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——
），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。
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:
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
）。
比如
(大龙湫,著名景点,芙蓉峰)
可以表示成下图这个样子：
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 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。
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。
找到你所用系统对应的下载链接：
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：
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 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 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：
查看 relation 边类型的属性：
nebula> DESCRIBE EDGE relation; 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。
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: 127.0.0.1:3699
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：
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
([email protected]) [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：
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
([email protected]) [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; 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： 。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： ，和 Neo4j 相比，它是分布式的
- 数据清洗工具，GitHub 地址： 。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： 。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
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