<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>PERFORMANCE on Apache HugeGraph</title><link>https://hugegraph.apache.org/versions/1.7/docs/performance/</link><description>Recent content in PERFORMANCE on Apache HugeGraph</description><generator>Hugo</generator><language>en-US</language><lastBuildDate>Tue, 23 Apr 2024 23:55:16 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://hugegraph.apache.org/versions/1.7/docs/performance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>HugeGraph BenchMark Performance</title><link>https://hugegraph.apache.org/versions/1.7/docs/performance/hugegraph-benchmark-0.5.6/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hugegraph.apache.org/versions/1.7/docs/performance/hugegraph-benchmark-0.5.6/</guid><description>&lt;blockquote&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Note:&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;The current performance metrics are based on an earlier version. The &lt;strong&gt;latest version&lt;/strong&gt; has significant&#10;improvements in both performance and functionality. We encourage you to refer to the most recent release featuring&#10;&lt;strong&gt;autonomous distributed storage&lt;/strong&gt; and &lt;strong&gt;enhanced computational push down capabilities&lt;/strong&gt;. Alternatively,&#10;you may wait for the community to update the data with these enhancements.&lt;/p&gt;&#10;&lt;/blockquote&gt;&#10;&lt;h3 id="1-test-environment"&gt;1 Test environment&#10;&lt;/h3&gt;&#10;&lt;h4 id="11-hardware-information"&gt;1.1 Hardware information&#10;&lt;/h4&gt;&#10;&lt;div class="td-table-scroll td-table-scroll--static"&gt;&#10;&lt;table&gt;&#10; &lt;thead&gt;&#10; &lt;tr&gt;&#10; &lt;th scope="col"&gt;CPU&lt;/th&gt;&#10; &lt;th scope="col"&gt;Memory&lt;/th&gt;&#10; &lt;th scope="col"&gt;网卡&lt;/th&gt;&#10; &lt;th scope="col"&gt;磁盘&lt;/th&gt;&#10; &lt;/tr&gt;&#10; &lt;/thead&gt;&#10; &lt;tbody&gt;&#10; &lt;tr&gt;&#10; &lt;td&gt;48 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz&lt;/td&gt;&#10; &lt;td&gt;128G&lt;/td&gt;&#10; &lt;td&gt;10000Mbps&lt;/td&gt;&#10; &lt;td&gt;750GB SSD&lt;/td&gt;&#10; &lt;/tr&gt;&#10; &lt;/tbody&gt;&#10;&lt;/table&gt;&#10;&lt;/div&gt;&#10;&#10;&lt;h4 id="12-software-information"&gt;1.2 Software information&#10;&lt;/h4&gt;&#10;&lt;h5 id="121-test-cases"&gt;1.2.1 Test cases&#10;&lt;/h5&gt;&#10;&lt;p&gt;Testing is done using the &lt;a href="https://github.com/socialsensor/graphdb-benchmarks"&gt;graphdb-benchmark&lt;/a&gt;, a benchmark suite for graph databases. This benchmark suite mainly consists of four types of tests:&lt;/p&gt;</description></item><item><title>HugeGraph-Loader Performance</title><link>https://hugegraph.apache.org/versions/1.7/docs/performance/hugegraph-loader-performance/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hugegraph.apache.org/versions/1.7/docs/performance/hugegraph-loader-performance/</guid><description>&lt;blockquote&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Note:&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;The current performance metrics are based on an earlier version. The &lt;strong&gt;latest version&lt;/strong&gt; has significant&#10;improvements in both performance and functionality. We encourage you to refer to the most recent release featuring&#10;&lt;strong&gt;autonomous distributed storage&lt;/strong&gt; and &lt;strong&gt;enhanced computational push down capabilities&lt;/strong&gt;. Alternatively,&#10;you may wait for the community to update the data with these enhancements.&lt;/p&gt;&#10;&lt;/blockquote&gt;&#10;&lt;h2 id="use-cases"&gt;Use Cases&#10;&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;When the number of graph data to be batch inserted (including vertices and edges) is at the billion level or below,&#10;or the total data size is less than TB, the &lt;a href="https://hugegraph.apache.org/versions/1.7/docs/quickstart/toolchain/hugegraph-loader/"&gt;HugeGraph-Loader&lt;/a&gt; tool can be used to continuously and quickly import&#10;graph data.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>HugeGraph 0.4.4 Benchmark</title><link>https://hugegraph.apache.org/versions/1.7/docs/performance/hugegraph-benchmark-0.4.4/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hugegraph.apache.org/versions/1.7/docs/performance/hugegraph-benchmark-0.4.4/</guid><description>&lt;h3 id="1-测试环境"&gt;1 测试环境&#10;&lt;/h3&gt;&#10;&lt;h4 id="11-硬件信息"&gt;1.1 硬件信息&#10;&lt;/h4&gt;&#10;&lt;div class="td-table-scroll td-table-scroll--static"&gt;&#10;&lt;table&gt;&#10; &lt;thead&gt;&#10; &lt;tr&gt;&#10; &lt;th scope="col"&gt;CPU&lt;/th&gt;&#10; &lt;th scope="col"&gt;Memory&lt;/th&gt;&#10; &lt;th scope="col"&gt;网卡&lt;/th&gt;&#10; &lt;th scope="col"&gt;磁盘&lt;/th&gt;&#10; &lt;/tr&gt;&#10; &lt;/thead&gt;&#10; &lt;tbody&gt;&#10; &lt;tr&gt;&#10; &lt;td&gt;48 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz&lt;/td&gt;&#10; &lt;td&gt;128G&lt;/td&gt;&#10; &lt;td&gt;10000Mbps&lt;/td&gt;&#10; &lt;td&gt;750GB SSD&lt;/td&gt;&#10; &lt;/tr&gt;&#10; &lt;/tbody&gt;&#10;&lt;/table&gt;&#10;&lt;/div&gt;&#10;&#10;&lt;h4 id="12-软件信息"&gt;1.2 软件信息&#10;&lt;/h4&gt;&#10;&lt;h5 id="121-测试用例"&gt;1.2.1 测试用例&#10;&lt;/h5&gt;&#10;&lt;p&gt;测试使用&lt;a href="https://github.com/socialsensor/graphdb-benchmarks"&gt;graphdb-benchmark&lt;/a&gt;，一个图数据库测试集。该测试集主要包含4类测试：&lt;/p&gt;&#10;&lt;ul&gt;&#10;&lt;li&gt;&#10;&lt;p&gt;Massive Insertion，批量插入顶点和边，一定数量的顶点或边一次性提交&lt;/p&gt;&#10;&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;&#10;&lt;p&gt;Single Insertion，单条插入，每个顶点或者每条边立即提交&lt;/p&gt;&#10;&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;&#10;&lt;p&gt;Query，主要是图数据库的基本查询操作：&lt;/p&gt;&#10;&lt;ul&gt;&#10;&lt;li&gt;Find Neighbors，查询所有顶点的邻居&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;Find Adjacent Nodes，查询所有边的邻接顶点&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;Find Shortest Path，查询第一个顶点到100个随机顶点的最短路径&lt;/li&gt;&#10;&lt;/ul&gt;&#10;&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;&#10;&lt;p&gt;Clustering，基于Louvain Method的社区发现算法&lt;/p&gt;&#10;&lt;/li&gt;&#10;&lt;/ul&gt;&#10;&lt;h5 id="122-测试数据集"&gt;1.2.2 测试数据集&#10;&lt;/h5&gt;&#10;&lt;p&gt;测试使用人造数据和真实数据&lt;/p&gt;&#10;&lt;ul&gt;&#10;&lt;li&gt;&#10;&lt;p&gt;MIW、SIW和QW使用SNAP数据集&lt;/p&gt;&#10;&lt;ul&gt;&#10;&lt;li&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="http://snap.stanford.edu/data/email-Enron.html"&gt;Enron Dataset&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&#10;&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="http://snap.stanford.edu/data/amazon0601.html"&gt;Amazon dataset&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>