遇到图数据库选型问题，不知道Nebula是否可用

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最近正在进行知识图谱项目数据库的选型 :joy:
请问一下。如果每天增量插入大约1~5亿节点，总节点和关系量可能达到千亿级，大部分关系接近树状。支撑这样的数量级大概需要多少服务器资源？对比Hbase如何？关键的关键，在这样的体量下，Nebula节点的插入和关联速度可否保持在毫秒级（保持在毫秒级需要多少资源），支撑多高的插入和关联QPS？

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欢迎 @Maverick 哈！

感谢您的提问~~~

关键的关键，在这样的体量下，Nebula节点的插入和关联速度可否保持在毫秒级

能否保持在毫秒级可以参考快手的分享，他们的数量（日增量百亿）下是可以保持的。

:point_right:t2: https://nebula-graph.com.cn/posts/kuaishou-security-intelligence-platform-with-nebula-graph/

支撑这样的数量级大概需要多少服务器资源？

具体的业务类型查询的 pattern 和数据的特征（关系，属性量）在同一“量级”数据下会有不一样的资源使用特征（内存/CPU比例），这里 360 数科有提到他们的量级下从 JanusGraph HBase 迁移到 Nebula 的前后 Server 数量变化（20[只是HBase部分] → 6[全部 nebula 集群]），Nebula 的设计使得资源在千亿点万亿边下是线性扩展的性能增长的：）而且计算、存储的资源是可以按需随意分配的，具体的更准确的估算还是得按照您的数据和 query 去实际测试帮助评估一下。

:point_right:t2: 图数据库选型 ｜ 360 数科的图数据库迁移史

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