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Azure Cosmos DB에서 분할된 그래프 사용

  • 아티클

적용 대상: Gremlin

Azure Cosmos DB에서 API for Gremlin의 주요 기능 중 하나는 수평 확장을 통해 대규모 그래프를 처리하는 기능입니다. 컨테이너는 스토리지 및 처리량 측면에서 독립적으로 확장할 수 있습니다. 그래프 데이터를 저장하기 위해 자동으로 크기를 조정할 수 있는 Azure Cosmos DB에서 컨테이너를 만들 수 있습니다. 데이터는 지정된 파티션 키를 기준으로 자동으로 균형이 조정됩니다.

컨테이너 크기가 20GB 이상을 저장해야 하는 경우 또는 초당 10,000개 이상의 요청 단위를 할당하려는 경우 분할이 내부적으로 수행됩니다. 지정한 파티션 키에 따라 데이터가 자동으로 분할됩니다. Azure Portal 또는 3.x 이상 버전의 Gremlin 드라이버에서 그래프 컨테이너를 만드는 경우 파티션 키가 필요합니다. 2.x 이하 버전의 Gremlin 드라이버를 사용하는 경우에는 파티션 키가 필요하지 않습니다.

Azure Cosmos DB 분할 메커니즘과 동일한 일반 원칙이 아래에 설명된 몇 가지 그래프별 최적화에도 적용됩니다.

그래프 분할

그래프 분할 메커니즘

다음 지침에서는 Azure Cosmos DB의 분할 전략이 작동하는 방식을 설명합니다.

  • 꼭짓점 및 가장자리는 모두 JSON 문서로 저장됩니다.

  • 꼭짓점에는 파티션 키가 필요합니다. 이 키는 해시 알고리즘을 통해 꼭짓점이 저장되는 파티션을 결정합니다. 파티션 키 속성 이름은 새 컨테이너를 만들 때 정의되며 /partitioning-key-name 형식입니다.

  • 모서리는 원본 꼭짓점과 함께 저장됩니다. 즉, 각 꼭짓점의 경우 해당 파티션 키는 돌출된 모서리와 함께 저장되는 위치를 정의합니다. 이 최적화는 그래프 쿼리에서 out() 카디널리티를 사용할 때 교차 분할 쿼리를 방지하기 위한 것입니다.

  • 에지는 가리키는 꼭짓점에 대한 참조를 포함합니다. 모든 에지는 가리키는 꼭짓점의 파티션 키 및 ID와 함께 저장됩니다. 이 계산을 통해 모든 out() 방향 쿼리는 항상 범위가 지정되는 분할된 쿼리가 되며, 파티션 간 블라인드 쿼리가 되지 않습니다.

  • 그래프 쿼리는 파티션 키를 지정해야 합니다. Azure Cosmos DB에서 수평 분할을 최대한 활용하려면, 가능할 경우 단일 꼭짓점을 선택할 때마다 파티션 키를 지정해야 합니다. 다음은 분할된 그래프에서 하나 이상의 꼭짓점을 선택하기 위한 쿼리입니다.

    • /id 및 /label는 API for Gremlin의 컨테이너에 대한 파티션 키로 지원되지 않습니다.

    • ID로 꼭짓점을 선택한 후 .has() 단계를 사용하여 파티션 키 속성 지정

      g.V('vertex_id').has('partitionKey', 'partitionKey_value')

    • 파티션 키 값 및 ID를 포함하는 튜플을 지정하여 꼭짓점 선택

      g.V(['partitionKey_value', 'vertex_id'])

    • 해당 ID가 있는 꼭짓점 집합 선택 및 파티션 키 값의 목록 지정 :

      g.V('vertex_id0', 'vertex_id1', 'vertex_id2', …).has('partitionKey', within('partitionKey_value0', 'partitionKey_value01', 'partitionKey_value02', …)

    • 쿼리 시작 부분에서 파티션 전략을 사용하고 나머지 Gremlin 쿼리의 범위에 대한 파티션을 지정합니다.

      g.withStrategies(PartitionStrategy.build().partitionKey('partitionKey').readPartitions('partitionKey_value').create()).V()

분할된 그래프를 사용할 때의 모범 사례

무제한 컨테이너를 사용하여 분할된 그래프를 사용하는 경우 성능 및 확장성을 보장하려면 다음 지침을 따르세요.

  • 꼭짓점을 쿼리할 때 항상 파티션 키 값을 지정합니다. 알려진 분할에서 꼭짓점을 가져오면 성능을 달성할 수 있습니다. Edge는 대상 꼭짓점의 참조 ID와 파티션 키를 포함하기 때문에 모든 후속 인접 작업의 범위는 항상 파티션으로 지정됩니다.

  • 가능한 경우 모서리를 쿼리할 때마다 돌출된 방향을 사용합니다. 위에서 언급한 것처럼 모서리는 돌출 방향의 원본 꼭짓점과 함께 저장됩니다. 따라서 이 패턴을 염두에 두고 데이터 및 쿼리를 설계하면 교차 파티션 쿼리를 다시 정렬할 가능성이 최소화됩니다. 반대로 in() 쿼리는 항상 비용이 많이 드는 팬아웃 쿼리입니다.

  • 데이터를 파티션에 균등하게 분산하는 파티션 키를 선택합니다. 이러한 선택은 솔루션의 데이터 모델에 크게 좌우됩니다. Azure Cosmos DB에서 분할 및 확장에서 해당 파티션 키를 만드는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.

  • 파티션 경계 내의 데이터를 가져오도록 쿼리를 최적화합니다. 최적의 분할 전략은 쿼리 패턴에 맞추는 것입니다. 단일 파티션의 데이터를 가져오는 쿼리는 가능한 최상의 성능을 제공합니다.

다음 단계

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