使用圖資料庫 Nebula Graph 資料匯入快速體驗知識圖譜 OwnThink

前言

本文由 Nebula Graph 實習生@王傑貢獻。

最近 @Yener 開源了史上最大規模的中文知識圖譜——OwnThink（連結：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData ），資料量為 1.4 億條。

本文介紹如何將這份資料快速匯入圖資料庫 Nebula Graph，全過程大約需要 30 分鐘。

中文知識圖譜 OwnThink 簡介

思知（OwnThink）

知識圖譜是由 Google 在 2012 年提出來的一個概念。主要是用來描述真實世界中存在的各種實體和概念，以及他們之間的關係。在搜尋引擎、問答機器人、知識抽取等多個領域有著諸多應用。

最近 Yener 開源了史上最大規模的中文知識圖譜—— OwnThink（連結：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData），資料量為 1.4 億條。資料以 (實體, 屬性, 值) 和 (實體, 關係, 實體) 混合的三元組形式儲存，資料格式為 csv。

可以點選這裡下載：https://nebula-graph.oss-accelerate.aliyuncs.com/ownthink/kg_v2.tar.gz

檢視原始檔案

由於 ownthink_v2.csv 資料過多，摘錄部分資料為例：

紅色食品,描述,紅色食品是指食品為紅色、橙紅色或棕紅色的食品。
紅色食品,是否含防腐劑,否
紅色食品,主要食用功效,預防感冒，緩解疲勞
紅色食品,用途,增強表皮細胞再生和防止皮膚衰老
大龍湫,描述,雁蕩山景區分散，東起羊角洞，西至鋸板嶺；南起筋竹溪，北至六坪山。
大龍湫,中文名稱,大龍湫
大龍湫,外文名稱,big dragon autrum
大龍湫,門票價格,50元
大龍湫,著名景點,芙蓉峰
姚明[中國籃球協會主席、中職聯公司董事長],妻子,葉莉

這裡的 (紅色食品,是否含防腐劑,否) 就是典型的 (實體, 屬性, 值) 形式的三元組資料; 而 (姚明[中國籃球協會主席、中職聯公司董事長],妻子,葉莉) 是典型的 (實體, 關係, 實體) 形式的三元組資料。

Step 1. 資料建模與清洗準備

建模

Nebula Graph 是一個開源的分散式圖資料庫（連結：https://github.com/vesoft-inc/nebula），相比 Neo4j 來說，它的主要特點是完全的分散式，因此圖資料庫 Nebula Graph 適合處理資料量超過單機的場景。

圖資料庫通常支援的資料模型為有向屬性圖（directed property graph）。圖中的每個頂點（vertex）可以用標籤（tag）來表示型別（Neo4j 叫做 Label），頂點和頂點之間的關係用邊（edge）連線起來。每種 tag 和 edge 還可以帶有屬性。——然而，這些功能對於知識圖譜的三元組資料沒什麼意義:

分析上圖的三元組資料，發現無論是 (實體, 屬性, 值) 形式的三元組資料，還是 (實體, 關係, 實體) 形式的三元組資料，每條三元組資料均可以建模成兩個點和一條邊的形式。前者三元組中的“實體”和“值”建模為兩個點（起點、終點），“屬性”建模為一條邊，後者三元組中的兩個“實體”也建模為兩個點（起點、終點），“關係”建模為一條邊.

而且，所有的點都是相同型別（取名叫entity ），只需要一個屬性（叫 name )，所有的邊也都是同一型別(取名叫 relation ），邊上也只有一個屬性（叫 name ）。

比如 (大龍湫,著名景點,芙蓉峰) 可以表示成下圖這個樣子：

資料清洗和預處理

按照前一節的分析，原始的每條三元組資料，還需要清洗轉換為兩個點和一條邊才能變成屬性圖的模型。

下載清洗工具

本文測試的時候，使用的作業系統是 CentOS 7.5，工具由 Golang 語言編寫而成。

你可以在這裡 (連結：https://github.com/jievince/rdf-converter) 下載這個簡單的清洗工具原始碼並編譯使用。

該工具會把轉換後的頂點的資料寫入到 vertex.csv 檔案、邊資料寫入到 edge.csv 檔案。

說明：在測試過程中，發現有大量的重複點資料，所以工具裡面也做了去重。完全去重後的點的資料大概是 4600 萬條，完全去重後的邊的資料大概是 1 億 4000 萬條。

清洗完的 vertex.csv 檔案長這樣：

-2469395383949115281,過度包裝
-5567206714840433083,Over  Package
3836323934884101628,有的商品故意增加包裝層數
1185893106173039861,很多采用實木、金屬製品
3455734391170888430,非科學
9183164258636124946,教育
5258679239570815125,成熟市場
-8062106589304861485,"成熟市場是指低增長率,高佔有率的市場。"

說明：每一行是一個頂點，第一列整型 -2469395383949115281 是頂點的 ID（叫做 VID），它是由第二列文字通過 hash 計算出來的，例如 -2469395383949115281 就是由 std::hash("過度包裝") 計算出來的值。

清洗完的 edge.csv 檔案:

3413383836870836248,-948987595135324087,含義
3413383836870836248,8037179844375033188,定義
3413383836870836248,-2559124418148243756,標籤
3413383836870836248,8108596883039039864,標籤
2587975790775251569,-4666568475926279810,描述
2587975790775251569,2587975790775251569,中文名稱
2587975790775251569,3771551033890875715,外文名稱
2587975790775251569,2900555761857775043,地理位置
2587975790775251569,-1913521037799946160,佔地面積
2587975790775251569,-1374607753051283066,開放時間

說明：第一列是起點的 VID，第二列是終點的 VID，第三列是這條邊的"屬性"或者"描述"。

在本機完全去重的清洗程式執行時間大約是 6 分鐘。

Step 2. Nebula Graph 啟動準備

下載和安裝

登陸 GitHub 後，在這裡 (連結：https://github.com/vesoft-inc/nebula/actions) 找到 Nebula 的安裝包。

找到你所用系統對應的下載連結：

筆者系統是 CentOS 7.5，下載 CentOS 7.5 最新的壓縮包，解壓後能找到 rpm 安裝包 nebula-5ace754.el7-5.x86_64.rpm，注意 5ace754 是 git commit 號，使用時可能會有所不同。下載好後解壓，輸入下面命令進行安裝，記得替換成新的 git commit：

$ rpm -ivh nebula-5ace754.el7-5.x86_64.rpm

啟動 Nebula Graph 服務

在 命令列 CLI 輸入下面命令啟動服務

$ /usr/local/nebula/scripts/nebula.service start all

命令執行結果如下：

可以執行以下命令檢查服務是否成功啟動

$ /usr/local/nebula/scripts/nebula.service status all

命令執行結果如下：

連線 Nebula Graph 服務

輸入下面命令連線 Nebula Graph：

$ /usr/local/nebula/bin/nebula -u user -p password

命令執行結果如下：

準備 schema 等後設資料

Nebula Graph 的使用風格有點接近 MySQL，需要先準備各種元資訊。

新建圖空間 space

create space 的概念接近 MySQL 裡面 create database。在 nebula console 裡面輸入下面這個命令。

nebula> CREATE SPACE test;

進入 test space

nebula> USE test;

建立點型別（entity）

nebula> CREATE TAG entity(name string);

建立邊型別 (relation)

nebula> CREATE EDGE relation(name string);

最後簡單確認下後設資料是不是正確。

檢視 entity 標籤的屬性：

nebula> DESCRIBE TAG entity;

結果如下：

檢視 relation 邊型別的屬性：

nebula> DESCRIBE EDGE relation;

結果如下：

Step 3. 使用 nebula-importer 匯入資料

登陸 GitHub 進入 https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer ，nebula-importer 這個工具也是 Golang 語言寫的，在這裡下載並編譯原始碼。

另外，準備一個 YAML 配置檔案，告訴這個 importer 工具去哪裡找 csv 檔案。（可直接複製下面這段）

version: v1rc1
description: example
clientSettings:
  concurrency: 10 # number of graph clients
  channelBufferSize: 128
  space: test
  connection:
    user: user
    password: password
    address: 127.0.0.1:3699
logPath: ./err/test.log
files:
- path: ./vertex.csv
    failDataPath: ./err/vertex.csv
    batchSize: 100
    type: csv
    csv:
      withHeader: false
      withLabel: false
    schema:
      type: vertex
      vertex:
        tags:
          - name: entity
            props:
              - name: name
                type: string
  - path: ./edge.csv
    failDataPath: ./err/edge.csv
    batchSize: 100
    type: csv
    csv:
      withHeader: false
      withLabel: false
    schema:
      type: edge
      edge:
        name: relation
        withRanking: false
        props:
          - name: name
            type: string

說明：測試時候發現 csv 資料檔案中有大量轉義字元 (\) 和換行字元 (\r)，nebula-importer 也做了處理。

最後：開始匯入資料

go run importer.go --config ./config.yaml

執行過程如下：

可以看到, 本次匯入 QPS 大約在 40 w/s。全部匯入總耗時大約 15 min。

Step 4. 隨便讀點什麼試試

匯入完畢後，我們可以使用 Nebula Graph 服務做一些簡單的查詢。回到 Nebula Graph 的命令列 CLI ：

$ /usr/local/nebula/bin/nebula -u user -p password

進入剛才匯入的三元組資料的 test 空間：

nebula> USE test;

現在，我們可以做一些簡單查詢

• 例 1：與姚明有直接關聯的邊的型別和點的屬性

(user@127.0.0.1) [test]> GO FROM hash("姚明[中國籃球協會主席、中職聯公司董事長]") OVER relation  YIELD relation.name AS Name, $$.entity.name AS Value;

執行結果如下：

可以看到：本次查詢返回 51 條資料，耗時 3 ms 左右；

• 例2：查詢姚明和其妻子葉莉在三跳之內的所有路徑

(user@127.0.0.1) [test]> FIND ALL PATH FROM hash("姚明[中國籃球協會主席、中職聯公司董事長]")  TO hash("葉莉") OVER relation UPTO 3 STEPS;

執行結果如下：

當資料量較大時，查詢全路徑/最短經之類的操作會比較耗時。可以看到：本次查詢返回 8 條資料，說明姚明和其妻子葉莉在三跳之內共有 8 條直接或間接的關係。

總結

本篇文章涉及到的一些概念和連結：

• OwnThink 的中文知識圖譜資料：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData。它的資料以三元組形式儲存為 csv
• Nebula Graph 是一個開源的圖資料庫，GitHub 地址：https://github.com/vesoft-inc/nebula，和 Neo4j 相比，它是分散式的
• 資料清洗工具，GitHub 地址：https://github.com/jievince/rdf-converter。因為原始的圖譜 ownthink_v2.csv 資料以三元組形式儲存，並和一般圖資料庫的屬性圖模型略微有些不同，所以寫了一個 Go 語言工具將原始 ownthink_v2.csv 變成 vertex.csv 和 edge.csv
• 資料匯入工具，GitHub 地址：https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer。將清洗完的 vertex.csv 和 edge.csv 批量寫入到 Nebula Graph。

後面的工作

• 調整 Nebula 的引數。似乎預設的日誌級別和記憶體都不是很好，可以用下面這個命令關閉日誌，這樣匯入效能可以好很多。

curl "http://127.0.0.1:12000/set_flags?flag=minloglevel&value=4"

• 寫個對應的 Python 版本示例

附錄

Nebula Graph GitHub 地址：https://github.com/vesoft-inc/nebula ，加入 Nebula Graph 交流群，請聯絡 Nebula Graph 官方小助手微訊號：NebulaGraphbot

Nebula Graph：一個開源的分散式圖資料庫。
GitHub：https://github.com/vesoft-inc/nebula
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