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使用图数据库 Nebula Graph 数据导入快速体验知识图谱 OwnThink

NebulaGraph 发表于 2019/11/26 11:28:48 2019/11/26

【摘要】本文介绍如何使用图数据库 Nebula Graph 将中文知识图谱 OwnThink 的数据快速导入，并进行 CURD 操作

前言

本文由 Nebula Graph 实习生@王杰贡献。

最近 @Yener 开源了史上最大规模的中文知识图谱——OwnThink（链接：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData ），数据量为 1.4 亿条。

本文介绍如何将这份数据快速导入图数据库 Nebula Graph，全过程大约需要 30 分钟。

中文知识图谱 OwnThink 简介

思知（OwnThink）

知识图谱是由 Google 在 2012 年提出来的一个概念。主要是用来描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及他们之间的关系。在搜索引擎、问答机器人、知识抽取等多个领域有着诸多应用。

最近 Yener 开源了史上最大规模的中文知识图谱—— OwnThink（链接：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData），数据量为 1.4 亿条。数据以 (实体, 属性, 值) 和 (实体, 关系, 实体) 混合的三元组形式存储，数据格式为 csv。

可以点击这里下载：https://nebula-graph.oss-accelerate.aliyuncs.com/ownthink/kg_v2.tar.gz

查看原始文件

由于 ownthink_v2.csv 数据过多，摘录部分数据为例：

红色食品,描述,红色食品是指食品为红色、橙红色或棕红色的食品。
红色食品,是否含防腐剂,否
红色食品,主要食用功效,预防感冒，缓解疲劳
红色食品,用途,增强表皮细胞再生和防止皮肤衰老
大龙湫,描述,雁荡山景区分散，东起羊角洞，西至锯板岭；南起筋竹溪，北至六坪山。
大龙湫,中文名称,大龙湫
大龙湫,外文名称,big dragon autrum
大龙湫,门票价格,50元
大龙湫,著名景点,芙蓉峰
姚明[中国篮球协会主席、中职联公司董事长],妻子,叶莉

这里的 (红色食品,是否含防腐剂,否) 就是典型的 (实体, 属性, 值) 形式的三元组数据; 而 (姚明[中国篮球协会主席、中职联公司董事长],妻子,叶莉) 是典型的 (实体, 关系, 实体) 形式的三元组数据。

Step 1. 数据建模与清洗准备

建模

Nebula Graph 是一个开源的分布式图数据库（链接：https://github.com/vesoft-inc/nebula），相比 Neo4j 来说，它的主要特点是完全的分布式，因此图数据库 Nebula Graph 适合处理数据量超过单机的场景。

GitHub 主页

图数据库通常支持的数据模型为有向属性图（directed property graph）。图中的每个顶点（vertex）可以用标签（tag）来表示类型（Neo4j 叫做 Label），顶点和顶点之间的关系用边（edge）连接起来。每种 tag 和 edge 还可以带有属性。——然而，这些功能对于知识图谱的三元组数据没什么意义:

image

分析上图的三元组数据，发现无论是 (实体, 属性, 值) 形式的三元组数据，还是 (实体, 关系, 实体) 形式的三元组数据，每条三元组数据均可以建模成两个点和一条边的形式。前者三元组中的“实体”和“值”建模为两个点（起点、终点），“属性”建模为一条边，后者三元组中的两个“实体”也建模为两个点（起点、终点），“关系”建模为一条边.

而且，所有的点都是相同类型（取名叫entity ），只需要一个属性（叫 name )，所有的边也都是同一类型(取名叫 relation ），边上也只有一个属性（叫 name ）。

image

比如 (大龙湫,著名景点,芙蓉峰) 可以表示成下图这个样子：

image

数据清洗和预处理

按照前一节的分析，原始的每条三元组数据，还需要清洗转换为两个点和一条边才能变成属性图的模型。

下载清洗工具

本文测试的时候，使用的操作系统是 CentOS 7.5，工具由 Golang 语言编写而成。

你可以在这里 (链接：https://github.com/jievince/rdf-converter) 下载这个简单的清洗工具源代码并编译使用。

该工具会把转换后的顶点的数据写入到 vertex.csv 文件、边数据写入到 edge.csv 文件。

说明：在测试过程中，发现有大量的重复点数据，所以工具里面也做了去重。完全去重后的点的数据大概是 4600 万条，完全去重后的边的数据大概是 1 亿 4000 万条。

清洗完的 vertex.csv 文件长这样：

-2469395383949115281,过度包装-5567206714840433083,Over  Package3836323934884101628,有的商品故意增加包装层数1185893106173039861,很多采用实木、金属制品3455734391170888430,非科学9183164258636124946,教育5258679239570815125,成熟市场-8062106589304861485,"成熟市场是指低增长率,高占有率的市场。"

说明：每一行是一个顶点，第一列整型 -2469395383949115281 是顶点的 ID（叫做 VID），它是由第二列文字通过 hash 计算出来的，例如 -2469395383949115281 就是由 std::hash("过度包装") 计算出来的值。

清洗完的 edge.csv 文件:

3413383836870836248,-948987595135324087,含义3413383836870836248,8037179844375033188,定义3413383836870836248,-2559124418148243756,标签3413383836870836248,8108596883039039864,标签2587975790775251569,-4666568475926279810,描述2587975790775251569,2587975790775251569,中文名称2587975790775251569,3771551033890875715,外文名称2587975790775251569,2900555761857775043,地理位置2587975790775251569,-1913521037799946160,占地面积2587975790775251569,-1374607753051283066,开放时间

说明：第一列是起点的 VID，第二列是终点的 VID，第三列是这条边的"属性"或者"描述"。

在本机完全去重的清洗程序运行时间大约是 6 分钟。

Step 2. Nebula Graph 启动准备

下载和安装

登陆 GitHub 后，在这里 (链接：https://github.com/vesoft-inc/nebula/actions) 找到 Nebula 的安装包。

action

找到你所用系统对应的下载链接：

package

笔者系统是 CentOS 7.5，下载 CentOS 7.5 最新的压缩包，解压后能找到 rpm 安装包 nebula-5ace754.el7-5.x86_64.rpm，注意 5ace754 是 git commit 号，使用时可能会有所不同。下载好后解压，输入下面命令进行安装，记得替换成新的 git commit：

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

启动 Nebula Graph 服务

在 命令行 CLI 输入下面命令启动服务

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

命令执行结果如下：

image

可以执行以下命令检查服务是否成功启动

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

命令执行结果如下：

image

连接 Nebula Graph 服务

输入下面命令连接 Nebula Graph：

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

命令执行结果如下：

image

准备 schema 等元数据

Nebula Graph 的使用风格有点接近 MySQL，需要先准备各种元信息。

新建图空间 space

create space 的概念接近 MySQL 里面 create database。在 nebula console 里面输入下面这个命令。

nebula> CREATE SPACE test;

进入 test space

nebula> USE test;

创建点类型（entity）

nebula> CREATE TAG entity(name string);

创建边类型 (relation)

nebula> CREATE EDGE relation(name string);

最后简单确认下元数据是不是正确。

查看 entity 标签的属性：

nebula> DESCRIBE TAG entity;

结果如下：

image

查看 relation 边类型的属性：

nebula> DESCRIBE EDGE relation;

结果如下：

image

Step 3. 使用 nebula-importer 导入数据

登陆 GitHub 进入 https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer ，nebula-importer 这个工具也是 Golang 语言写的，在这里下载并编译源代码。

importer

另外，准备一个 YAML 配置文件，告诉这个 importer 工具去哪里找 csv 文件。（可直接复制下面这段）

version: v1rc1
description: example
clientSettings:
  concurrency: 10 # number of graph clients
  channelBufferSize: 128
  space: test
  connection:
    user: user
    password: password
    address: 127.0.0.1:3699logPath: ./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

说明：测试时候发现 csv 数据文件中有大量转义字符 () 和换行字符 (\r)，nebula-importer 也做了处理。

最后：开始导入数据

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

执行过程如下：

v2-b38f7b9ee1ae12f6d42ad263c79a4c1a_r.jpg

可以看到, 本次导入 QPS 大约在 40 w/s。全部导入总耗时大约 15 min。

Step 4. 随便读点什么试试

导入完毕后，我们可以使用 Nebula Graph 服务做一些简单的查询。回到 Nebula Graph 的命令行 CLI ：

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

进入刚才导入的三元组数据的 test 空间：

nebula> USE test;

现在，我们可以做一些简单查询

例 1：与姚明有直接关联的边的类型和点的属性

(user@127.0.0.1) [test]> GO FROM hash("姚明[中国篮球协会主席、中职联公司董事长]") OVER relation  YIELD relation.name AS Name, $$.entity.name AS Value;

执行结果如下：

result

可以看到：本次查询返回 51 条数据，耗时 3 ms 左右；

例2：查询姚明和其妻子叶莉在三跳之内的所有路径

(user@127.0.0.1) [test]> FIND ALL PATH FROM hash("姚明[中国篮球协会主席、中职联公司董事长]")  TO hash("叶莉") OVER relation UPTO 3 STEPS;

执行结果如下：

image

当数据量较大时，查找全路径/最短经之类的操作会比较耗时。可以看到：本次查询返回 8 条数据，说明姚明和其妻子叶莉在三跳之内共有 8 条直接或间接的关系。

总结

本篇文章涉及到的一些概念和链接：

OwnThink 的中文知识图谱数据：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData。它的数据以三元组形式保存为 csv
Nebula Graph 是一个开源的图数据库，GitHub 地址：https://github.com/vesoft-inc/nebula，和 Neo4j 相比，它是分布式的
数据清洗工具，GitHub 地址：https://github.com/jievince/rdf-converter。因为原始的图谱 ownthink_v2.csv 数据以三元组形式保存，并和一般图数据库的属性图模型略微有些不同，所以写了一个 Go 语言工具将原始 ownthink_v2.csv 变成 vertex.csv 和 edge.csv
数据导入工具，GitHub 地址：https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer。将清洗完的 vertex.csv 和 edge.csv 批量写入到 Nebula Graph。

后面的工作

调整 Nebula 的参数。似乎默认的日志级别和内存都不是很好，可以用下面这个命令关闭日志，这样导入性能可以好很多。

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

写个对应的 Python 版本示例

附录

Nebula Graph GitHub 地址：https://github.com/vesoft-inc/nebula ，加入 Nebula Graph 交流群，请联系 Nebula Graph 官方小助手微信号：NebulaGraphbot

Nebula Graph：一个开源的分布式图数据库。

GitHub：https://0x7.me/hw2github

知乎：https://www.zhihu.com/org/nebulagraph/posts

微博：https://weibo.com/nebulagraph

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使用图数据库 Nebula Graph 数据导入快速体验知识图谱 OwnThink

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Step 1. 数据建模与清洗准备

建模

数据清洗和预处理

下载清洗工具

Step 2. Nebula Graph 启动准备

下载和安装

启动 Nebula Graph 服务

连接 Nebula Graph 服务

准备 schema 等元数据

新建图空间 space

进入 test space

创建点类型（entity）

创建边类型 (relation)

Step 3. 使用 nebula-importer 导入数据

Step 4. 随便读点什么试试

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