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数据模型

本文介绍Nebula Graph的数据模型。数据模型是一种组织数据并说明它们如何相互关联的模型。

数据结构

Nebula Graph数据模型使用6种基本的数据结构:

  • 图空间(space)

    图空间用于隔离不同团队或者项目的数据。不同图空间的数据是相互隔离的,可以指定不同的存储副本数、权限、分片等。

  • 点(vertex)

    点用来保存实体对象,特点如下:

    • 点是用点标识符(VID)标识的。VID在同一图空间中唯一。VID 是一个 int64, 或者 fixed_string(N)。
    • 点必须有至少一个标签(Tag),也可以有多个标签。
  • 边(edge)

    边是用来连接点的,表示两个点之间的关系或行为,特点如下:

    • 两点之间可以有多条边。
    • 边是有方向的,不存在无向边。
    • 四元组 <起点VID、边类型(edge type)、边排序值(rank)、终点VID> 用于唯一标识一条边。边没有EID。
    • 一条边有且仅有一个边类型。
    • 一条边有且仅有一个 rank。其为int64, 默认为0。
  • 标签(tag)

    标签由一组事先预定义的属性构成。

  • 边类型(edge type)

    边类型由一组事先预定义的属性构成。

  • 属性(properties)

    属性是指以键值对(key-value pair)形式存储的信息。

有向属性图

Nebula Graph使用有向属性图模型,指点和边构成的图,这些边是有方向的,点和边都可以有属性。

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

类型 名称 属性名(数据类型) 说明
tag player name (string)
age (int)
表示球员。
tag team name (string) 表示球队。
edge type serve start_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 type follow degree(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。

最后更新: 2021年6月7日