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图数据库 Nebula Graph 的数据模型和系统架构设计

Nebula Graph：一个开源的分布式图数据库。作为唯一能够存储万亿个带属性的节点和边的在线图数据库，Nebula Graph 不仅能够在高并发场景下满足毫秒级的低时延查询要求，而且能够提供极高的服务可用性和数据安全性。

本篇主要介绍 Nebula Graph 的数据模型和系统架构设计。

有向属性图 DirectedPropertyGraph

Nebula Graph 采用易理解的有向属性图来建模，也就是说，在逻辑上，图由两种图元素构成：顶点和边。

顶点 Vertex

在 Nebula Graph 中顶点由标签 tag 和对应 tag 的属性组构成， tag 代表顶点的类型，属性组代表 tag 拥有的一种或多种属性。一个顶点必须至少有一种类型，即标签，也可以有多种类型。每种标签有一组相对应的属性，我们称之为 schema 。

如上图所示，有两种 tag 顶点：player 和 team。player 的 schema 有三种属性 ID （vid）， Name （sting）和 Age （int）；team 的 schema 有两种属性 ID （vid）和 Name （string）。

和 Mysql 一样，Nebula Graph 是一种强 schema 的数据库，属性的名称和数据类型都是在数据写入前确定的。

边 Edge

在 Nebula Graph 中边由类型和边属性构成，而 Nebula Graph 中边均是有向边，有向边表明一个顶点（起点 src ）指向另一个顶点（终点 dst ）的 关联关系 。此外，在 Nebula Graph 中我们将边类型称为 edgetype ，每一条边 只有一种 edgetype ，每种 edgetype 相应定义了这种边上属性的 schema 。

回到上面的图例，图中有两种类型的边，一种为 player 指向 player 的 like 关系，属性为** likeness (double)；另一种为 player 指向 team 的 serve** 关系，两个属性分别为 start_year (int) 和 end_year (int)。

需要说明的是，起点1 和终点2 之间，可以同时存在多条相同或者不同类型的边。

图分割 GraphPartition

由于超大规模关系网络的节点数量高达百亿到千亿，而边的数量更会高达万亿，即使仅存储点和边两者也远大于一般服务器的容量。因此需要有方法将图元素切割，并存储在不同逻辑分片 partition 上。Nebula Graph 采用边分割的方式，默认的分片策略为 哈希散列 ，partition 数量为静态设置并不可更改。

数据模型 DataModel

在 Nebula Graph 中，每个顶点被建模为一个 key-value ，根据其 vertexID（或简称 vid）哈希散列后，存储到对应的 partition 上。

一条逻辑意义上的边，在 Nebula Graph 中将会被建模为两个独立的 key-value ，分别称为 out-key 和 in-key 。out-key 与这条边所对应的起点存储在同一个 partition 上，in-key 与这条边所对应的终点存储在同一个 partition 上。

关于数据模型的详细设计会在后续的系列文章中介绍。

系统架构Architecture

Nebula Graph 包括四个主要的功能模块，分别是 存储层 、 元数据服务 、 计算层 和 客户端 。<br /> 图数据库 Nebula Graph 的数据模型和系统架构设计

存储层 Storage

在 Nebula Graph 中存储层对应进程是 nebula-storaged ，其核心为基于 Raft（用来管理日志复制的一致性算法）协议的分布式 Key-valueStorage 。目前支持的主要存储引擎为「Rocksdb」和「HBase」。Raft 协议通过 leader/follower 的方式，来保持数据之间的一致性。Nebula Storage 主要增加了以下功能和优化：

Raft group
throughput
leader/follower

元数据服务层 Metaservice

Metaservice 对应的进程是 nebula-metad ，其主要的功能有：

用户管理：Nebula Graph 的用户体系包括 Goduser ， Admin ， User ， Guest 四种。每种用户的操作权限不一。
集群配置管理：支持上线、下线新的服务器。
图空间管理：增持增加、删除图空间，修改图空间配置（Raft副本数）
Schema 管理：Nebula Graph 为强 schema 设计。
- 通过 Metaservice 记录 Tag 和 Edge 的属性的各字段的类型。支持的类型有：整型 int, 双精度类型 double, 时间数据类型 timestamp, 列表类型 list等；
- 多版本管理，支持增加、修改和删除 schema，并记录其版本号

MetaService 层为有状态的服务，其状态持久化方法与 Storage 层一样通过 KVStore 方式存储。

计算层 Query Engine & Query Language(nGQL)

计算层对应的进程是 nebula-graphd ，它由完全对等无状态无关联的计算节点组成，计算节点之间相互无通信。 Query Engine **层的主要功能，是解析客户端发送 nGQL 文本，通过词法解析 Lexer 和语法解析 Parser 生成执行计划，并通过优化后将执行计划交由执行引擎，执行引擎通过 MetaService 获取图点和边的 schema，并通过存储引擎层获取点和边的数据。 Query Engine** 层的主要优化有：

异步和并发执行：由于 IO 和网络均为长时延操作，需采用异步及并发操作。此外，为避免单个长 query 影响后续 query，Query Engine 为每个 query 设置单独的资源池以保证服务质量 QoS。
计算下沉：为避免存储层将过多数据回传到计算层占用宝贵的带宽，条件过滤 where 等算子会随查询条件一同下发到存储层节点。
执行计划优化：虽然在关系数据库 SQL 中执行计划优化已经经历了长时间的发展，但业界对图查询语言的优化研究较少。Nebula Graph 对图查询的执行计划优化进行了一定的探索，包括 执行计划缓存 和 上下文无关语句并发执行 。