## 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](https://www.ownthink.com/)（链接：[https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData](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](https://www.ownthink.com/)（链接：[https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData](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](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null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null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](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](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69341543-b9d2ef00-0ca4-11ea-8615-bb9d0e33c74a.png)

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](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69324280-263cf680-0c83-11ea-8195-3facde5c0bcd.png)

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](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69324336-3bb22080-0c83-11ea-9672-a0eb3a355f97.png)

比如 `(大龙湫,著名景点,芙蓉峰)` 可以表示成下图这个样子：

![image](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69324347-3f45a780-0c83-11ea-94bb-a1dd0df6ebef.png)

### 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](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  Package
3836323934884101628,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](https://github.com/vesoft-inc/nebula/actions)) 找到 Nebula 的安装包。

![action](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69341796-3239b000-0ca5-11ea-8050-30d4d85c4e4d.png)

找到你所用系统对应的下载链接：

![package](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69344341-32887a00-0caa-11ea-9065-b4a4ec6154ba.png)

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](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69324527-99df0380-0c83-11ea-9887-148143c18641.png)

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](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69324588-b24f1e00-0c83-11ea-9f58-30f205bce272.png)

### 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](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69324631-c72bb180-0c83-11ea-9c32-ac349f9e3c9f.png)

### 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](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69324705-e591ad00-0c83-11ea-9d5c-4172b146b762.png)

**查看 relation 边类型的属性**：

```
nebula> DESCRIBE EDGE relation;
```

结果如下：

![image](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69324702-e4f91680-0c83-11ea-80f8-293680b4a630.png)

## Step 3. 使用 nebula-importer 导入数据

登陆 GitHub 进入 [https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer](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](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69342573-cb1cfb00-0ca6-11ea-8761-b5acbdcec5ae.png)

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）

```yaml
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
```

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：

![image](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69324800-15d94b80-0c84-11ea-9d0e-6e1428c2de84.png)

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null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](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69926042-c4d01f80-14ed-11ea-9b27-3011118e774e.png)

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null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](https://user-images.githubusercontent.com/56643819/69324938-520cac00-0c84-11ea-97e5-956f8c739f89.png)

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](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](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](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](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](https://0x7.me/itpub2github)  ，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://github.com/vesoft-inc/nebula](https://0x7.me/itpub2github)

> 知乎：[https://www.zhihu.com/org/nebulagraph/posts](https://www.zhihu.com/org/nebulagraph/posts)

> 微博：[https://weibo.com/nebulagraph](https://weibo.com/nebulagraph)

ITPub博客

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

最新文章