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本文关注RedisGraph的整体架构#xff0c;分别从图存储模型、索引、并发控制、和执行计划四个方面简要阐述。下图为RedisGraph的整体架构图。 1 图存储模型
了解一个图数据库的架构#xff0c;最重要的就是其图存储模型#xff0c;即其中的…The architecture of RedisGraph
本文关注RedisGraph的整体架构分别从图存储模型、索引、并发控制、和执行计划四个方面简要阐述。下图为RedisGraph的整体架构图。 1 图存储模型
了解一个图数据库的架构最重要的就是其图存储模型即其中的图数据是怎么组织和存储的。
首先在一个图数据库中必不可少的数据是节点的属性node attribute以及节点之间的关系edge。比如说图数据库中有两个节点node1{name: 小明}、node1{name: 小红}两者存在朋友关系那么就需要存储node1和node2的name属性以及node1和node2之间的朋友关系。除此之外RedisGraph还支持存储节点之间的关系的属性edge attribute比如存储node1和node2朋友关系的建立时间。
在RedisGraph中node attribute和edge attribute存储在Block数组中而节点之间的关系使用邻接矩阵进行存储。值得注意的是node的数量与邻接矩阵的维数是一致的。每一个节点都有一个node_id≥ 0节点属性存储在Block数组node_id偏移地址nodes[node_id]处节点的下一跳信息存储在邻接矩阵adjacency的第node_id行。显而易见这样做的目的是快速索引节点属性和下一跳信息。
对于节点间关系的存储RedisGraph不仅仅使用了邻接矩阵。为了方便快速查询还是用了label矩阵labels和relation矩阵relations。为了适应类型化节点每个标签分配一个额外的矩阵即label矩阵。每个类型的关系都有自己的专用矩阵即relation矩阵。
2 索引
RedisGraph中并没有索引的代码实现其使用RediSearch搜索引擎来构造索引并且RedisGraph仅仅支持哈希索引。RedisGraph中的索引分为两种exact match index和full-text index。本文只关注exact match index。 为什么要建立索引 我们来看一个cypher查询 GRAPH.QUERY DEMO_GRAPH MATCH (n:作品)-[]-(m:角色) where m.name郭靖 return n.name这个查询仅仅涉及name‘郭靖’如果没有在角色: name上建立索引RedisGraph只能是扫描一遍Block数组进行字符串匹配来找出name郭靖’的节点。显然这效率低下。 索引的key和value是什么 以一个在节点属性上建立索引的cypher为例进行分析 GRAPH.QUERY DEMO_GRAPH CREATE INDEX ON :角色(name)RedisGraph在执行这个请求后就会在角色的name属性上建立索引。 索引的key是name属性value是node_id。通过node_id就可以在Block数组中查询节点属性在矩阵中查询下一跳信息。 同样如果在关系的属性上建立索引那么索引的key是属性value是edge_id。
3 并发控制
RedisGraph内创建有两个线程池分别是读线程池(_readers_thpool)和写线程池(_writers_thpool)分别用于处理读写请求。当接收到query时redisgraph会为其分配读写线程若线程池满则放入等待队列中。
RedisGraph内创建有两个线程池分别是读线程池和写线程池分别用于处理读写请求。当接收到query时RedisGraph会为其分配读写线程若线程池满则放入等待队列中。需要注意的是写线程池中的线程数为1即RedisGraph中不会出现write-write冲突。
在并发控制过程中Redisgraph的封锁粒度为Graph。
4 执行计划
RedisGraph使用Cypher查询语言并为其构建了解析器。与一般的关系数据库类似RedisGraph也需要进行词法分析、语法分析、语义分析等流程从而生成执行计划。
RedisGraph会将查询操作转换为相应的矩阵操作获取查询结果。当一个搜索模式 (N0)-[A]-(N1)-[B]-(N2)-[A]-(N3) 被用作查询的一部分时RedisGraph将其转换为一组矩阵乘法。对于给定的示例一种可能的表达式是A * B * Transpose(A)。
