Pick of the Week'22 ｜第 2 周看点：酷炫可视化工具在线等你试用

每周看点

每周五 Nebula 为你播报每周看点，每周看点由固定模块：产品动态、社区问答、推荐阅读，和随机模块：本周大事件构成。

新的一年，我们重新开启之前的每周看点模块，同以往一样和大家一起回顾下本周有什么实用 pr 以及大事件需要关注。不知道元旦放假回来的第一周，你的工作状态如何呢？🌝 Nebula 的研发同学状态杠杠的~~

本周看点

DB-Engine 一月排名上线

DB-Engine 一月图数据库排名

许久不见的 DB-Engines 排名 Nebula 位列第 15 名，希望下个月我们一起加油 👊

Nebula 可视化工具企业版现可申请 15 天免费试用

作为 Nebula 可视化工具“新生” Nebula Dashboard 和 Nebula Explorer 现面向 Nebula 社区开放为期 15 天的免费申请试用。下图分别为 Nebula Dashboard 和 Nebula Explorer 的酷炫截图：

Nebula Dashboard：Nebula 集群全生命周期管理，多维度指标监控大盘，线上稳定性心中有数；
Nebula Explorer：酷炫的图探索工具，新增 3D 视图、Snapshot 快照、Console 控制台等功能；

Nebula Dashboard 在线“巡逻”中

2D 版 Nebula Explorer 深藏不漏

3D 版 Nebula Explorer

3D 版 Nebula Explorer（贼酷炫 😎 ）

点击链接：

Nebula Explorer 试用申请链接：https://wj.qq.com/s2/10158890/69a8
Nebula Dashboard 试用申请链接：https://wj.qq.com/s2/10158890/69a8

填写申请，试用可视化产品

产品动态

本周 Nebula 主要有这些产品动态：

#社区用户 MyHeart 贡献 💐 # 支持 LOOKUP 下推 topN，标签：内核，具体 pr 见：https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/3499
压测工具 k6 升级，支持 SSL 连接，标签：压测，具体 pr 参见：https://github.com/vesoft-inc/k6-plugin/pull/10
客户端支持删除查询指定参数功能，标签：Client，具体 pr 参见：https://github.com/vesoft-inc/nebula-console/pull/127、https://github.com/vesoft-inc/nebula-java/pull/412
增加用户登录 Nebula 时，可输入密码尝试次数限制，标签：内核 & 安全，具体 pr 参见：https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/3629
支持单进程部署 Nebula 服务，可无需单独部署 metad、graphd、storaged，标签： 内核 & 部署，具体 pr 参见：https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/3310

社区问答

Pick of the Week 每周会从官方论坛、知乎、微信群、微信公众号及开源中国等渠道精选问题同你分享。

主题分享

本周分享的主题是【Python 多线程查询】，由社区用户 Chuaco 提出，Nebula 研发解答。

“Chuaco 提问：我需要使用 Python 对 Nebula 进行多次的查询，由于单次查询速度较慢，这里准备使用多线程进行查询，不过当前所使用 threadpool 方式并没有比单纯的循环方法快出多少，请问有没有正确使用 Nebula 进行多线程查询的方法？代码如下：

def nebula_lookup_func(self, attribute):
    nebula = NebulaGraph.graph
    nebula_session = nebula.start_session()
    nebula_session.execute("USE graph_space_name")

    res = nebula_session.execute("LOOKUP ON {}".format(attribute))
    nebula_session.release()
    return res

def nebula_multithread_func(self):
    res_store = []
    attri_list = ["tag1", "tag2"]
    with ThreadPoolExecutor(200) as executor:
        jobs = []
        results = []
        for attribute in attri_list:
            jobs.append(executor.submit(self.nebula_lookup_func, testclass, attribute))
        for job in futures.as_completed(jobs):
            result_done = job.result()
            results.append(result_done)
        for result in results:
            res_store.append(result)
    return res_store

Nebula：Python 客户端从网络中解码是比较耗 CPU 的，如果你 LOOKUP 的数据比较大，加上 Python 里的 GIL，即便是多线程，其实也没有快很多。你可以看一下运行过程中，是不是单核已经跑满了。

另外就是网络传输是共用的，看一下是不是因为数据量大，瓶颈在网络上。

改善的话：

看一下是什么业务，是不是可以放 nGQL 里，比如 count 或者其他。只看语句的话，这个是扫全表了。
语句上加 LIMIT、WHERE。
多进程。（如果瓶颈在网络上，提升不明显）

Nebula 进阶技能

本周的 Nebula 进阶技能分享一个 Exchange Debug 小技巧——在生成 SST 时程序报错，提示 org.rocksdb.RocksDBException: While open a file for appending: /path/sst/1-xxx.sst: No such file or directory，该怎么办？

试试下面两个方式 debug：

检查 /path 是否存在
检查 Spark 每台机器的当前用户对 /path 是否有操作权限

星云·小剧场

为什么给图数据库取名 Nebula？

Nebula 是星云的意思，很大嘛，也是漫威宇宙里面漂亮的星云小姐姐。对了，Nebula 的发音是：[ˈnɛbjələ]

本文星云图讲解–《M31 特写》

M31

作为最邻近我们的大螺旋星系，处女座云气 M31 的黝黑尘埃带、明亮泛黄的核心和散布着明亮泛蓝星团的螺旋臂，都是我们很熟悉的景观。

影像提供与版权 : Daniel López / IAC

作者与编辑：Robert Nemiroff (MTU) & Jerry Bonnell (UMCP)

交流图数据库技术？加入 Nebula 交流群请先填写下你的 Nebula 名片，Nebula 小助手会拉你进群~~

关注公众号