当前互联网系统时刻都在产生海量非结构化、相互关联的数据,这些数据往往由于系统不断演进不具备统一的格式,并且对象类型千变万化,对象之间关系复杂多变。图数据库作为一种新型的专门为存储图数据而设计的数据库,能够很好适应这种数据应用场景,它是当前一个研究热点。目前图数据库的发展中的困难和瓶颈主要集中在两个方面。其一,如何设计一个基于原生图存储的数据库,而不是简单的在其它类型数据库存储引擎的基础上进行语义封装。如果不能在存储层就考虑到图数据的邻近性和关系查询,其性能必然得不到本质的提升。其二,如何提供一个具有丰富图查询能力的计算层,它可以为用户提供一种基于图的思想来查询数据库的能力。其它类型的查询语言在对图数据查询的表达上有着先天不足,不足以胜任图数据库的查询工作。本文提出了一个高性能分布式图数据库架构以解决以下技术难点:1.本文中采用基于Hash的数据分布算法来在分布式场景下基于图数据的临近性高效地索引点和边。通过将图划分为多个分片,并使用专门设计的数据存储格式和在物理上选择相近的位置存储等方法来加速点和边的索引。2.本文采用额外的抽象层和基于表格的数据抽象保证所有的算子具有一个通用的基于事件的高性能异步编程环境来简化其开发和设计,在分布式场景下实现一个高性能且可扩展性强(部署和实现层面)的计算层框架。3.本文提出了专用的逻辑执行计划和物理执行计划的生成算法以及算子在分布式系统中调度算法,使算子可以高效地表达和执行Cypher图查询语言,并且百万级别无属性节点的两级关系查询可以在100ms内完成。本文还给出了该分布式图数据库架构中计算层的详细实现细节和测试报告,但限于篇幅和项目分工没有给出存储层的实现,存储层的详细实现将以其它论文的形式给出。