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图数据库文章总目录：

版本：JanusGraph-0.5.2

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一：存储模式

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1、图内容

本文以下所有内容基于：JanusGraph基于属性图来进行构造图数据：

属性图： 属性图是由 顶点(Vertex)，边(Edge)，属性(Property)组成的有向图

Vertex可以包含Properties；Edge也可以包含Properties；

2、存储方法

图存储的方式常用的有两种：邻接列表 和 邻接矩阵

JanusGraph采用邻接列表进行图数据的存储，如下图所示：(此处将图中节点抽象为 只有节点，没有属性)

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在Janusgraph中一个顶点的邻接列表包含该节点对应的属性和关联的边，下述会详细说明 Janusgraph中邻接列表是如何实现的；

3、图切割方式

图的切割方式分为两种：按节点切割(Vertex Cut)和按边切割(Edge Cut)

Vertex Cut：根据点进行切割，每个边只存储一次，只要是节点对应的边便会多一份该节点的存储

Edge Cut：根据边进行切割，以节点为中心，边会存储两次，源节点的邻接列表存储一次，目标节点的邻接列表存储一次

在Janusgraph中既存在Edge Cut，也存在Vertex Cut的情况；

在默认的情况下使用边切割，而针对热点节点可以通过配置makeVertexLabel('product').partition()来将节点类型为product类型的节点进行Vertex Cut；

也就是说，在没有上述makeVertexLabel('product').partition()配置的话，JanusGraph所有的图数据都是以Edge Cut的方式来进行切割存储的；

具体可以查看文章：《JanusGraph-分区》中自定义分区部分中关于图切割部分的介绍；

我们例子来说明一下：

如下图： 张三用户节点通过手机号关联出来李四用户节点

张三 和 李四 代表Vertex；指向的name、age、gender代表张三的属性

edgeA 和edgeB 代表Edge；也可以包含边的属性，例如下图中边包含属性create_time

在这里插入图片描述

按边切割后：

节点

张三

name(property)

age(property)

gender(property)

edgeA(edge)

phone

phone(property)

edgeA(edge)

edgeB(edge)

李四

name(property)

age(property)

gender(property)

edgeB(edge)

上述可以看到，按照边切割后每一条边会存储两次！

二：BigTable模型

在JanusGraph的存储中， JanusGraph将图形的邻接列表的表示存储在支持Bigtable数据模型的任何存储后端中

BigTable模型如下图：

在这里插入图片描述

在Bigtable数据模型中，每个表是行的集合，由一个key唯一标识。

每行由任意(可以很大数量但是必须有限数量)数量的cell组成；cell由column和value组成，column唯一标识某一个cell。

上述图中，有两部分需要排序的支持：sorted by key 和 sorted by column：

sorted by key：标识存储后端存储的数据时按照key的大小进行排序存储的

sorted by column：这是JanusGraph对Bigtable数据模型有一个额外要求，存储edge(边)的单元格必须按column排序，并且列范围指定的单元格子集必须是有效可检索的； 这句话详细解答在下述文章中有体现

在Bigtable模型中的行称为“宽行”，因为它们支持大量cell，并且不必像关系数据库中那样预先定义这些cell的column。

在关系型数据库中我们必须先定义好表的schema，才可以存储数据，如果存储过程中想要改变表结构，则所有的数据都要对变化的列做出变化。但是Bigtable模型存储中就不必如此，每个行的column不同，我们可以随时仅对某一行进行变化，也不许预先定义行的schema，只需要定义图的schema即可。

此外，特定的Bigtable实现可以使行按其键的顺序排序。JanusGraph可以利用这样的键序来有效地划分图形，从而为非常大的图形提供更好的加载和遍历性能。

JanusGraph是如何基于BigTable数据模型针对于自身的图数据特性进行设计的呢？

下面我们看下JanusGraph的逻辑存储结构

三：存储逻辑结构

JanusGraph基于使用BigTable模型的存储后端 实现了自己的存储的逻辑结构

ps：为了更好的理解，下面部分知识点会基于HBase存储后端进行进一步的解释！

1、整体结构

在这里插入图片描述

在JanusGraph中，以节点为中心，按切边的方式存储数据的。比如在Hbase中节点的ID作为HBase的Rowkey，节点上的每一个属性和每一条边，作为该Rowkey行的一个个独立的Cell。即每一个属性、每一条边，都是一个个独立的KCV结构(Key-Column-Value)

上图中，我们可以发现图的存储整体分为三部分：vertex id、property、edge：

vertex id： 对应节点的唯一id，如果底层存储使用的是Hbase则代表着当前行的Rowkey，唯一代表某一个节点

property： 代表节点的属性

edge： 代表节点的对应的边

排序方式分为三种：sorted by id、sorted by type、sorted by sort key：

sorted by id： 依据vertex id在存储后端进行顺序存储

sorted by type：此处的个人理解为针对于property 和 edge的类型进行排序，保证同种类型的属性或者边连续存储在一块便于遍历查找； // TODO​ 深层次理解​

sorted by sort key： sort key是边组成以的一部分，主要作用是，在同种类型的edge下，针对于sort key进行排序存储，提升针对于指定sort key的检索速度；下面edge结构部分有详细介绍

2、Vertex id 的结构

此处的Vertex id唯一标识图中的某一个节点；节点vertex id的组成结构我们在源码类IDManager的一段注释中可以发现：

/* --- JanusGraphElement id bit format ---

* [ 0 | count | partition | ID padding (if any) ]

*/

这是在Janusgraph在生成所有的id时统一的格式包含vertex id\edge id\property id的时候，这个顺序也 就是标识我们再使用gremlin查询出节点时，节点上标识的vertex id； 这个id值的顺序不同于hbase真实存储Rowkey的顺序！！！！！！！

在对vertex id进行序列化存储时，位置有所调整为：[ partition | 0 | count | ID padding (if any) ] 如下图：

在这里插入图片描述

从图中可以看出：

Vertex ID共包含一个字节、8位、64个bit

Vertex ID由partition id、count、ID padding三部分组成

最高位5个bit是partition id。partition是JanusGraph抽象出的一个概念。当Storage Backend是HBase时，JanusGraph会根据partition数量，自动计算并配置各个HBase Region的split key，从而将各个partition均匀映射到HBase的多个Region中。然后通过均匀分配partition id最终实现数据均匀打散到Storage Backend的多台机器中

中间的count部分是流水号，其中最高位比特固定为0；出去最高位默认的0，count的最大值为2的(64-5-1-3)=55次幂大小：3 6028 7970 1896 3968，总共可以生成30000兆个id，完全满足节点的生成

最后几个bit是ID padding, 表示Vertex的类型。具体的位数长度根据不同的Vertex类型而不同。最常用的普通Vertex，其值为'000'

为什么在序列化存储vertex id时，需要调整顺序序列化作为RowKey存储到Hbase呢？

我们通过下面的3个问题来回答：

为什么JausGraph分配的逻辑区间值，可以影响hbase物理存储呢？ 可以将分区相同的数据存放的更近呢？

在上述描述中，hbase使用vertex id作为rowkey，hbase根据rowkey顺序排序存储； 每个hbase region存储是一段连续的Rowkey行；

在janusgraph的vertex id的设计中，可以发现将分区值放到了64位的前5位存储！ 在存储数据到hbase时，对rowkey进行排序，因为partition id在前5位，所以同一个分区的vertex id对应的rowkey值相差较小，所以会存储在一块；

如何快速的查询到不同类型的节点呢？ 换个说法如何快速的确定当前的行就是我们需要的节点类型的行呢？

在JanusGraph的vertex id中包含的 ID padding就代表当前的节点类型(注意此处的类型！=lable)。000标识为普通节点，在id的组成部分中，我们经过前面的分析，最前面是partition id，只有把 ID padding放在最后几个字节便于查找了；

为什么查询出的节点显示的vertex id要把0|count放在最前面、partiton和id padding放在后面呢？

这里我们猜测一下：count占用55位数据！ 试想如果把count不放在最前面，那么id的最小值比2的55次幂还大，显示不友好！ 如果把0|count放在最前面呢？就会有两个效果：

0在有符号表示中标识当前id始终为正整数！

count是趋势递增的，所以id值也是从小到大趋势递增的，所以节点id的最小值在2的8次幂周边大小； 比把count放在后面显示的id值友好多了~~~

vertex id是如何保证全局唯一性的呢？

主要是基于数据库 + 号段模式进行分布式id的生成；

体现在图中就是partition id + count 来保证分布式全局唯一性； 针对不同的partition都有自己的0-2的55次幂的范围的id； 每次要生成vertex id时，首先获取一个partition，获取对应partition对应的一组还未使用的id，用来做count；

janusgraph在底层存储中存储了对应的partition使用了多少id，从而保证了再生成新的分布式vertex id时，不会重复生成！

ps ： JanusGraph中分布式唯一vertex id、edge id、property id的生成分析，请看《图解JanusGraph系列-分布式唯一id的生成机制》

3、edge 和 property的结构

在上述的JanusGraph的整体结构中，property和edge都是作为cell存储在底层存储中；其中cell又分为column和value两部分，下图展示了这两部分的逻辑结构：

在这里插入图片描述

下面我们详细分析一下 property 和 edge对应的逻辑结构；

3.1 edge的结构

Edge的Column组成部分：

label id：边类型代表的id，在创建图schema的时候janusgraph自动生成的label id，不同于边生成的唯一全局id

direction：图的方向，out：0、in：1

sort key：可以指定边的属性为sort key，可多个；在同种类型的edge下，针对于sort key进行排序存储，提升针对于指定sort key的检索速度；

该key中使用的关系类型必须是属性非唯一键或非唯一单向边标签；

存储的为配置属性的value值，可多个(只存property value是因为，已经在schema的配置中保存有当前Sort key对应的属性key了，所以没有必要再存一份)

adjacent vertex id：target节点的节点id，其实存储的是目标节点id和源节点id的差值，这也可以减少存储空间的使用

edge id：边的全局唯一id

Edge的value组成部分：

signature key：边的签名key

该key中使用的关系类型必须是属性非唯一键或非唯一单向边标签；

存储压缩后的配置属性的value值，可多个(只存property value是因为，已经在schema的配置中保存有当前signature key对应的属性key了，所以没有必要再存一份)

主要作用提升edge的属性的检索速度，将常用检索的属性设置为signature key，提升查找速度

other properties：边的其他属性

注意！ 不包含配置的sort key和signature key属性值，因为他们已经在对应的位置存储过了，不需要多次存储！

此处的属性，要插入属性key label id和属性value来标识是什么属性，属性值是什么；

此处的property的序列化结构不同于下述所说的vertex节点的property结构，edge中other properties这部分存储的属性只包含：proeprty key label id + property value；不包含property全局唯一id！

详细解释及思考：

在进行详细分析前，请大家思考几个问题，如下:

基于上述的edge逻辑结构，JanusGraph是如何构造邻接列表的 或者 是如何获取源节点的邻接节点的？

上述的Edge逻辑结构中的，每部分的排列的顺序的含义是什么？

1、基于上述的edge逻辑结构，JanusGraph是如何构造邻接列表的 或者 是如何获取源节点的邻接节点的？

从上述的整体结构部分中，我们可以知道，vertexId行后跟着当前的节点关联的所有的edge；

而在上述的edge的逻辑结构中，有一个adjacent vertex id字段，通过这个字段就可以获取到target节点的vertex id，就相当于指向了target节点，整理一下：

在这里插入图片描述

如上图，通过上述的条件，就可以构造一个VertexA指向VertexB 和 VertexC的邻接链表；

其实，JanusGraph可以理解为构造的是双向邻接列表， 依据上图，我们知道vertexA 和 vertexB 和 vertexC存在边关系； 当我们构造vertexB的邻接列表时，会包含指向vertexA的节点，只是说在edge对应的逻辑结构中边的方向不同而已：

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总结：JanusGraph通过vertex id行中包含所有关联的edge，edge逻辑结构中包含指向target节点的数据来组成双向邻接列表的结构；

2、上述的Edge逻辑结构中的，每部分的排列的顺序的含义是什么？

首先，在查询的时候为了提升查询速度，我们首先要过滤的是什么，针对于edge毋庸置疑是边的类型和边的方向；

所以，为了我们可以更快的拿到类型和方向，所以在edge的存储结构中，我们发现作者将类型和方向存放在了column中，并且是column的最前面部分；这样我们可以直接通过判断column的第一部分字节就可以对边类型和方向进行过滤！

ps：虽然我们在写Gremlin语句的时候，可能是语句写的是先过滤边的属性或者其他，但是JanusGraph会针对我们的gremlin语句进行优化为先过滤边类型和方向

接下来，我们可能对边的属性进行过滤，我们怎样提升经常要过滤的属性的查询速度呢？ 我们将经常用于范围查询的属性配置为sort key，然后就可以在过滤完边类型和方向后快速的进行属性的范围过滤(此处快速的指过滤配置为sort key的属性)；

3.2 property的结构

property的存储结构十分的简单，只包含key id、property id和value三部分：

key id：属性label对应的id，有创建schema时JanusGraph创建； 不同于属性的唯一id

property id：属性的唯一id，唯一代表某一个属性

value：属性值

注意：属性的类型包含SINGLE、LIST和SET三种Cardinality；当属性被设置为LIST类型时，因为LIST允许当前的节点存在多个相同的属性kv对，仅通过key id也就是属性的label id是无法将相同的属性label区分出来的

所以在这种情况下，JanusGraph的property的存储结构有所变化， property id也将会被存储在column中，如下图：

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四：index存储结构

1、Composite Index-vertex index结构

图一(唯一索引Composite Index结构图)：

image.png

图二(非唯一索引Composite Index结构图)：

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Rowkey由index label id 和properties value两大部分组成：

index label id：标识当前索引类型

properties value：索引中包含属性的所有属性值，可多个； 存在压缩存储，如果超过16000个字节，则使用GZIP对property value进行压缩存储！

Column由第一个字节0 和 vertex id组成：

第一个字节0：无论是唯一索引，还是非唯一索引此部分都会存在；如图一

vertex id：非唯一索引才会在column中存在，用于分别多个相同索引值对应的不同节点；如图二

value由vertex id组成：

vertex id：针对于rowkey + column查询到的value是vertex id，然后通过vertex id查询对应的节点

2、Composite Index-edge index结构

图一(唯一索引Composite Index结构图)：

image.png

图二(非唯一索引Composite Index结构图)：

image.png

Rowkey同Vertex index部分

Column由第一个字节0 和 edge id组成：

第一个字节0：无论是唯一索引，还是非唯一索引此部分都会存在；如图一

edge id：非唯一索引才会在column中存在，用于分别多个相同索引值对应的不同节点；如图二

value由以下4部分组成：

edge id：边id

out vertex id：边对应的出边id

type id：edge 的label type id

in vertex id：边对应的入边id

2、Mixed Index结构

这里以ES作为第三方索引库为例，这里只介绍普通的范围查找的mixed index的构造：

ES的概念为：index 包含多个 type；每个type包含多个document id，每个document id包含多个field name 和对应的field value；

在Jausgraph中

index：包含两种，janusgraph_edge 和 janusgraph_vertex两种

type：可自定义

document id：edge id或者 vertex id

field name：索引对应属性的label string

field value：属性对应的property value

基于倒排索引的查询顺序为，给定过一个property label 和 property value查询对应的Vertex id 或者 edge id，则查询满足要求的field name 和 field value，就可以获取到对应的document id即Vertex id 或者 edge id；

五：序列化数据案例

以序列化实例来看下上述所说的整体结构

测试节点数据：

{

"label":"user",

"propertyMap":{

"create_time":"2016-12-09 02:29:26",

"user_name":"张三",

"user_id":"test110"

},

"vertexId":4152

}

测试边数据：

{

"edgeId":17514510,

"label":"user_login_phone_number",

"propertyMap":{

"productid":"2"

},

"sourceId":4152,

"targetId":40964120

}

跟踪Janusgraph源码，获取其序列化信息，后端存储使用Hbase：

节点序列化后数据(不包含索引)：

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边序列化后数据(不包含索引)：

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节点的vertex id序列化后的数据为56 0 0 0 0 0 0 -128；一个节点对应的属性和边的Rowkey相同，依据qualifier也就是column来进行区分；

在边的序列化结果中，包含两部分：一部分是节点4152的kcv，一个是节点40964120的kcv；这地方也可以说明JanusGraph是采用的双向邻接链表进行图存储的

五：Schema的使用

从上述来看，我们可以知道，JanusGraph图的schema该怎样定义主要是由edge labels 、property keys 和vertex labels 组成(Each JanusGraph graph has a schema comprised of the edge labels, property keys, and vertex labels used therein)

JanusGraph的schema可以显式或隐式创建，推荐用户采用显式定义的方式。JanusGraph的schema是可以在使用过程中修改的，而且不会导致服务宕机，也不会拖慢查询速度。

比如一个简单的显示定义的销售图的scheme：

当然，我们也可以添加一些其他的可以组成schema的元素，上述三个是必须的，另外的比如索引(index)等，主要的结构还是：

JanusGraph Schema

|-----------Vertex Lables

|-----------Property Keys

|-----------Edge Labels

和关系型数据库不同，图数据的schema是定义一张图，而非定义一个vertex的。在Mysql中，我们通常将建立一张表定义为创建一个schema，而在JanusGraph中，一个Graph用于一个schema。

六：源码分析

七：总结

JanusGraph采用Edge cut的方式进行图切割，并且按照双向邻接列表的形式进行图存储

JanusGraph每个节点都是对应的kcv结构； vertex id唯一标识节点；对应的行cell存储节点属性和对应的边

节点id的分布式唯一性采用数据库+号段模式进行生成；