图建模设计Graph

本文介绍在 NebulaGraph 项目中成功应用的一些图建模和系统设计的通用建议。

以性能为第一目标进行建模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，用户可以多次更改或重新设计模型。

设计和评估最重要的查询语句Graph

在测试环节中，通常会验证各种各样的查询语句，以全面评估系统能力。但在大多数生产场景下，每个集群被频繁调用的查询语句的类型并不会太多；根据 20-80 原则，针对重要的查询语句进行建模优化。

Tag 与 Edge type 之间没有绑定关系Graph

任何 Tag 可以与任何 Edge type 相关联，完全交由应用程序控制。不需要在 NebulaGraph 中预先定义，也没有命令获取哪些 Tag 与哪些 Edge type 相关联。

Tag/Edge type 预先定义了一组属性Graph

建立 Tag（或者 Edge type）时，需要指定对应的属性。通常称为 Schema。

区分“经常改变的部分”和“不经常改变的部分”Graph

改变指的是业务模型和数据模型上的改变（元信息），不是数据自身的改变。

一些图数据库产品是 schema-free 的设计，所以在数据模型上，不论是图拓扑结构还是属性，都可以非常自由。属性可以建模转变为图拓扑，反之亦然。这类系统通常对于图拓扑的访问有特别的优化。

而 NebulaGraph 3.0.1 是强 Schema 的（行存型）系统，这意味着业务数据模型中的部分是“不应该经常改变的”，例如属性 Schema 应该避免改变。类似于 MySQL 中 ALTER TABLE 是应该尽量避免的操作。

而点及邻边可以非常低成本的增删，因此可以将业务模型中“经常改变的部分”建模成点或边（关系），而不是属性 Schema。

例如，在一个业务模型中，人的属性是相对固定的，例如“年龄”，“性别”，“姓名”。而“通信好友”，“出入场所”，“交易账号”，“登录设备”等是相对容易改变的。前者适合建模为属性，后者适合建模为点或边。

自环Graph

NebulaGraph是强Schema类型系统，使用ALTER TAG的开销很大，而且也不支持List类型属性，当用户需要为点添加一些临时属性或者List类型的属性时，可以先创建包含所需属性的边类型，然后为点插入一条或多条指向自身的边。查询时只需要查询指向自己的边属性。如下图所示。

示例：

如果要检索点的临时属性，请从自环边中获取。例如：

//创建边类型并插入自环属性。
nebula> CREATE EDGE IF NOT EXISTS temp(tmp int);
nebula> INSERT EDGE temp(tmp) VALUES "player100"->"player100"@1:(1);
nebula> INSERT EDGE temp(tmp) VALUES "player100"->"player100"@2:(2);
nebula> INSERT EDGE temp(tmp) VALUES "player100"->"player100"@3:(3);

//插入数据后，可以通过查询语句查询，例如：
nebula> GO FROM "player100" OVER temp YIELD properties(edge).tmp;
+----------------------+
| properties(EDGE).tmp |
+----------------------+
| 1                    |
| 2                    |
| 3                    |
+----------------------+

//如果需要返回结果为List，可以通过函数实现，例如：
nebula> MATCH (v1:player)-[e:temp]->() return collect(e.tmp);
+----------------+
| collect(e.tmp) |
+----------------+
| [1, 2, 3]      |
+----------------+

对于自环的操作没有封装任何的语法糖，操作方式与普通的边无异。

广度优先大于深度优先Graph

• NebulaGraph 基于图拓扑结构进行深度图遍历的性能较低，广度优先遍历以及获取属性的性能较好。例如，模型 a 包括姓名、年龄、眼睛颜色三种属性，建议创建一个 Tagperson，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 Tag 和一个 Edge typehas，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。

• “通过边属性获取边”的性能与“通过点属性获取点”的性能是接近的。在一些数据库中，会建议将边上的属性重新建模为中间节点的属性：例如 (src)-[edge {P1, P2}]->(dst)，edge 上有属性 P1, P2，会建议建模为 (src)-[edge1]->(i_node {P1, P2})-[edge2]->(dst)。在 NebulaGraph 3.0.1 中可以直接使用 (src)-[edge {P1, P2}]->(dst)，减少遍历深度有助于性能。

边的方向Graph

查询时，如果需要使用边的逆向查询，可以用如下语法：

(dst)<-[edge]-(src) 或者 GO FROM dst REVERSELY;

如果不关心边的方向，可以使用如下语法：

(src)-[edge]-(dst) 或者 GO FROM src BIDIRECT;

因此，通常同一条边没有必要反向再冗余插入一次。

合理设置 Tag 属性Graph

在图建模中，请将一组类似的平级属性放入同一个 Tag，即按不同概念进行分组。

正确使用索引Graph

使用属性索引可以通过属性查找到 VID。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。

合理设计 VIDGraph

参考Graph。

长文本Graph

为边创建属性时请勿使用长文本：这些属性会被Graph，导致写入放大问题（write amplification）。此时建议将长文本放在 HBase/ES 中，将其地址存放在 NebulaGraph 中。

关于支持动态图（时序图）Graph

在某些场景下，图需要同时带有时序信息，以描述整个图的结构随着时间变化的情况 ^Graph。

NebulaGraph 3.0.1 的边可以使用 Rank 字段存放时间信息 (int64)，但是点上没有字段可以存放时间信息（存放在属性会被新写入覆盖）。一个折中的办法是在点上设计自己指向自己的自环，并将时间信息放置在自环的 Rank 上。