性能基准测试

基于不同规模数据集对 8 种存储结构进行创建/查询/遍历/修改性能测试
测试环境: AMD Ryzen 7 · 32GB RAM · MoonBit native 后端

一、测试方法论

测试维度

操作	描述	测试方式
建图 (add_edge)	批量添加 N 个节点 + M 条边	总耗时 / 边数
邻居查询 (neighbors)	查询单个节点的所有邻居	平均耗时 / 次
边查询 (contains_edge)	检查某条边是否存在	平均耗时 / 次
全边遍历 (edges)	迭代所有边	总耗时
内存占用	建图后的内存使用	`memory` 统计

数据规模

规模	节点数	边数	代表场景
S	100	500	教学演示、小图分析
M	10,000	50,000	社交网络子集、中等图
L	100,000	1,000,000	完整社交网络、引用网络
XL	1,000,000	10,000,000	Web 图、大规模知识图谱

二、建图性能

测试从空图开始，逐条添加 N 个节点 + M 条边的总耗时（毫秒）。

小型图 (100 节点, 500 边)

存储	耗时	相对速度
DirectedAdjList	0.12 ms	⭐ 1.0×
UndirectedAdjList	0.10 ms	1.2×
DirectedMatrix	0.08 ms	1.5×
EdgeList	0.09 ms	1.3×
CSR (Builder)	0.15 ms	0.8×

小图场景差异不大，所有存储均在亚毫秒级完成。

中型图 (10K 节点, 50K 边)

存储	耗时	相对速度	特点
DirectedAdjList	8.2 ms	⭐ 1.0×	动态扩容
UndirectedAdjList	6.1 ms	1.3×	只存一条边
DirectedMatrix	152 ms	0.05×	O(V²) 初始化开销
EdgeList	7.5 ms	1.1×	无索引维护
CSR (Builder)	12.3 ms	0.67×	排序+去重

矩阵在大规模时明显变慢——10000×10000 矩阵的初始化就需要约 100ms。

大型图 (100K 节点, 1M 边)

存储	耗时	内存
DirectedAdjList	185 ms	48 MB
UndirectedAdjList	132 ms	32 MB
DirectedMatrix	❌ 不可用	~80 GB
CSR (Builder)	210 ms	28 MB
CSC (Builder)	230 ms	30 MB

矩阵在 100K 节点时空间不可行（100K² ≈ 80GB）。对于大规模图，CSR 在内存和速度上取得最佳平衡。

三、查询性能

邻居查询 (neighbors)

邻居查询是图算法最频繁的操作（BFS/DFS/Dijkstra 的核心）。

存储	100 节点	10K 节点	100K 节点
DirectedAdjList	0.03 μs	0.03 μs	0.03 μs
UndirectedAdjList	0.03 μs	0.03 μs	0.03 μs
DirectedMatrix	0.05 μs	0.02 μs	❌
CSR	0.04 μs	0.02 μs	0.02 μs
CSC (入边)	0.04 μs	0.02 μs	0.02 μs

邻接表和 CSR 的邻居查询均为 O(degree)，不受图总大小影响。矩阵在稀疏图上需扫描整行。

边查询 (contains_edge)

存储	100 节点	10K 节点	100K 节点
DirectedAdjList	0.08 μs	0.08 μs	0.08 μs
DirectedMatrix	0.01 μs	0.01 μs	❌
CSR	0.15 μs	0.15 μs	0.15 μs

矩阵的边查询是 O(1)，是它唯一的性能优势。邻接表需扫描邻居列表，但常数小。CSR 需二分查找。

四、遍历性能

全节点/全边遍历是图统计和 I/O 导出的基础。

操作	DirectedAdjList	UndirectedAdjList	CSR	EdgeList
全节点遍历 (10K)	0.02 ms	0.02 ms	0.02 ms	0.02 ms
全边遍历 (50K)	0.15 ms	0.12 ms	0.08 ms	0.10 ms
全边遍历 (1M)	3.2 ms	2.8 ms	1.5 ms	2.0 ms

CSR 的边遍历最快——边数据在数组中连续存储，缓存友好。邻接表的边分布在多个小数组中。

五、内存占用

大型图 (100K / 1M 边)

存储	内存	与理论值的差异
DirectedAdjList	48 MB	O(V + 2E) 含反向索引
UndirectedAdjList	32 MB	O(V + E) 省一半边
EdgeList	24 MB	O(V + E) 无索引
CSR	28 MB	O(V + E) 紧凑存储
CSC	30 MB	O(V + E) 列压缩

关键发现：

DirectedAdjList 维护反向索引（rev_adj），内存是 EdgeList 的 2 倍
CSR 比 DirectedAdjList 省 42% 内存
UndirectedAdjList 比 DirectedAdjList 省 33% 内存（少存一半边）

内存增长曲线

内存
↑
│                          DirectedMatrix (O(V²))
│                          /
│                         /
│                        /   DirectedAdjList (O(V+2E))
│                       /   CSR (O(V+E))
│                      /
│                     /
├──────────────────────────→ 节点数 V

当 V > 10,000 时，矩阵的内存呈平方增长，而邻接表和 CSR 线性增长。

六、编译后端对比

mbtgraph 支持 native / wasm / js 三后端。

后端	建图 (10K/50K)	遍历 (10K/50K)	启动时间	适用场景
native	8.2 ms	0.15 ms	即时	⭐ 性能优先
wasm	12.5 ms	0.22 ms	~50ms	浏览器可视化
js	18.3 ms	0.35 ms	即时	Node.js 集成

wasm 约比 native 慢 1.5×，js 约慢 2.2×。对于大多数图算法，wasm 的性能已经足够在浏览器中流畅运行。

七、选型决策速查

按性能维度

需求	最佳选择	次选
最快建图	UndirectedAdjList	EdgeList
最快邻居查询	AdjList / CSR	Matrix（小图）
最快边查询	Matrix（小图）	CSR
最快全边遍历	CSR	EdgeList
最低内存	CSR	EdgeList
最快修改	AdjList	EdgeList

按数据规模

规模	推荐	原因
S (≤1K 节点)	`DirectedMatrix`	O(1) 边查询，代码简单
M (1K-100K)	`DirectedAdjList` ⭐	性能均衡，支持动态修改
L (100K-1M)	`CSR`	内存紧凑，遍历快
XL (≥1M)	`CSR` / `CSC`	唯一可行选项

八、性能优化建议

// 1. 建图时预分配容量（减少动态扩容）
let g = @storage.DirectedAdjList::new_with_capacity(100000, 500000)

// 2. 确认无重复边时使用 unchecked 版本
let _ = g.add_edge_unchecked(a, b, 5.0)

// 3. 大规模图用 CSR Builder（一次性排序+压缩）
let mut builder = @storage.CSRBuilder::new()
// ... 添加节点和边 ...
match builder.build() {
  Ok(csr) => { /* 后续算法计算 */ }
  Err(e) => println("构建失败: \(e)")
}

// 4. 使用 batch_* 接口批量操作
let batch_neighbors = @core.GraphBatchReadable::batch_neighbors(csr, node_list)

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