本文是“图形计算体系结构”GraphTech生态系统2019-第1部分：图形数据库，它是GraphTech生态系统系列文章的一部分。 这是第二部分。 它涵盖了图形分析领域。 第一个是图形数据库，第三个是列出现有的图形可视化工具。

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第二个级别是另一个后端级别。 是图形分析或计算框架。 它们由一组用于从图形化建模数据中提取知识的工具和方法组成。 处理大型复杂的连线资料集很难计算，因此对许多APP应用程式来说很重要。

对大规模分析的需求

图论领域已经产生了很多算法，分析人员可以依赖这些算法来发现图表数据中隐藏的知识。 从谷歌著名的PageRank算法到遍历和路径搜索算法或社区检测算法，有很多计算可以从图表中获得见解。

上一篇文章中介绍的图形数据库存储系统擅长将数据存储为图形，管理数据检索、实时查询和本地分析等操作。 但是，他们在规模化的图形分析处理上可能存在不足。 这就是图形化分析框架介入的地方。 它与常用的图形算法、处理引擎(在某些情况下，还有查询语言)一起处理在线分析过程，并将结果存储在数据库中。

图形处理引擎

图形处理生态系统提供了各种应对图形分析挑战的方法，历史玩家占市场的很大一部分。

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2010年，谷歌率先发布了“大规模图形处理”框架Pregel。 一些解决方案，如Apache GIRAPH，其开源图形处理系统是由Apache基金会在2012年开发的。 这是一个系统，Facebook使用MapReduce实现处理图形并遍历社交图。 其他开源系统是谷歌的，包括Mizan和GPS。

其他系统，如图形通道和电源图形创建，是在2009年图形实验室发布后推出的。 该系统最初是卡内基梅隆大学的开源项目，现在被称为Turi。

oraclelab开发了并行图形管理(pgx )。 这是一个图形分析框架，其中包括支持Oracle大数据空间和图形的分析处理引擎。

微软2013年推出的分布式开源图形引擎Trinity现在被称为微软的图形引擎。 GraphX于2014年推出，是一个基于apachespark的嵌入式图形处理框架，用于并行计算。 随后引入了信号/收集等其他系统。

图形分析库和工具箱

在图形分析领域，还有专门用于图形分析的单用户系统。 图分析库和工具箱提供图论算法的实现。

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独立库(如NetworkX和NetworKit )、用于大图形分析的python库，或由iGraph和c编写并由python和r包提供的图形库、图形数据库

其他技术供应商提供了用于高性能图形分析的图形分析库。 这是GPU技术提供商NVIDIA及其NV图形库的示例。 地理信息软件QGIS也建立了自己的网络分析库。

一些库还提出了图形可视化工具，以帮助构建图形数据搜索界面，这是本系列第三篇文章的主题。

图形查询语言

最后，一个尚未提到的重要分析框架是图形查询语言。

在任何存储系统中，查询语言都是图形数据库的基本元素。 这些语言允许对数据进行图形建模，逻辑与图形数据模型非常接近。 除了数据建模过程外，还使用图形查询语言查询数据。 根据这些性质，它们可以用于数据库系统，也可以用作特定于领域的分析语言。 对于大多数高级计算引擎，用户可以使用这些查询语言进行编写。

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Some of the existing graph query languages and similar projects

Cypher是Neo4j在2011年创建的，用于他们自己的数据库。它在2015年作为一个名为OpenCypher的独立项目被开源。其他值得注意的图形查询语言还有：Gremlin（2009年创建的apachetinkerpop查询语言的图形遍历语言）或SPARQL（W3C在2008年创建的查询RDF图的类SQL语言）。最近，TigerGraph开发了自己的图形查询语言GSQL，Oracle创建了PGQL，这两种都是类似SQL的图形查询语言。G-Core是由链接数据基准委员会（LDBC）于2018年提出的，作为连接学术界和工业界的语言。其他供应商，如OrientDB，则使用关系查询语言SQL。

去年，Neo4j发起了一项计划，将Cypher、PGQL和G-Core统一到一种标准图形查询语言GQL（graph query language）下。该计划将在2019年3月的W3C研讨会上讨论。其他一些查询语言特别专用于图形分析，如SocialSocial。

Facebook的GraphQL本来不是一种图形查询语言，但值得一提。这个API语言已经被图形数据库供应商扩展为一种图形查询语言。Dgraph使用itnativelyas作为查询语言，Prisma正计划将其扩展到各种图形数据库，Neo4j已经将其推进到GRANDstack及其查询执行层Neo4j中-图形ql.js.

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