图数据建模

此文档介绍 Nebula Graph 建模及图模型的基本概念。

图空间

图空间 为彼此隔离的图数据，与 MySQL 中的 database 概念类似。

有向属性图

Nebula Graph将数据存储在有向属性图中。有向属性图是指点和边构成的图，这些边是有方向的。有向属性图表示为：

G = < V, E, PV, PE >

  • V是点的集合。
  • E是有向边的集合。
  • PV 是点的属性。
  • PE 是边的属性。

下表为篮球运动员数据集的结构示例，包括两种类型的点（player、team）和两种类型的边（serve、follow）。

类型名称属性名（数据类型）说明
tagplayername （string）
age （int）		表示球员。
tagteamname （string）表示球队。
edge typeservestart_year （int）
end_year （int）		表示球员的行为。
该行为将球员和球队联系起来，方向是从球员到球队。
edge typefollowdegree （int）表示球员的行为。
该行为将两个球员联系起来，方向是从一个球员到另一个球员。

点（Vertex）

点用于表示现实世界中的实体。在 Nebula Graph 中，点必须拥有唯一的标识符（即 VID）。在每个图空间中的 VID 必须是唯一的。

本例的数据中共包含 11 个点。

数据模型 - 图1

点类型——标签（Tag）

Nebula Graph 使用标签表示点类型；一个点可以同时有多种类型（Tag）。本例中有两种类型的点，其标签（类型）分别为 player 和 team。

数据模型 - 图2

边（Edge）

边用来连接点，边通常表示两个点间的某种关系或行为，本例中的边为 serve 和 follow。

数据模型 - 图3

边类型（Edge Type）

每条边都有唯一的边类型。两个节点之间允许有多个相同或者不同类型的边。例如，以球员-球队的服役关系 serve 为例，（球员）点 101（表示一名球员）为起始点，（球队）点 215（表示一支球队）为目标点。点 101 有一条出边，而点 215 有一条入边。

边 rank

两个点之间的边除了必须有类型之外，还必须有 rank。边 rank 是用户分配的 64 位整数；如不指定，边 rank 默认值为 0。

四元组[起点、边类型、权重、终点]可以唯一表示一条边。

边 rank 决定了两个点之间相同类型的边的排序方式。边 rank 值较高的边排名靠前。

目前的排序依据为“二进制编码顺序“：即 0, 1, 2, … 9223372036854775807, -9223372036854775808, -9223372036854775807, …, -1。

点和边的属性（Property）

点和边无可可拥有属性，属性以键值对的方式描述。本例中，点 player 拥有属性 id、name 和 age，边 follow 则拥有属性 degree。

Schema

在 Nebula Graph 中，Schema 为标签及边对应的属性。与 MySQL 类似，Nebula Graph 是一种强 schema 的数据库，属性的名称和数据类型在数据写入前已确定。