Nebula Graph 的数据模型和系统架构设计
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。
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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。
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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。
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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。
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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 。
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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
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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。
time-to-live
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。
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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 。
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客户端 API & Console
Nebula Graph 提供 C++、Java、Golang 三种语言的客户端,与服务器之间的通信方式为 RPC,采用的通信协议为 Facebook-Thrift。用户也可通过 Linux 上 console 实现对 Nebula Graph 操作。Web 访问方式目前在开发过程中。
Nebula Graph:一个分布式,可扩展,快速的图形数据库,目前已开源。
GitHub: https://github.com/vesoft-inc/nebula