前言(未完成)
图数据模型是一种用于表示实体(节点)及其之间关系(边)的数据结构,在处理复杂关系数据时表现出色,尤其适合社交网络、推荐系统、知识图谱等应用场景。
- 直观的数据模型:图模型以节点(代表实体)、边(代表关系)和属性(附加信息)为基础,直接映射现实世界中的对象及其关系,使得数据结构更加直观易懂。
- 高效的关系查询:由于直接在图中表达实体间的关系,图模型可以快速地进行复杂的路径查询、模式匹配等操作,这些在传统关系型数据库中可能需要多表连接和复杂的SQL语句才能完成。
- 支持灵活的数据结构:图数据库对数据结构的约束较少,容易适应不断变化的数据模型,特别适合那些关系复杂且多变的应用场景。
- 强大的遍历能力:强大的图遍历功能能够轻松实现多跳关系的查询,非常适合发现数据中的隐藏关联和模式。
局限性
- 资源消耗:与关系型数据库相比,图数据库在存储空间和内存使用上可能更为昂贵,尤其是在处理大量节点和边的密集图时。
- 数值计算和聚合操作:虽然图模型在处理复杂关系数据方面表现出色,但在执行大规模的数值计算、统计分析或聚合操作时可能不如传统关系型数据库或专门的分析工具高效。
- 学习曲线:对于习惯于使用 SQL 的开发者来说,学习图数据库的思维方式可能需要一定时间,尤其是对于复杂的图遍历和模式匹配。
- 事务处理限制:但在某些高级特性(如分布式事务)的支持上可能不如成熟的 SQL 数据库,这可能限制了它在某些金融或银行领域中的应用。
- 数据导入/导出:由于图模型的独特性,将现有数据导入图数据库或从图数据库导出数据到其他系统会比关系型数据库更复杂,需要专门的 ETL 工具或自定义脚本。
Neo4j
逻辑架构
接口层:这是用户与数据库交互的层面,提供了多样化的访问和操作途径。
- Traversal API:专注于图遍历操作,允许用户高效地执行复杂的图路径查找。
- Core API:为核心 Java 组件提供接口,支持低级别数据访问,包括读取节点、关系和属性的原始图数据,以及确保数据操作的原子性和一致性。
- Cypher:作为 Neo4j 的声明式查询语言,Cypher 简化了图数据查询,类似于 SQL 对于关系型数据库的作用,通过 CQL 接口执行复杂的数据检索和更新。
数据管理层:负责数据访问的高级控制和优化,确保数据处理的高效与安全。
- 并发锁管理:通过有效的锁机制处理多线程或多用户的并发访问,防止数据冲突。
- 事务管理:确保数据修改的一致性和可靠性,支持事务的提交、回滚及隔离级别管理。
- 缓存管理:利用内存缓存技术加速数据访问,减少磁盘 I/O,提升整体性能。
- 存储管理:组织和优化数据结构,为上层提供高效的数据存取策略。
存储层:构成数据库的物理基础,负责实际数据的持久化存储。
- 这一层包含了图数据的实际存储空间,使用专门设计的数据结构(如 Neo4j 的原生图存储格式)来高效存储节点、关系及其属性,确保数据的长期保存和可恢复性。
存储
存储结构:Neo4j 采用固定大小的记录存储策略,分别在不同的存储文件中保存节点、关系和属性信息,主要文件包括:
neostore.nodestore.db
neostore.relationshipstore.db
neostore.propertystore.db
......
- 节点记录结构(neostore.nodestore.db):每个节点记录包含标志位、首个关系ID、首个属性ID、标签信息和一个预留位。节点不直接存储大量属性或关系数据,而是存储指向这些数据(如关系ID和属性ID)的指针,使得节点记录保持轻量。这样的设计允许快速定位节点及其关联关系和属性,得益于固定大小记录的直接寻址能力。
- 关系记录结构(neostore.relationshipstore.db):包括起始节点ID、结束节点ID、关系类型指针及关系链的前后指针,支持双向遍历。关系并非双倍存储,而是通过双向链表结构在两个节点之间共享,节省空间并保持高效。
- 属性存储(neostore.propertystore.db):属性以固定大小记录存储,每个记录可含多个属性块,并且根据属性值大小采用内联或外联存储策略。大属性值存储于独立的动态字符或数组存储文件中,仍保持高效访问。
关系是双向链表,属性是单向链表,额外的关系会按照链式结构存储在 neostore.relationshipstore.db 中:
遍历算法
图形数据库对于关系问题的解决比较擅长多对多关系的处理。之所以它能够擅长于各种基于图的业务场景的检索处理,就在于其强大的遍历算法。常见遍历算法有15种:
- 广度优先搜索(BFS):适合寻找最近的邻居和最短路径,适用于对等网络搜索、社交网络的局部探索。
- 深度优先搜索(DFS):适合深入探索分支结构,如在游戏中模拟决策树,寻找所有可能路径。
- 单源最短路径:计算一个节点到所有其他节点的最短路径,应用于导航系统、最低成本路由等。
- 全源最短路径:计算图中所有节点对之间的最短路径,支持动态路径选择,如备用网络路由规划。
- 最小生成树(MST):寻找连接所有节点的最低成本路径,应用于网络设计、基础设施规划等领域。
- PageRank:评估节点的重要性,根据链接的数量和质量,广泛应用于搜索引擎排名、社交影响力分析。
- Degree Centrality:通过节点的连接数衡量中心性,有助于识别关键节点或信息传播的源头。
- Closeness Centrality:衡量节点到达其他所有节点的效率,适合分析响应速度、信息扩散能力。
- Betweenness Centrality:测量通过节点的最短路径的数量,评估节点作为信息或资源流通桥梁的重要性,应用于网络瓶颈识别、社交网络影响力分析。
- Label Propagation:基于邻域多数的标签作为推断集群的手段,快速的社区检测方法,适用于共识分析、生物网络模块识别等。
- Strongly Connected Components:找出完全互相可达的节点集,有助于识别强关联群体或循环依赖。
- Union-Find/Connected Components:不考虑边的方向,找到互相可达的节点集,基础的图划分工具。
- Louvain Modularity:通过比较它的关系密度与适当定义的随机网络来测量社团分组的质量(即假定的准确性),用于复杂网络分析、组织结构优化。
- Local Clustering Coefficient:量化节点周围邻接的紧密程度,反映网络的局部凝聚力。
- Triangle-Count and Average Clustering Coefficient:测量网络中的三角形数量和节点聚集趋势,用于理解“小世界”现象、疾病传播模型等。
集群架构
集群架构,Neo4j 的 Causal Cluster 架构涉及两个关键角色:
- Core Servers:确保数据一致性与高可用性,通过 Raft 协议管理事务复制。
- Read Replicas:扩展读取能力,作为功能完整的只读数据库缓存,异步接收更新以分担查询负载,不参与集群决策。