主要参考书籍：graph database
近期工作中要做一些图谱的应用，于是这几天就调研了下图数据库，最后就有了本文。ps：本人第一次做图谱相关的应用，具体怎么构建也还不清楚，大家有什么资料、建议欢迎私信、留言的。
图领域的问题
整个图领域，所有要解决问题都能分为两大类：
- Technologies used primarily for transactional online graph persistence, typically accessed directly in real time from an application（在线处理）
- Technologies used primarily for offline graph analytics, typically performed as a series of batch steps（离线分析）
另一种分类是从采用的技术上，3 种主要的图数据模型：
- property graph
- Resource Description Framework (RDF) triples
- hypergraphs
市面上大多数图数据库都是基于 property graph 来做的。
图数据库
看图数据库的时候，我们从两个技术点切入：
- The underlying storage
- The processing engine
像 Titan 使用的不是 native 存储，后端可以使用
- Apache Cassandra
- Apache HBase
- Oracle BerkeleyDB
而 neo4j 用的就都是 native graph storage and native graph processing
此处解释下什么叫 native graph storage 和 native graph processing
native graph processing
如果存储具有 index-free adjacency 属性，则称为具有 native processing属性。
那什么叫 index-free adjacency？
如果每个节点直接指向关联的节点，相当于每个节点都有一个自己的局部索引，比起全局索引来说，成本更低，因此速度也更快
native graph storage
index-free adjacency 是图数据库相比于传统的 mysql 的优势的核心 key，那么图数据库用什么结构去存储 index-free adjacency 是关键设计点。
架构上生层是对外访问的 api，右边是事务管理，左边有 cache 等，下面我们看下 disk 上存储的结构：
neo4j 在磁盘上会分不同的 store file 存储
- neostore.nodestore.db：存储 node
- neostore.propertystore.db：存储属性
- neostore.relationshipstore.db：存储关系
一个重要的设计点是 store 中存储的 record 都是固定大小的，固定大小带来的好处是：因为每个 record 的大小固定，因此给定 id
就能快速进行定位。
具体结构是：
上图第一个是 node record 的结构：
- 1byte：in-use flag，表明该 node 是否在使用
- 4byte：第一个 relation id
- 4byte：第一个 property id
- 5byte：label 信息（可能直接 inline 存储）
- 1byte：reversed
下面是 relation record 的结构：
刚开始是开始和结束节点的 node id，接着是 relation type pointer，然后开始和结束节点的前驱和后继 relation id
更形象一点的图
一个可能的搜索过程是：对于给定的一个 node record，可以通过 id 进行简单的偏移计算得到 node，然后通过 relation_id 定位到 relation record，然后得到 end node id，通过偏移计算得到 node
双向存储
还有一个问题：图中节点的关系是有方向的，怎么记录这种方向呢？如果方向是双向的，我们难道要存储两个 relation 吗？
看例子：
这种 partner 的关系天然就是双向的，但是我们存储的时候，难道要存储两个关系吗，如下图：
那肯定是不需要的，这种存储就是一种浪费，那到底 neo4j 中是怎么存储 partner 这种双向关系的呢？
答案是：以任意一个节点为开端，另一个为尾端，即存储成为单向的关系
在 neo4j 中任意的关系都有一个 start node 和一个 end node，而且 start node 和 end node 都会有个关联的双向链表，这个双向链表中就记录了从该节点出去和进入的所有关系，一个实例是：
图片来自：neo4j 底层存储结构分析 (1)
上图中 B 节点的 prev 和 next 我们就能看到在这个链表中，B 有时候是 start node 有时候是 end node。
至此我们就对图数据库有了个大概的了解了，后续的分析会随着项目的推进持续输出。
待完成
下面是今后需要跟进的一些工作
- 性能测试
- 分布式方案
- Titan 调研
- ....
参考
neo4j 底层存储结构分析 (1)
Modelling Data in Neo4j: Bidirectional Relationships
