基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)的配電網(wǎng)供電范圍分析應(yīng)用研究

摘

要：在電力企業(yè)往配網(wǎng)及其低壓用戶(hù)側(cè)拓?fù)溲由旆治龅臅r(shí)候，所涉及的設(shè)備模型數(shù)量爆炸式增長(zhǎng)，對(duì)實(shí)時(shí)拓?fù)浞治鲇?jì)算提出了更多的要求。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)自身的不足伴隨著設(shè)備數(shù)量的增長(zhǎng)在不斷擴(kuò)大，性能問(wèn)題正不斷暴露出來(lái)。圖數(shù)據(jù)庫(kù)從近十年的表現(xiàn)來(lái)看已經(jīng)成為關(guān)注度最高也是發(fā)展趨勢(shì)最明顯的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型，其中Neo4j為應(yīng)用最廣泛的圖數(shù)據(jù)庫(kù)品類(lèi)。Neo4j在數(shù)據(jù)關(guān)系層次檢索的高性能和靈活的可視化方式能夠直觀(guān)表達(dá)電網(wǎng)的拓?fù)潢P(guān)系，現(xiàn)提供了一種基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的電網(wǎng)資源建模方式，并基于Neo4j的功能，對(duì)供電范圍分析應(yīng)用在圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的實(shí)現(xiàn)提供思路探討與實(shí)踐，最后得出以下結(jié)論：使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行電網(wǎng)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)分析的效果相較于傳統(tǒng)方法在效率上有顯著提升。關(guān)鍵詞：圖數(shù)據(jù)庫(kù)；配電網(wǎng)；拓?fù)浣?；供電范圍分?

引言目前，主流、成熟的電網(wǎng)拓?fù)浞治龉δ艹绦蚴腔陉P(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及基于內(nèi)存的關(guān)系型、層次型或?qū)ο笮偷膶?shí)時(shí)數(shù)據(jù)模型開(kāi)發(fā)的。隨著配電網(wǎng)智能化的發(fā)展以及低壓用戶(hù)側(cè)電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ偷纳钊胙芯?，配電網(wǎng)的顆粒度越來(lái)越細(xì)，設(shè)備模型的數(shù)量呈爆炸式增長(zhǎng)。原先基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或服務(wù)器內(nèi)存的拓?fù)浞治龀绦蛟陔娋W(wǎng)模型數(shù)據(jù)量擴(kuò)大以及電網(wǎng)信息化、智能化推進(jìn)的過(guò)程中，性能已無(wú)法滿(mǎn)足大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理需求。為滿(mǎn)足電力企業(yè)在電力數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析高效性、復(fù)雜的層次拓?fù)浞治龇矫娴男枨?，需要尋求新的?shù)據(jù)模型存儲(chǔ)方式。過(guò)去幾年，非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在電網(wǎng)信息化應(yīng)用中越來(lái)越被重視，其非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式可以避免使用SQL的JOIN操作，具有良好水平擴(kuò)展性特征。其中圖數(shù)據(jù)庫(kù)作為近十年來(lái)興起的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，其獨(dú)特的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系數(shù)據(jù)格式與電網(wǎng)拓?fù)溆兄烊坏慕Y(jié)構(gòu)適應(yīng)性，它的路徑檢索等算法在電網(wǎng)實(shí)時(shí)拓?fù)浞治錾嫌兄訌V泛的應(yīng)用挖掘空間。本文針對(duì)配電網(wǎng)關(guān)系型數(shù)據(jù)模型，使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j設(shè)計(jì)一套配電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ蛣?chuàng)建方法，并基于Neo4j的功能，對(duì)供電范圍分析應(yīng)用在圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的實(shí)現(xiàn)提供思路探討與實(shí)踐。1

圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j在全球有著20萬(wàn)的開(kāi)發(fā)人員，具有優(yōu)秀的生態(tài)系統(tǒng)，是業(yè)界領(lǐng)先的圖數(shù)據(jù)庫(kù)與最豐富的圖平臺(tái)解決方案，其高效的查詢(xún)性能以及高可用性、負(fù)載均衡和自動(dòng)容錯(cuò)的集群技術(shù)使得國(guó)內(nèi)很多企業(yè)，例如中國(guó)電信和華為都選擇使用Neo4j。1.1

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式圖數(shù)據(jù)庫(kù)是以圖結(jié)構(gòu)的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，聚焦于數(shù)據(jù)之間的關(guān)系數(shù)據(jù)。Neo4j發(fā)明了標(biāo)簽屬性圖模型，如圖1所示，基本類(lèi)型包括：（1）節(jié)點(diǎn)。可以用標(biāo)簽來(lái)區(qū)分節(jié)點(diǎn)，標(biāo)簽本身有索引功能。（2）關(guān)系。關(guān)系用來(lái)表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接屬性，具有方向性和標(biāo)簽功能。（3）屬性。屬性是節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的鍵值對(duì)附屬參數(shù)信息，可以通過(guò)建立索引提高檢索效率。Neo4j的圖查詢(xún)語(yǔ)言是Cypher，與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的sql語(yǔ)言類(lèi)似，具有創(chuàng)建、匹配、刪除、修改、關(guān)鍵字和函數(shù)等功能。在Neo4j的官方查詢(xún)工具里，查詢(xún)結(jié)果均是以圖1這種點(diǎn)和邊的元素組成，這種數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式對(duì)表達(dá)節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系具有天然的解釋性，相對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在查詢(xún)和分析數(shù)據(jù)的關(guān)系結(jié)構(gòu)上有更高的性能，在數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)和異動(dòng)更新上有更高的靈活性。1.2

APOC擴(kuò)展庫(kù)APOC擴(kuò)展庫(kù)（AwesomeProceduresonCypher）是Neo4j實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目之一，是應(yīng)用最廣泛的擴(kuò)展庫(kù)。APOC庫(kù)創(chuàng)建的目的是整合常用函數(shù)，減少開(kāi)發(fā)人員的重復(fù)性開(kāi)發(fā)。APOC庫(kù)包含大量程序和函數(shù)，其中的路徑函數(shù)（path）在電網(wǎng)拓?fù)浞治錾嫌芯薮蟮膽?yīng)用潛力。Neo4j的Cypher查詢(xún)語(yǔ)言支持按深度查詢(xún)路徑和節(jié)點(diǎn)，但未知深度的路徑無(wú)法查詢(xún)，且路徑深度超過(guò)6個(gè)節(jié)點(diǎn)以后，查詢(xún)效率很低。APOC的路徑函數(shù)可以通過(guò)條件選擇，獲取從任意數(shù)量起始節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，到達(dá)設(shè)定的終止節(jié)點(diǎn)集合的路徑，路徑里包括該路徑上的所有節(jié)點(diǎn)、關(guān)系及其屬性值。APOC的路徑函數(shù)還可以限制路徑節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的標(biāo)簽，并支持白名單和黑名單功能，能夠進(jìn)一步控制路徑搜索方向，解決Cypher解決不了的問(wèn)題。1.3

圖數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)圖數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)（GraphDataScienceLibrary，GDS）使用內(nèi)存圖算法功能實(shí)現(xiàn)各種高級(jí)應(yīng)用，包括路徑發(fā)現(xiàn)、重要性分析、社區(qū)檢測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)、相似度分析等。GDS圖算法將圖數(shù)據(jù)庫(kù)中內(nèi)容有條件地加載到內(nèi)存中，并在內(nèi)存中完成計(jì)算。因此，分析和圖計(jì)算不會(huì)對(duì)現(xiàn)有圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)查詢(xún)?cè)斐捎绊?。由于?nèi)存圖可靈活自由定義，因此內(nèi)存圖可以根據(jù)圖算法對(duì)圖結(jié)構(gòu)的要求靈活定義，獨(dú)立于實(shí)際數(shù)據(jù)庫(kù)模型，對(duì)于在線(xiàn)事務(wù)和在線(xiàn)分析，實(shí)際上實(shí)現(xiàn)了一套數(shù)據(jù)兩個(gè)或多個(gè)模型，分別支持不同的計(jì)算和業(yè)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)了混合計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了對(duì)混合業(yè)務(wù)的支持。2

基于Neo4j的配電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ蜆?gòu)建電力系統(tǒng)模型數(shù)據(jù)遵循CIM/E標(biāo)準(zhǔn)，以關(guān)系表的形式描述電力系統(tǒng)內(nèi)的對(duì)象。在CIM/E標(biāo)準(zhǔn)下，導(dǎo)電設(shè)備通過(guò)相同的節(jié)點(diǎn)號(hào)形成靜態(tài)連接，通過(guò)實(shí)際開(kāi)關(guān)狀態(tài)形成動(dòng)態(tài)連接。圖數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)上，以靜態(tài)連接拓?fù)錇橹?，在靜態(tài)連接拓?fù)渖献鰟?dòng)態(tài)連接拓?fù)錁?gòu)建，并遵循以下原則：（1）最大化提高拓?fù)渌阉餍?；?）設(shè)備之間盡可能減少環(huán)狀連接關(guān)系，盡可能使用星型連接關(guān)系；（3）最大化減少節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)建；（4）最大化減少關(guān)系的創(chuàng)建；（5）考慮電氣接線(xiàn)圖通用性。2.1

靜態(tài)拓?fù)錁?gòu)建將電力系統(tǒng)模型對(duì)象轉(zhuǎn)換為節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽為對(duì)應(yīng)對(duì)象的設(shè)備類(lèi)型，屬性為對(duì)應(yīng)對(duì)象CIM/E中的屬性值。根據(jù)電力系統(tǒng)模型對(duì)象的內(nèi)在特性，再次將對(duì)象分為導(dǎo)電類(lèi)設(shè)備和容器類(lèi)設(shè)備，并對(duì)相應(yīng)節(jié)點(diǎn)附上對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。為減少關(guān)系的創(chuàng)建和環(huán)狀連接，需將CIM/E中的節(jié)點(diǎn)號(hào)實(shí)體化成節(jié)點(diǎn)，電氣設(shè)備與節(jié)點(diǎn)號(hào)的節(jié)點(diǎn)相連，形成“設(shè)備—節(jié)點(diǎn)號(hào)—設(shè)備”的構(gòu)建形式。導(dǎo)電類(lèi)設(shè)備節(jié)點(diǎn)的物理連接關(guān)系，根據(jù)CIM/E中的節(jié)點(diǎn)號(hào)形成靜態(tài)的節(jié)點(diǎn)關(guān)系。考慮到電力系統(tǒng)圖數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)原則，此種方式建立起的模型存在大量環(huán)狀連接，圖2為變電站內(nèi)母線(xiàn)與其連接的斷路器結(jié)構(gòu)圖。母線(xiàn)與其相連的斷路器均存在相同節(jié)點(diǎn)號(hào)，同理斷路器之間也存在相同節(jié)點(diǎn)號(hào)，也須建立圖數(shù)據(jù)庫(kù)的連接關(guān)系。此種方式建立的圖數(shù)據(jù)庫(kù)模型，存在諸多冗余關(guān)系的創(chuàng)建和大量環(huán)路的形成，不符合設(shè)計(jì)原則，也不符合實(shí)際物理模型含義。圖3為從變電站母線(xiàn)到配網(wǎng)單輻射線(xiàn)路模型構(gòu)建示意圖。采用“設(shè)備—節(jié)點(diǎn)號(hào)—設(shè)備”的構(gòu)建形式就不會(huì)出現(xiàn)在一個(gè)節(jié)點(diǎn)號(hào)連接3個(gè)及以上設(shè)備時(shí)，上述設(shè)備相互交叉連接的情況，盡可能避免了實(shí)際不存在的環(huán)狀連接。容器類(lèi)設(shè)備包含電壓等級(jí)、區(qū)域、廠(chǎng)站、配網(wǎng)線(xiàn)路、配電環(huán)網(wǎng)柜等，這些設(shè)備沒(méi)有電氣連接關(guān)系，故不建立電氣連接的節(jié)點(diǎn)關(guān)系。2.2

動(dòng)態(tài)拓?fù)錁?gòu)建動(dòng)態(tài)拓?fù)涞膱D數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)，保留現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)與關(guān)系的元素，在此基礎(chǔ)上疊加新標(biāo)簽類(lèi)型的關(guān)系，即在現(xiàn)有靜態(tài)拓?fù)鋱D上，創(chuàng)建一種與靜態(tài)物理連接標(biāo)簽不同的、代表動(dòng)態(tài)拓?fù)溥B接的具有新標(biāo)簽的關(guān)系。動(dòng)態(tài)拓?fù)潢P(guān)系構(gòu)建邏輯為：（1）引入電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)開(kāi)關(guān)遙信狀態(tài)。（2）默認(rèn)在所有靜態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系上建立動(dòng)態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系。（3）監(jiān)聽(tīng)并解析開(kāi)關(guān)實(shí)時(shí)遙信狀態(tài)。根據(jù)開(kāi)關(guān)類(lèi)設(shè)備的分合狀態(tài)，將處于分狀態(tài)的開(kāi)關(guān)設(shè)備節(jié)點(diǎn)與其靜態(tài)拓?fù)溥B接的節(jié)點(diǎn)號(hào)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)拓?fù)溥B接刪除，將處于合狀態(tài)的開(kāi)關(guān)設(shè)備節(jié)點(diǎn)，創(chuàng)建與其靜態(tài)拓?fù)溥B接的節(jié)點(diǎn)號(hào)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)拓?fù)溥B接。此種創(chuàng)建方式的好處在于可以在一張圖上疊加靜態(tài)和動(dòng)態(tài)拓?fù)涞倪B接狀態(tài)，減少了模型節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)建，可以在一張圖上疊加不同規(guī)則的電氣島連通性分析，如圖4所示。3

基于Neo4j的供電范圍分析應(yīng)用本節(jié)基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的配電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ?，提出?dòng)態(tài)拓?fù)湎碌墓╇娐窂綑z索方法，并提出兩個(gè)使用場(chǎng)景下的應(yīng)用。3.1

配網(wǎng)動(dòng)態(tài)拓?fù)溥B通子圖及案例分析根據(jù)電網(wǎng)實(shí)際物理連接和開(kāi)關(guān)的分合位置，可以將配網(wǎng)部分的線(xiàn)路劃分成若干個(gè)連通子圖。用連通子圖劃分配網(wǎng)電力設(shè)備，有助于分析在不同運(yùn)行方式下停電影響的用戶(hù)負(fù)荷數(shù)量。實(shí)現(xiàn)策略是使用GDS圖科學(xué)的連通性分析計(jì)算方法，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：（1）配網(wǎng)標(biāo)簽初始化。將所有配網(wǎng)導(dǎo)電設(shè)備節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)號(hào)節(jié)點(diǎn)賦予配網(wǎng)標(biāo)簽。（2）內(nèi)存子圖提取。使用GDS圖投影功能，根據(jù)配網(wǎng)標(biāo)簽和動(dòng)態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系創(chuàng)建投影到內(nèi)存子圖。（3）連通分量計(jì)算。使用GDS圖弱連通分量計(jì)算，使每個(gè)節(jié)點(diǎn)獲得其對(duì)應(yīng)的連通分量id，并從內(nèi)存圖反寫(xiě)圖庫(kù)。本文使用東部沿海某省的主網(wǎng)變電站模型數(shù)據(jù)及其某市的配網(wǎng)模型數(shù)據(jù)，按照第2節(jié)的拓?fù)淠Ｐ蜆?gòu)建方法構(gòu)建圖數(shù)據(jù)庫(kù)模型數(shù)據(jù)。其中，共創(chuàng)建了3304130個(gè)節(jié)點(diǎn)和4980330條關(guān)系，涉及變電站9853個(gè)、母線(xiàn)27712個(gè)、配網(wǎng)線(xiàn)路5092個(gè)、配網(wǎng)變壓器63723個(gè)。圖數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行環(huán)境如表1所示。案例分析如下：將某市的所有配網(wǎng)導(dǎo)電設(shè)備節(jié)點(diǎn)及其節(jié)點(diǎn)號(hào)節(jié)點(diǎn)賦予“DMS”標(biāo)簽，定義動(dòng)態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系類(lèi)型名為“POWER_CONNECT”，并以此創(chuàng)建內(nèi)存圖，cypher執(zhí)行語(yǔ)句示例如下，執(zhí)行結(jié)果如表2所示。CALLject(#{graphName},'DMS','POWER_CONNECT',{validateRelationships:false})YIELDnodeCount,relationshipCount,projectMillis;使用GDS的WCC算法計(jì)算內(nèi)存圖的弱連通分量，并在圖庫(kù)的節(jié)點(diǎn)上新建屬性“dms_dync_component_id”，反寫(xiě)連通分量id至此屬性中，cypher執(zhí)行語(yǔ)句示例如下，執(zhí)行結(jié)果如表3所示。CALLgds.wcc.write(#{graphName},{writeProperty:"dms_dync_component_id",concurrency:16,writeConcurrency:16})YIELDnodePropertiesWritten,componentCount,computeMillis,writeMillis;利用GDS的連通分量計(jì)算方法可以快速劃分和更新動(dòng)態(tài)拓?fù)溥B通子圖。動(dòng)態(tài)拓?fù)溥B通子圖的意義在于可以快速區(qū)分多個(gè)導(dǎo)電設(shè)備是否屬于同一電氣島，為拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)快速分析和某個(gè)特定設(shè)備是否入網(wǎng)的判斷速度更快，從而整體提高拓?fù)溆?jì)算效率。3.2

配網(wǎng)設(shè)備供電下游及案例分析當(dāng)一個(gè)配網(wǎng)開(kāi)關(guān)跳閘后，調(diào)度人員和供電服務(wù)指揮人員關(guān)注的是開(kāi)關(guān)影響的下游停電范圍造成的影響，所以對(duì)停電范圍的快速、準(zhǔn)確定位是非常重要的。利用Neo4j的路徑搜索進(jìn)行雙向檢測(cè)可以快速定位開(kāi)關(guān)下游方向和開(kāi)關(guān)下游范圍。基于Neo4j的配網(wǎng)設(shè)備供電下游分析策略如下：（1）獲取導(dǎo)電設(shè)備兩端節(jié)點(diǎn)號(hào)節(jié)點(diǎn)。（2）分別查詢(xún)兩端節(jié)點(diǎn)號(hào)到主網(wǎng)母線(xiàn)設(shè)備的動(dòng)態(tài)路徑是否存在，若都存在，則為環(huán)網(wǎng)狀態(tài)的設(shè)備，該設(shè)備沒(méi)有下游；若都不存在，則該設(shè)備為孤島狀態(tài)，沒(méi)有上游；若其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)號(hào)能找到主網(wǎng)母線(xiàn)設(shè)備，則另一個(gè)節(jié)點(diǎn)為下游側(cè)的節(jié)點(diǎn)號(hào)。（3）根據(jù)下游的節(jié)點(diǎn)號(hào)，使用APOC.PATH路徑檢索函數(shù)，搜尋下游所有動(dòng)態(tài)連通的設(shè)備。案例分析如下：隨機(jī)選取某市一條配網(wǎng)線(xiàn)路，該線(xiàn)路共含有1111個(gè)電氣設(shè)備和1075個(gè)節(jié)點(diǎn)號(hào)節(jié)點(diǎn)。選取目標(biāo)配網(wǎng)開(kāi)關(guān)設(shè)備A，通過(guò)如下cypher語(yǔ)句獲取開(kāi)關(guān)兩端節(jié)點(diǎn)號(hào)節(jié)點(diǎn)，計(jì)算耗時(shí)15ms。match(:DMS_CB_DEVICE{id:#{devId}})-[:CONNECT_WITH]-(n)returnn;使用電源點(diǎn)路徑探索方法，對(duì)每一個(gè)上述節(jié)點(diǎn)號(hào)，往非選中配網(wǎng)開(kāi)關(guān)方向搜索母線(xiàn)設(shè)備，使用的cypher語(yǔ)句如下，區(qū)分上下游節(jié)點(diǎn)號(hào)，計(jì)算耗時(shí)578ms。callapoc.path.spanningTree(#{ndId},{relationshipFilter:'POWER_CONNECT',blacklistNodes:[#{devId}],endNodes:#{busId},limit:1})YIELDpathRETURNlength(path);找到下游側(cè)節(jié)點(diǎn)號(hào)后，使用供電范圍探索方法，往非選中配網(wǎng)開(kāi)關(guān)方向搜索全部設(shè)備，使用的cypher語(yǔ)句如下，計(jì)算耗時(shí)256ms。callapoc.path.spanningTree(#{ndId},{relationshipFilter:'POWER_CONNECT',blacklistNodes:[#{devId}]})YIELDpathRETURNpath;實(shí)際應(yīng)用查詢(xún)效果展示圖如圖5所示。使用傳統(tǒng)基于內(nèi)存的拓?fù)浞治龇椒▽?duì)相同配網(wǎng)設(shè)備A進(jìn)行供電下游分析，與基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)的供電下游分析做對(duì)比，執(zhí)行時(shí)間結(jié)果如表4所示。從表4對(duì)比可以看出，基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)的分析方法對(duì)供電下游分析的效率有明顯提升。雖然從時(shí)間提升的絕對(duì)值上看，約0.6s的提升不是很明顯，但本文的數(shù)據(jù)建模暫未考慮配網(wǎng)變壓器下游低壓用戶(hù)側(cè)的數(shù)據(jù)模型信息。在后續(xù)系統(tǒng)建設(shè)中將低壓側(cè)拓?fù)淠Ｐ筒⑷胫髋渚W(wǎng)拓?fù)淠Ｐ秃?，模型設(shè)備數(shù)量又將呈幾何式增長(zhǎng)。此時(shí)傳統(tǒng)分析方法的計(jì)算效率將大大降低，而由于Neo4j支持集群式部署方式，使其能夠支撐千億、萬(wàn)億以上數(shù)