图查询语言,例如 Cypher、GSQL 等。如果未来我们需要进一步接入更多的查询语言,则几乎无法通过扩展 GAIA 来实现。

D3:: Gremlin 对复杂的 expression 支持不佳。例如,我们想通过以下 Gremlin 查询语句,找到 “a” 的两度邻居中,满足一定 “age” 属性条件的人:

g.V().as("a").out().as("b").out().as("c")
 .where("c", P.lt("a").or(P.gt("a").and(P.gt("b")))).by("age")

where() 中这样复杂的嵌套条件过滤并不直观,对用户使用来说不太友好。

D4: GAIA 中没有很好的 Gremlin 语法规范定义,也很难界定当前系统对 Gremlin 算子及算子组合的支持范围,对用户来说并不友好。

解决方案

为了解决以上的问题,我们进一步提出了与查询语言无关、普适性更强的中间表示层 GAIA-IR(简称 IR),用来描述通用的图查询语义。我们抽象出的操作算子可以分为两类:关系型操作算子及图相关操作算子。其中,关系型操作算子主要与传统关系型数据库上的操作保持一致,如 Projection、 Selection、 GroupBy、 OrderBy 等;而图相关操作算子则是图数据上的特有查询,如点查询、邻点(边)查询等等。通过这层查询语言无关的中间表示层,我们可以解决上述 GAIA 中存在的问题:

A1: GAIA-IR 层用统一中间表示来实现 Gremlin 算子中类似的表达。例如,我们抽象出 project 算子,用于统一表示上述 D1 中 Gremlin 各种取属性操作。

A2: GAIA-IR 层与查询语言无关,这就方便了 GAIA-IR 后续可以进一步接入更多的语言。将来,我们只需要将不同语言的操作算子翻译到 IR 的统一中间表示层,就可以自然地实现该语言的并行化查询,而不需要再针对每套语言去设计分布式并行化实现。

A3: GAIA-IR 还额外提供了丰富的 expression 支持,从而满足用户的需求。例如,对比 D3 中的例子,我们在 where() 算子中加入 expression 的表达支持会更加直观:

g.V().as("a").out().as("b").out().as("c")
 .where(expr("@c.age < @a.age || (@c.age > @a.age && @c.age > @b.age)"))

A4: GAIA-IR 中引入了 Antlr 工具,支持 Gremlin 语法检查功能,并且明确了系统对 Gremlin 算子及组合的支持范围,对用户使用更为友好。

IR整体设计

接下来,我们介绍 GAIA-IR 的整体设计。

概念介绍

首先,我们介绍 IR 中的一些基本概念。IR 抽象了图数据上的基本计算,从而提供了一套统一的、简洁的、语言无关的中间表示层。

操作算子(IR Operator):目前,我们将操作算子(Graph-Relational Algebra)抽象为两类,即关系型操作和图相关操作。

  • 关系型操作包含了:ProjectionSelection、 Join、 Groupby、 Orderby、 Dedup、 Limit 等。这与传统关系型数据库上的操作保持一致。
  • 图相关操作包含了:GetV、 E(dge)-Join、 P(ath)-Join,分别表示图上的取点属性操作、取邻点(边)操作、以及路径操作。

通过以上两类算子抽象,我们既可以表达传统的关系型运算,又可以支持图上特有的查询操作。同时,该抽象算子集合并不受查询语言的限制,由此可以很容易地拓展到其他语言。

数据结构(GRecord):我们定义了数据结构 GRecord,用来表示每个 IR Operator 的输入输出。GRecord 是一个多列的结构,每列有自己的别名(Alias)和值(Value):

  • 别名(Alias):类似于SQL中的As别名。特别的,为了适配 Gremlin,我们额外提供了一个 Unique Alias — “HEAD”,作为匿名别名,特指上一个算子的输出,即当前算子的输入。
  • 值(Value):值的类型分为两种,简单类型 CommonObject(包括 int/string/intArray/stringArray 等)以及图数据类型 GraphObject(包括 Vertex、Edge 以及 Path)。

Gremlin查询翻译示例

在 Gremlin 查询中,我们将其翻译成 GRecord 上的一系列 IR Operator 操作,从而支持 Gremlin 的查询语义。例如,在查询 g.V().as('a').select('a').by(valueMap('name', 'age')) 中,g.V().as('a') 会产生如下的中间结果,别名叫做 “a”,数据类型为 Vertex 类型:

R1 Vertex { name:[marko], age:[29] }, Alias: “a”
GR2 Vertex { name:[vadas], age:[27] }, Alias: “a”

而我们会将 select('a').by(valueMap('name', 'age')) 翻译为 Project("{a.name,a.age}"),以上述的 GR1、GR2 作为 Project 的输入,我们可以得到输出 GR1’、GR2’,即我们所需要的点属性:

GR1′ CommonObject {a.name:[marko], a.age:[29] }
GR2′ CommonObject { a.name:[vadas], a.age:[27] }

 

类似的,对于 Gremlin 查询 g.V().valueMap('name','age'),我们只需将 GR1、GR2 的 Alias 变为匿名的 “HEAD”,并将 valueMap('name','age') 翻译为 Project("{HEAD.name,HEAD.age}"),便可以得到同样的结果。由此,我们就能够将同一语义、不同表达的 Gremlin 算子,翻译成统一的中间表示。更甚,对于其他语言,例如 SQL 中的取属性操作,我们也可以很直观的翻译成 IR 中的 Project 算子。由此可见,IR 是抽象出了一套更为简洁通用、且与查询语言无关的中间表示层。

系统架构

接下来,我们给出 GAIA-IR 目前对 Gremlin 的并行化计算架构,如下图所示。

 

总体来说,我们兼容了官方的 Gremlin Console 以及 Gremlin SDK 的查询方式。在用户提交 Gremlin Query 后:

  1. IR Compiler 负责对 Query 进行语法检查。对于合法 Query,IR Compiler 通过 IR Library API 对查询语法树进行编译,转换成由 IR Operator 组成的 Logical Plan,并进一步调用 IR Library API 生成 Physical Plan,再将 Physical Plan 分发到分布式的 Dataflow 计算框架。
  2. Dataflow 框架会在服务拉起阶段预先拉起图数据分区,建立执行计算的线程池。在接收到 IR Compiler 分发过来的物理执行计划后,IR Runtime 负责解析 Physical Plan,并构建引擎可执行的 Execution Plan。同时对于每个 IR Operator,IR Runtime 负责生成其对应的引擎可理解的 UDF,从而实现具体 IR Operator 的计算语义。完成计算后,IR Runtime 将结果返回给 IR Compiler,由 IR Compiler 进一步解析并返回给客户端。

如何使用 IR

在介绍完 GAIA-IR 的整体设计后,我们介绍如何使用 GAIA-IR 引擎进行查询。

服务部署:在 GraphScope之前的文章中,我们介绍了如何部署 GraphScope。GAIA-IR 作为 GraphScope 中 GIE 的重要实现,整体的拉起方式与 GraphScope 保持一致。我们以 Helm 部署 GraphScope 为例,只需要在安装过程中,指定引擎选项为 GAIA,便可以顺利拉起 GAIA-IR,安装命令示例如下:

helm repo add graphscope https://graphscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/charts/
helm install [RELEASE_NAME] --set executor=gaia graphscope/graphscope-store

更多详细的部署操作可以参考官方文档[7]

Gremlin 查询:在成功拉起服务后,我们可以通过 Gremlin Server host 和 port 来进行查询。以 Gremlin Console 查询为例,在服务顺利拉起并且导入数据(具体数据导入步骤可参考官方文档[8])之后,我们便可以通过配置 Gremlin Console 来进行查询。示例如下:

  1. 首先我们修改 Gremlin Console 的 conf/remote.yaml 配置文件,修改对应的 host 和 port;
  2. 打开 Gremlin Console,给定 remote.yaml 的配置,便可以开始查询:
gremlin> :remote connect tinkerpop.server conf/remote.yaml
==>Configured localhost/127.0.0.1:8182
gremlin> :remote console
==>All scripts will now be sent to Gremlin Server - [localhost/127.0.0.1:8182] - type ':remote console' to return to local mode
gremlin> g.V().valueMap('name','age') 
==>[name:[marko],age:[29]] 
==>[name:[vadas],age:[27]]

结语

本文简述了 GAIA-IR 的设计初衷和总体架构,以及如何使用 GAIA-IR 引擎进行查询。在 GAIA-IR 的目录[9]可以找到 GitHub 上的当前发布版本。GAIA-IR 作为 GraphScope 的图查询引擎,提供高效的 Gremlin 并行化查询实现。同时,在 IR 的统一中间表示上,我们也会引入更多的等价变换、优化实现,支持例如 Pattern Match 等重要场景。在后续的文章中,我们也会介绍更多的技术细节。我们也将持续完善 GAIA-IR 的实现,同时非常欢迎与期待社区的反馈和贡献。

参考资料

[1]Gremlin: http://tinkerpop.apache.org/

[2]Neo4j: https://neo4j.com/

[3]OrientDB: https://www.orientdb.org/

[4]JanusGraph: https://janusgraph.org/

[5]Microsoft Cosmos DB: https://azure.microsoft.com/en-us/services/cosmos-db/

[6]Amazon Neptune: https://aws.amazon.com/neptune/

[7]官方文档: https://graphscope.io/docs/persistent_graph_store.html

[8]官方文档: https://graphscope.io/docs/persistent_graph_store.html

[9]GAIA-IR 的目录: https://github.com/alibaba/GraphScope/tree/main/research/query_service/ir

 

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