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点 VIDGraph

在 NebulaGraph 中,一个点由点的 ID 唯一标识,即 VID 或 Vertex ID。

VID 的特点Graph

  • VID 数据类型只可以为定长字符串FIXED_STRING(<N>)INT64;一个图空间只能选用其中一种 VID 类型。
  • VID 在一个图空间中必须唯一,其作用类似于关系型数据库中的主键(索引+唯一约束)。但不同图空间中的 VID 是完全独立无关的。
  • 点 VID 的生成方式必须由用户自行指定,系统不提供自增 ID 或者 UUID。
  • VID 相同的点,会被认为是同一个点。例如:

    • VID 相当于一个实体的唯一标号,例如一个人的身份证号。Tag 相当于实体所拥有的类型,例如"滴滴司机"和"老板"。不同的 Tag 又相应定义了两组不同的属性,例如"驾照号、驾龄、接单量、接单小号"和"工号、薪水、债务额度、商务电话"。
    • 同时操作相同 VID 并且相同 Tag 的两条INSERT语句(均无IF NOT EXISTS参数),晚写入的INSERT会覆盖先写入的。
    • 同时操作包含相同 VID 但是两个不同TAG ATAG B的两条INSERT语句,对TAG A的操作不会影响TAG B
  • VID 通常会被(LSM-tree 方式)索引并缓存在内存中,因此直接访问 VID 的性能最高。

VID 使用建议Graph

  • NebulaGraph 1.x 只支持 VID 类型为INT64,从 2.x 开始支持INT64FIXED_STRING(<N>)。在CREATE SPACE中通过参数vid_type可以指定 VID 类型。
  • 可以使用id()函数,指定或引用该点的 VID;
  • 可以使用LOOKUP或者MATCH语句,来通过属性索引查找对应的 VID;
  • 性能上,直接通过 VID 找到点的语句性能最高,例如DELETE xxx WHERE id(xxx) == "player100",或者GO FROM "player100"等语句。通过属性先查找 VID,再进行图操作的性能会变差,例如LOOKUP | GO FROM $-.ids等语句,相比前者多了一次内存或硬盘的随机读(LOOKUP)以及一次序列化(|)。

VID 生成建议Graph

VID 的生成工作完全交给应用端,有一些通用的建议:

  • (最优)通过有唯一性的主键或者属性来直接作为 VID;属性访问依赖于 VID;
  • 通过有唯一性的属性组合来生成 VID,属性访问依赖于属性索引。
  • 通过 snowflake 等算法生成 VID,属性访问依赖于属性索引;
  • 如果个别记录的主键特别长,但绝大多数记录的主键都很短的情况,不要将FIXED_STRING(<N>)N设置成超大,这会浪费大量内存和硬盘,也会降低性能。此时可通过 BASE64,MD5,hash 编码加拼接的方式来生成。
  • 如果用 hash 方式生成 int64 VID:在有 10 亿个点的情况下,发生 hash 冲突的概率大约是 1/10。边的数量与碰撞的概率无关。

定义和修改 VID 与其数据类型Graph

VID 的数据类型必须在Graph时定义,且一旦定义无法修改。

VID 必须在Graph时设置,且一旦设置无法修改。

"查询起始点"(start vid) 与全局扫描Graph

绝大多数情况下,NebulaGraph 的查询语句(MATCHGOLOOKUP)的执行计划,必须要通过一定方式找到查询起始点的 VID(start vid)。

定位 start vid 只有两种方式:

  1. 例如 GO FROM "player100" OVER 是在语句中显式的指明 start vid 是 "player100";

  2. 例如 LOOKUP ON player WHERE player.name == "Tony Parker" 或者 MATCH (v:player {name:"Tony Parker"}),是通过属性 player.name 的索引来定位到 start vid

Caution

match (n) return n; 会返回错误Scan vertices or edges need to specify a limit number, or limit number can not push down.,这是一个全局扫描,需要用LIMIT子句限制返回数量才能执行。


最后更新: March 11, 2022