近日，国际关联数据基准委员会（Linked Data Benchmark Council，以下简称LDBC）公布了最新SNB Interactive基准测试（声明式查询）结果：

阿里云开源的GraphScope Flex以超过80,000 QPS（每秒查询数）的吞吐性能打破历史纪录，性能较第二名提升1倍。

图计算引擎在处理海量关系数据上具备天然优势，能够提高实时推荐的效率和准确性。以金融风控场景为例，大量人员和事件构成一张庞大的图关系网，通过图上关联分析，可以快速挖掘异常行为，识别异常人员和群体，及时避免风险。

GraphScope是业界首个开源的一站式大规模图计算引擎，目前已广泛应用于金融风控、网络安全及社交网络分析等领域。

双场景登顶，声明式与命令式查询全面领先

LDBC是图数据与图计算领域的国际权威组织，其推出的Social Network Benchmark(SNB)评测基准通过模拟Facebook社交网络图，覆盖增删改查（CRUD）、最短路径、多跳查询等操作，全面衡量图引擎的功能和性能，是学术界和工业界公认的权威评测标准。该评测基准支持命令式与声明式两种实现方式。

• 命令式，需依赖图专家用编程语言手动编写和调优查询用例，GraphScope Flex于2024年以吞吐率超过130,000 QPS的成绩打破此前纪录，目前是该场景的纪录保持者。
  

• 声明式，使用图查询语言如Cypher编写查询用例，由系统自动优化。此次GraphScope Flex在扩展参数为300的声明式查询场景测试中，通过自动查询优化实现了高达80,510QPS的查询吞吐率，性能较第二名提升近1倍。
  

全栈优化，存储与计算协同创新

作为性能突破的基础支撑，GraphScope Flex在基础设施层通过存储、计算和调度层面实现了全栈创新：

• 高效存储结构：采用紧凑的邻接表存储，支持点边压缩与内存布局优化，在相同硬件下加载更大规模图数据。
  

• 智能内存管理：通过预取与缓存优化，提升图遍历局部性，显著降低内存访问延迟。
  

• 高并发事务支持：高效的MVCC版本管理技术，在保证高吞吐查询的同时，维持低延迟的数据修改能力。
  

自研框架，大幅优化声明式图查询性能

GraphScope Flex在查询层通过自主研发的GOpt优化框架，实现了声明式查询到高效执行计划的智能转化。目前，该研究成果已被数据库顶会SIGMOD 2025收录。

• 基于规则的优化（RBO）:通过可插拔的启发式规则（如过滤条件下推、字段裁剪、连接合并）优化查询计划，减少中间结果并提升执行效率；
  

• 自动类型推断：动态推导模式中隐式类型约束，结合数据图模型验证类型有效性，避免无效遍历并提高基数估计准确性。
  

• 基于成本的优化（CBO）:利用高阶统计和注册的后端成本模型，通过分支限界策略搜索最优执行计划，平衡数据特征与系统实现差异。
  

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