图解JanusGraph内部数据存储结构

前面的几篇文章中已经介绍了不少图数据库的基础知识：

开源图数据库Titan项目已经停止更新，JanusGraph可以说复活了Titan项目，到目前为止，JanusGraph与Titan在核心机制上相差不大。JanusGraph/Titan有如下关键设计：

1. 支持大规模图数据存储，Titan图数据库是建立在分布式集群上，数据存储容量和集群节点数量成正比

2. 支持弹性和线性扩展，高可用，高容错

3. 支持Gremlin图查询语言

4. 支持利用Hadoop计算框架对图数据进行分析

5. 支持外部索引：ElasticSearch、Solr、Lucene

6. 支持多储存引擎：Cassandra、HBase、Berkeley DB和InMemory模式;

7. 基于Apache License 2.0

本文内容以HBase作为Storage Backend，详细介绍JanusGraph的内部数据存储结构。

JanusGraph基本概念

在介绍关系数据的数据存储结构之前，我们先来看一下JanusGraph的基本概念。

同大多数图数据库一样，JanusGraph采用属性图进行建模。基于属性图的模型，JanusGraph有如下基本概念：

Vertex Label：节点的类型，用于表示现实世界中的实体类型，比如"人”，“车”。在JanusGraph中，每一个节点有且只有一个Vertex Label。当不显式指定Vertex Label时，采用默认的Vertex Label。

Vertex：节点/顶点，用于表示现实世界中的实体对象。

Edge Label：边的类型，用于表示现实世界中的关系类型，比如“通话关系”，“转账关系”，“微博关注关系”等；

Edge: 边，用于表示一个个具体的联系。JanusGraph的边都是单向边。如果需要双向边，则通过两条相反方向的单向边组成。JanusGraph不存在无向边。

Property Key：属性的类型，比如“姓名”，“年龄”，“时间”等。Property Key有Cardinality的概念。Cardinality有SINGLE、LIST和SET三种选项。这三种选项分别用于表示一个Property中，对于同一个Property Key是只允许有一个值、允许多个可重复的值，还是多个不可重复的值。

Property：属性，用于表示一个个具体的附加信息，采用Key-Value结构。Key就是Property Key，Value就是具体的值。

属性图举例

张三与李四是同事关系，他们从2017年开始成为同事，用属性图表达：

图切割

作为一种分布式图数据库，JanusGraph需要将数据切分存储到多台机器上。

典型的图切割方法有两种: 一种是按点切割，另一种是按边切割。

按点切割(Vertex-Cut)

按Vertex切割时，切割线通过图的Vertex，而不是Edge。每一条Edge边只保存一次，并且每一条Edge只出现在一台机器上，邻居多的Vertex会被分发到不同的机器上。

按边切割(Edge-Cut)

按Edge切割时，切割线只穿过连接vertex的edge，此时，每一个vertex只保存一次。切断的Edge会保存到多台机器上。

JanusGraph采用的分片方式是按Edge切割，而且是对于每一条边，都会被切断。切断后，该边会在起始Vertex上和目的Vertex上各存储一次。通过这种方式，JanusGraph不管是通过起始Vertex，还是从目的Vertex，都能快速找到对端Vertex。

备注

1. 对于Super Node的存储模式不同，这里暂不展开讨论。

2. JanusGraph允许将Edge Label定义为单向感知的edge. 对于单向感知的edge，只会从起始vertex查询此edge，不会从目的vertex反向查询。因此，这种情况下，目的节点不存储该vertex，仅在起始节点存储。

存储方式

还是以上面的例子为例，按边切割后，变成如下结果：

在JanusGraph中，是点为中心，按切边的方式存储数据的。节点的ID作为HBase的Rowkey，节点上的每一个属性和每一条边，作为该Rowkey的一个个独立的Cell。即每一个属性、每一条边，都是一个个独立的KCV结构(Key-Column-Value)。

如下图所示：

备注

简化起见，此处暂不考虑节点中如何记录其所属的Vertex Label。

详细存储格式

Vertex存储格式

1. Vertex ID以Rowkey的形式存储在HBase中，Vertex ID共包含64个bit。

2. Vertex ID由partition id、count、ID padding三部分组成。

3. 最高位5个bit是partition id. partition是JanusGraph抽象出的一个概念。当Storage Backend是HBase时，JanusGraph会根据partition数量，自动计算并配置各个HBase Region的split key，从而将各个partition均匀映射到HBase的多个Region中。然后通过均匀分配partition id最终实现数据均匀打散到Storage Backend的多台机器中。

4. 中间的count部分是流水号，其中最高位比特固定为0.

5. 最后几个bit是ID padding, 表示Vertex的类型。具体的位数长度根据不同的Vertex类型而不同。最常用的普通Vertex，其值为'000'。

各个Vertex类型后缀划分如下（拷贝自源码）：

Property存储格式

一个Property Key所关联的属性值有可能有一个，也有可能有多个，因此，JanusGraph使用Cardinality来描述Property Key的这种特点。有,和三种类型：

SINGLE表示一个Property Key只对应一个Value，这是最常用的场景。

LIST表示一个Property Key可以对应多个Value，多个Value可以有重复值。

SET表示一个Property Key可以对应多个Value，多个Value不可以有重复值。

JanusGraph的Property，在不同的Cardinality下，数据存储结构略有不同。整体原则是：根据Cardinality的不同，列名本身能够确定唯一的一个属性。

Cardinality为SINGLE时的存储结构

HBase的列名只存储Property Key的ID及方向。具体的Property Value值以及Property ID(JanusGraph为每一个Property分配的唯一ID)，都存放在Cell的Value中。另外，如果该Property还有额外的Remaining properties，也会放在Value中。Remaining properties一般不使用，仅在一些特殊场景下，用于为该Property记录更多的附加信息(比如存储元数据Edge Labe的定义等)。

PropertyKeyID及方向整个结构的详细结构在后文中描述；占用一个或多个字段，具体格式在后文描述;及采用相同的格式，具体格式在后文描述。

Candinality为LIST时的存储结构

各个部分与Cardinality为SINGLE时的结构相似，区别在于属性的ID被放在了列名中，而不是放在Value中。

Candinality为SET存储结构

各个部分与Cardinality为SINGLE时的结构相似，区别在于属性的值被放在了列名中，而不是放在Value中。

属性的Property Key ID和方向存储结构

每一个Property Key本身也有一个唯一的ID。为标识各个属性是属于哪一种Property Key，JanusGraph记录了各个属性对应的Property Key的ID。JanusGraph在存储时，会将Property Key ID以及DirectionID(分系统类型/隐藏/常规不隐藏三种属性)组装在一起，使用多个字节来表示。

属性的ID和属性值存储结构

属性的值根据Property Key中定义的数据类型不同，有不同的序列化器。比如，String有StringSerializer, integer有IntegerSerializer. 其中IntegerSerializer与属性ID的格式化方式相同。

属性的ID作为一种无符号整数，JanusGraph将其格式化为多个字节。每一个字节的最高位比特用于表示是最后一个字节。表示不是最后一个字节，表示是最后一个字节。

边存储格式

JanusGraph的Edge Label也有一个概念。有等不同的取值，其中以取值最为常用。

MULTIPLICITY为MULTI时的存储结构

边的存储格式与属性类似，Property Key和Edge Label被抽象成了Relation Type，并采用相同的数据结构。SortKey是一种特殊的属性，JanusGraph允许在定义Edge Label时指定其中的一个或多个属性为Sort Key。对于边的Sort Key属性，JanusGraph在存储时会将其存储在Relation Type ID的后面,其他所有字段的前面。通过这种方式，可以保证一个节点的多条同一个类型的边，会按Sort Key属性排序存储。这对于一个节点有大量边时，对查询性能提升有帮助。

MULTIPLICITY非MULTI且此方向存在多条边时的存储结构

MULTIPLICITY非MULTI且此方向仅有一条边时的存储结构

以上系作者根据自己对源代码的理解整理而成，难免有不准确或者不全面的地方。欢迎指正，交流。

关于"NoSQL漫谈"

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