背景💻
大数据+AI 时代，图数据库凭借强大的数据关系处理能力，成为各行业的技术焦点。
上周六，nMeetup 在北京成功举办，5 位社区用户从图数据库架构（关系模型重构）、运维提效（故障根因定位）、Graph+AI （GraphRAG）、业务赋能（广告精准营销与数据治理）角度全方位印证：图数据库已成为企业解锁数据关联价值的核心基础设施。
跟随星云仔一起回顾精彩议程，下载 PPT，让 NebulaGraph 助力业务增益吧～
议题回顾📄
1️⃣某金融证券公司张潇 ：《关系型数据库没有“关系”？论图数据库如何重构人际关系的存储逻辑》
（一）背景痛点
关系型数据库无语义描述能力，无法直观表达关系的强度、类型等属性；3 度以上关联查询需多层 JOIN，性能呈指数级下降，在社交网络分析、金融风控等实时场景难以满足业务需求。
（二）NebulaGraph 解决方案
存储重构：
采用属性图模型，将人/物作为点，关系作为边，实现关系的“显示存储”。查询革新：
通过图遍历替代复杂 JOIN，支持复杂关系实时探索（如“ 5 度关键人脉挖掘”）
（三）NebulaGraph 的应用场景
社交网络分析
合规检测：识别洗钱或黑产团伙（设备/IP/账号关联）
人际关系分析：关键节点挖掘（高净值客户识别）
金融风控实时
反欺诈：闭环交易检测（A→B→C→A 路径分析）
知识图谱构建：企业股权穿透（多层持股关系可视化）
Graph+AI
GraphRAG：知识图谱增强大模型推理
Text2GQL：自然语言转查询语句
2️⃣BOSS 直聘万佳飞：《基于 NebulaGraph 构建异常调用，实现根因定位》
（一）背景痛点
传统运维面临三大难题，使监控、日志、事件、trace 无法形成合力：
数据割裂：日志、监控、链路数据孤立，缺乏统一视图；
人工依赖：根因定位靠经验，跨团队协作效率低；
影响扩散：故障定界慢，MTTR（平均修复时间）长。
（二）图数据库选型
图数据库选 Neo4j 还是 NebulaGraph？BOSS 直聘的选型对比如下。
（三）NebulaGraph 解决方案
全域故障定位系统
1. 数据融合
整合链路追踪（Trace）、系统指标（Metrics）、日志（Logs）三大数据源，构建统一的全链路异常拓扑图，发现多个真子图分散出现在图结构中，每个子图都有“风暴中心”。
2. 图算法驱动定位
采用 PageRank 算法动态计算节点故障权重：
计算：Rank 值由节点出入度、链路错误数、事件进行加权计算
输出：Rank 值最高的 TopN 故障节点（即 “风景眼”）
3. 关联分析
通过图关系划分关联队列（直接故障节点）与非关联队列（间接影响节点），精准缩小排查范围。
应用示例
根因：该图描述了由于网络设备 A 端口故障，影响了主机，进而影响了应用 auth-service.
影响：进而链式传递影响了数个应用，风暴眼位 auth-service. 根因位网络设备 A.
（四）业务收益
利用 NebulaGraph 将复杂的业务故障定位问题转化为图计算问题，快速定位故障根因。
故障发现阶段：平均收敛时间 20s
故障处理阶段：平均响应时间 40s
故障恢复阶段：平均响应时间 2min
3️⃣中科数睿张哲源：《大模型与 NebulaGraph 结合的知识库搭建》
（一）背景痛点
中科数睿希望构建高效、智能的知识库系统，实现知识共享，提升组织决策能力和创新能力。但依赖传统 RAG，存在知识碎片化等问题，如：领导想知道某部门本周完成的工作，只能检索部分员工的工作事项。
（二）NebulaGraph 解决方案
NebulaGraph 提出了将图数据库与 RAG 结合的想法，并向 LlamaIndex 提了第一个 PR，将 RAG 转变为 GraphRAG. 通过构建知识图谱，将实体及其关系表示为图结构，在检索阶段利用图遍历获取相关子图，提供更丰富的上下文信息供 LLM 生成答案。
中科数睿基于 NebulaGraph，对大模型进行了微调，实现了企业级问答系统。
动态链路规划
1. 对 DeepSeek 等大模型做轻量指令微调，加入“反思-预估” prompt:
2. 模型先估计问题复杂度 c再用规则 N=f(C) 决定要展开的思考链(Chain-of-Thought) 长度
占位符式调用
训练模型在遇到 function_call/ 外部 MCP 服务时，以 §FUNC i§ 等占位符输出，并返回参数草稿。
4️⃣阿里妈妈承开（宋铭涛）：《NebulaGraph 在阿里妈妈营销场景的应用实践》
（一）背景
阿里妈妈营销引擎团队深耕广告领域，依托淘宝和全网海量的用户行为数据，不断完善和构建一套基于阿里大数据，可以支持广告主实时进行投放策略智能洞察分析、定向投放目标用户、优化投放效果的交互式分析系统。
“同款商品”识别因算法误差产生异常点：
传统聚类方法置信度低，无法关联商品间隐藏关系；
海量商品数据关联分析性能瓶颈突出。
（二）NebulaGraph 解决方案
同款商品异常点检测
1. 图模型设计
商品作为点
同款关系作为边：商品之间是否为同款，已经对应的 score，后续可以添加图像相似度等信息
2. K-hop 子图查询
输入：待预测的 pair
输出：k-hop 子图（主要关注 1-hop 和 2-hop）和子图节点的 feature
（三）技术实现
NebulaGraph 在阿里妈妈的架构
数据 Bulk-load 方案
利用离线 ODPS 资源构造图数据内部的二进制文件，之后利用图数据库的封装的 RocksDB 的 ingest 函数操作 load 构造的二进制文件，以实现批量大数据导入图数据库。
（四）未来规划
阿里妈妈团队有对 RocksDB 和其他 kv 数据库进行二次开发，未来希望与 NebulaGraph 结合，以 PR 的方式贡献社区。
5️⃣京东物流李世豪：《NebulaGraph 在京东物流一站式分析平台 UData 的探索与实践》
（一）背景
京东物流作为中国领先的供应链解决方案提供商，每天需要处理海量、多源、异构的业务数据，每月做数总耗时高达百万小时，面临做数耗时长、数据来源多、需求变化快等业务痛点，亟须对海量数据进行高效管理。
（二）数据库选型
图数据库天然适配复杂数据关系场景，拥有活跃的开发者社区，并且 NebulaGraph 提供专属查询语言 nGQL，对比 Mysql, nGQL 简洁高效，极大提升了语句的可维护性，代码量降低 80%，京东物流基于上述原因，选择使用 NebulaGraph.
（二）NebulaGraph 解决方案及业务收益
在 UData（京东物流数据一站式分析平台）落地 NebulaGraph 后，实现了以下业务收益：
集群路由与缓存优化
1. 引入冷热数据分离策略，高频访问的“热数据”优先缓存，查询延迟降低 60%.
2. 通过物化视图预计算相似节点（如用户-资源关联路径），加速报表生成。
查询性能提升
1. 优化 WHERE、LIMIT 等子句的执行计划，结合索引减少全图扫描。
2. 监控集群状态，动态调整资源分配，避免热点瓶颈。
典型场景应用
1. 血缘分析：快速追溯指标来源，定位数据异常根因。
2. 权限校验：实时判断用户是否有权访问某资源，响应时间<100ms.
3. 数据成果：整体查询性能提升 5 倍，复杂血缘分析任务从分钟级降至秒级。
PPT 获取🔗
点击「阅读原文」访问 NebulaGraph 论坛下载完整 PPT
（⚠️因部分分享内容仅限线下交流，故本场 nMeetUp 不提供直播回放。）
致谢❤️
特别感谢张潇老师、中科数睿、BOSS 直聘、阿里妈妈、京东物流以及 AdventureX、中关村创业大街的大力支持～
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