周边工具
重磅！NebulaGraph Desktop 官宣，有奖公测邀约!
数量有限，前十位在论坛和 GitHub 反馈的同学，将获得 NebulaGraph 限量款周边礼盒!
▌一、愿景
Why Desktop
NebulaGraph 是一个分布式开源图数据库，凭借其高性能、高可扩展性的架构设计，已成为全球开发者和企业的首选方案之一。然而，对于许多用户（尤其是开发者和运维人员）而言，图数据库的使用仍面临以下痛点：
1. 部署复杂：传统部署依赖本地服务器网络和环境，新手需熟悉多步骤配置；
2. 工具碎片化：需切换多种工具（如命令行客户端、Jupyter Notebook、可视化工具）完成数据操作、算法开发与结果分析；
3. 学习成本高：nGQL 语法、分布式集群管理等技能需长期积累。
NebulaGraph Desktop 应运而生，旨在通过一体化解决方案解决上述痛点，其核心价值包括：
1. 零配置启动部署：内置轻量级容器运行时（基于 Docker），支持一键启动本地 NebulaGraph 实例
2. 全生命周期管理：集成数据操作（nGQL 编辑器）、可视化分析、算法调试、集群监控等功能
3. 开发者友好：提供模板化脚本、调试工具与文档指引，降低学习成本。
开源愿景
NebulaGraph Desktop 是 NebulaGraph 开源生态的重要补充，作为完全开源的项目，遵循 Apache 2.0 协议，鼓励全球开发者共同参与功能迭代与生态扩展，长期愿景：
降低图技术使用门槛
推动 NebulaGraph 生态多元化
构建开放协作的开源开发者社区
▌二、技术架构
NebulaGraph-Desktop 基于 Electron + React + TypeScript 构建，架构设计亮点包括：
1.前后端分离：
前端：基于 React 实现交互界面，使用 Ant Design 组件库保证一致性；
后端：通过 Node.js 封装 NebulaGraph 客户端 API，管理容器生命周期。
2.容器管理：
使用 Dockerode 库与 Docker Daemon 交互，动态创建 NebulaGraph 容器；
数据持久化：通过 Volume 挂载确保实例重启后数据不丢失。
3.通信协议：
- 前后端通过 IPC（进程间通信） 传递指令与数据，保障跨进程操作的高效性。
NebulaGraph Desktop 主要功能模块包括：
1.本地实例管理
一键部署 NebulaGraph 单机或集群环境，支持版本切换与自动更新；
实时监控服务状态（如 graphd、storaged、metad 进程资源占用）。
2.可视化查询与数据管理
图形化 nGQL 编辑器，支持语法高亮、自动补全与执行计划可视化；
数据导入/导出工具，兼容 CSV, JSON 等格式，支持与 Nebula Exchange 兼容；
基于力导向布局渲染图数据，支持节点/边属性筛选、社区着色分析。
3.算法开发与调试
集成 ng_ai 算法套件，提供 PageRank、Louvain 等算法的可视化配置与运行；
支持调用 NebulaGraph Python Client 编写脚本，并直接调试；
将算法输出（如节点权重）写回图数据库，生成持久化数据。
4.集群运维与扩展
开发者可提交自定义插件（如数据迁移工具、性能分析模块）；
支持同时连接本地与云端 NebulaGraph 集群，统一监控状态。
▌三、下载安装
支持 Windows、macOS ，从 GitHub Releases 下载对应安装包即可
https://github.com/wey-gu/NebulaGraph-Desktop
首次启动自动检测并安装依赖（如 Docker）
在“实例管理”界面选择 NebulaGraph 版本（如 v3.8.0），点击“Start All”；
自动完成镜像拉取、端口映射与配置文件生成，大概 5 分钟内即可运行
实例启动后，自动生成默认账号（root/nebula）并开放 9669（graphd）、9779（storaged）等端口
使用内置的 nGQL 控制台执行查询；
▌四、如何参与共建
https://github.com/wey-gu/NebulaGraph-Desktop/blob/main/DEVELOPMENT.md
1. 代码开发，如：
修复 Issues 列表中的 bug
实现 Feature Requests（如 支持暗黑主题）
2. 文档优化，如：
完善 DEVELOPMENT.md 中的开发指南
完善产品功能文档
3. 测试与产品反馈，如：
参与公测，在 GitHub 仓库提交遇到的 bug 或 feat
在 NebulaGraph 论坛分享使用经验
