图建模Graph

本文介绍在NebulaGraph项目中成功应用的一些图建模通用建议。

说明：本文建议是通用的，在特定领域有例外，请结合实际业务情况进行图建模。

以性能为目标进行建模Graph

目前NebulaGraph没有完美的建模方法，如何建模取决于您想从数据中挖掘的内容。分析数据并根据业务模型创建方便直观的数据模型，测试模型并优化，逐渐适应业务。为了更好的性能，您可以多次更改或重新设计模型。

合理设置边属性Graph

• 深度图遍历的性能较低，为了减少遍历深度，请使用点属性代替边。例如，模型a包括姓名、年龄、眼睛颜色三种属性，建议您创建一个标签person，然后为它添加姓名、年龄、眼睛颜色的属性。如果创建一个包含眼睛颜色的标签和一个边类型has，然后创建一个边用来表示人拥有的眼睛颜色，这种建模方法会降低遍历性能。

• 为边创建属性时请勿使用长字符串，NebulaGraph支持在边上存储长字符串属性，但是这些属性会同时保存在出边和入边，请小心写入放大（write amplification）。

合理设置标签属性Graph

在图建模中，请将一组类似的平级属性放入同一个标签，即按不同概念进行分组。

正确使用索引Graph

正确使用索引可以加速查询，但是索引会导致写性能下降90%甚至更多，只有在根据点或边的属性定位点或边时才使用索引。

注意：请不要随意在生产环境中使用索引，除非您很清楚使用索引对业务的影响。