[Из песочницы] Neo4j VS MySQL18.05.2015 14:18

Предисловие Будучи студентом третьего курса я выбрал тему для курсовой роботы: «Графовые базы даных на примере Neo4j». Так как до того времени я изучал и использовал исключительно реляционные БД, мне было интересно, зачем вообще графовая БД и когда ее способности лучше применять? После просмотра моножества сайтов в интернете я обнаружил только теорию и не больше. Так как теория не всегда убедительная и хотелось бы увидеть какую либо статистику, у меня разыгралось любопытство и я решил, что в своей курсовой я этим займусь, а в качестве противника Neo4j я выбрал MySQL.Итак, кто же выиграет это противостояние?

Коротко о Neo4j и графовых БД Neo4j — open-source графовая база данных, история которой началась по инвестициям компании «Neo Technology» в 2003 году. С 2007 года стала публично доступной. В Neo4j присутствуют все характеристики баз данных, включая соблюдение ACID, поддержание разбиение на кластеры и восстановления после сбоя в системе. Сегодня является лидером среди графов баз данных.ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) — набор свойств, которые гарантируют надежную работу транзакций.

Компоненты графовой базы данных — узлы и ребра. Они могут быть дополнены собственным набором полей. Модель такой БД схематично изображена на рисунке.

4e785c4d23e44db3a9ed5a62d8f2eeae Сохранение данных в Neo4j Файл nodestore.db содержит определенный размер записей, содержащих информацию о Ноды:1. Метка, которая показывает, запись активна;2. Указатель на первое отношение, которое содержит данная нода;3. Указатель на первую свойство, которое содержит данная нода.Нода не содержит собственного идентификатора. Так как каждая запись в nodestore.db занимает одинаковое количество места, можно рассчитать указатель на ноду.

Файл relationshipstore.db также содержит записи одинакового размера, которые описывают отношения, но они состоят из следующих элементов:

1. Метка, которая показывает, запись активна;2. Указатель на ноду, которая содержит это отношение;3. Указатель на ноду, к которой это отношение направлено;4. Вид отношения;5. Указатель на отношение, которое стоит впереди (в пределах данной ноды);6. Указатель на отношение, которое стоит сзади (в пределах данной ноды);7. Указатель на отношение, которое стоит впереди (в пределах Ноды, в которой это отношение направлено);8. Указатель на отношение, которое стоит сзади (в пределах Ноды, в которой это отношение направлено);9. Указатель на первое свойство данного отношения.

Наполнение данными Для того, чтобы сравнить на эффективность, надо заполнить базы даных одинаковым контентом. Стоить заметить, что эти данные должны иметь большой обьем. На маленьких обьемах разницу мы не увидим. Поэтому я поставил себе за цель сгенерировать для реляционной модели не меньше, чем 300 мегабайт.Мною была выбрана предметная область — социальная сеть. Я построил ER диаграму, на основе которой создал реляционную и графовую модели.

00cdc9c6a4214d52a73bda9dab8a5111 После этого я заполнил MySQL данными, создав клас генерации этих даных и методы, которые вносили новые данные в БД.Количество даных, которые были внесены в MySQL:

addUsers (100 000); — количество пользователей.addGroups (200 000); — количество груп.addPhotos (300 000); — количество фотографий.addAudio (250 000); — количество аудиозаписей.addFriendships (1 000 000); — количество друзей.addMessages (4 000 000); — количество сообщний.addUserAudio (350 000); — количество аудиозаписей.addUserGroups (400 000); — количество груп пользователей.addUserPhoto (400 000); — количество фотографий пользователей.

Потом я конвертировал эти данные в Neo4j. Стоит заметить, что заполнение БД у меня отняло очень много времени. Если вы решите провести что-то подобное самостоятельно, готовьтесь к тому, что либо потратите много времени, либо не используйте полей с текстом (думаю, это заняло много времени в моем случае). После этого я сравнил место, которое занимает информация в Neo4j и MySQL. Был небольшой шок, для реляцонной БД надо было 351.5 МБ, а для графовой — 3.45 ГБ. Теперь приступим к эксперементам.

Эксперимент 1 Описание эксперимента: измерение времени поиска пользователя по его идентификатору.В этом эксперименте я искал пользователей за их идентификатором определенное количество раз. Для этого я написал методы, код которых представлено ниже.

public static void main (String[] args){ // Database connection initialisation init ();

int [] counts = {10, 100, 1000, 5000, 10000, 30000, 60000, 90000, 120000}; for (int i = 0; i < counts.length; i++){ findUserByIDTest(counts[i]); } }

static void findUserByIDTest (int count){ System.out.println (»__________________________________»); System.out.println («STATISTIC FOR COUNT:» + count);

{ Random r = new Random (count); long time = — System.currentTimeMillis ();

for (int i = 0; i < count; i++) { int id = r.nextInt(100000); User u = MySQLDAO.getUserByID(id); }

time += System.currentTimeMillis (); System.out.println («Time for MySQL:» + time); } { Random r = new Random (count); long time = — System.currentTimeMillis ();

for (int i = 0; i < count; i++) { int id = r.nextInt(100000); User u = Neo4jDAO.getUserByID(id);; }

time += System.currentTimeMillis (); System.out.println («Time for Neo4j:» + time); } System.out.println (»__________________________________»); } После выполнения программного кода я составил таблицу и нарисовал построил диаграму к ней. Результаты меня порадовали. Neo4j замечательно справилась.User count = 100000 Number of queries Time for MySQL, ms Time for Neo4j, ms 10 4 9 100 34 76 1000 286 510 5000 1034 1103 10000 1340 1187 30000 3390 1384 60000 6876 2102 90000 10537 3175 120000 14033 3858 3163f83b5c9540e4956a13bf4e1a698fЭксперимент 2 Описание эксперимента: измерение времени нахождения друзей пользователя с изменением величины интервала вхождения идентификаторов для поиска.В этом эксперименте я выбирал диапазон допустимых значений идентификатора и искал друзей пользователя с этим идентификатором. Потом я менял этот диапазон и проводил эксперимент заново. После чего у меня вышла соответствующая таблица с данными, по которой я построил графики зависимости.

3caa4e87b07448ae93bf23806cd935b9

При любом раскладе, время графовой базы для поиска на большых данных было меньше, чем то, которое надо реляционной.

Эксперимент 3 Описание эксперимента: измерение времени нахождения общего количества фотографий у пользователей, которые администрируют хотя бы одну группу, в зависимости от диапазона значений идентификаторов пользователя.Этот эксперимент очень похож на предущий, но является более сложным. Если значения времени в предущих эксперементах при повторениях отличались слабо, то в этом скачки куда сильнее. Поэтому я провел этот эксперемент три раза и составил соответствующую таблицу.

User count = 100000, Photo count = 300000, User photo count = 400000 experiment 1 experiment 2 experiment 3 id range < Time for MySQL, ms Time for Neo4j ,ms Time for MySQL, ms Time for Neo4j, ms Time for MySQL, ms Time for Neo4j, ms 10 299 11339 164 92594 456 56575 100 10652 2748 674 2400 663 2826 1000 7243 4931 5433 2481 5649 1942 5000 22538 5521 23747 2408 23522 3514 10000 47755 5627 44917 2650 44992 1844 30000 137572 8161 33856 3108 136592 3707 60000 64002 13577 300814 5004 280672 6029 90000 482329 13475 438875 5102 429304 5631 16c3c3fc74b547bca04c37f8e39a4410 8b24f298d53449d5aca537ccda2d1b89 8613c32d102f4c1d95eb5357ea95d959 После этих результатов я убедился наверняка, что на больших данных графовая БД в пух и прах уничтожает реляционную по времени.

Скромные выводы Смело могу сказать, что графовая база данных нуждается в намного меньшем временем в поиске на большых объемах даных, однако места на жёстком диске она занимает куда больше. Поэтому для небольших систем лучше использовать реляционную БД или искать альтернативу среди других NoSQL баз данных.Спасибо за внимание.

© Habrahabr.ru