Nebula Graph概念介绍

0412105

Nebula Graph 是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库，能够承载数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询。

图片[1]-Nebula Graph概念介绍-不念博客
Nebula Graph

1.1 Nebula 数据模型

  • 图空间（Space）：图空间是 Nebula Graph 中彼此隔离的图数据集合，与 MySQL 中的 database 概念类似。
  • 点（Vertex）：点用来保存实体对象，特点如下：
    • 点是用点标识符（VID
      或称为 Vertex ID
      ）标识的。VID
      在同一图空间中唯一。VID 是一个 int64，或者 fixed_string(N)。
    • 点必须有至少一个 Tag，也可以有多个 Tag，但不能没有 Tag。
  • 边（Edge）：边是用来连接点的，表示两个点之间的关系或行为，特点如下：
    • 两点之间可以有多条边。
    • 边是有方向的，不存在无向边。
    • 四元组 <起点VID、Edge type、边排序值(Rank)、终点VID>
      用于唯一标识一条边。边没有 EID。
    • 一条边有且仅有一个 Edge type。
    • 一条边有且仅有一个 rank。其为 int64，默认为 0。
  • 标签（Tag）：点的类型，定义了一组描述点类型的属性。
  • 边类型（Edge type）：边的类型，定义了一组描述边的类型的属性。Tag 和 Edge type 的作用，类似于关系型数据库中“点表”和“边表”的表结构。
  • 属性（Properties）：属性是指以键值对（Key-value pair）形式存储的信息。

1.2 Nebula 架构总览

Nebula Graph 由三种服务构成：Graph 服务、Meta 服务和 Storage 服务，是一种存储与计算分离的架构。

  • Graph 服务主要负责处理查询请求，包括解析查询语句、校验语句、生成执行计划以及按照执行计划执行四个大步骤。
  • Meta 服务负责管理元数据信息，包括用户账号和权限信息、分片位置信息、图空间、Schema 信息、作业信息等等。
  • Storage 服务负责数据的存储，通过 Raft 协议保证数据多副本之间的一致性。
图片[2]-Nebula Graph概念介绍-不念博客
Nebula 架构

1.3 Nebula 快速入门

本文将介绍在 Centos7 操作系统上通过 RPM 安装 Nebula。

1.3.1 安装 Nebula Graph

下载 RPM 安装包。

wget https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/2.6.1/nebula-graph-2.6.1.el7.x86_64.rpm

安装 RPM 包。

sudo rpm -ivh nebula-graph-2.6.1.el7.x86_64.rpm

1.3.2 启动 Nebula Graph 服务

Nebula Graph 使用脚本 nebula.service
管理服务，包括启动、停止、重启、中止和查看。

nebula.service
的默认路径是 /usr/local/nebula/scripts
，如果修改过安装路径，请使用实际路径。

nebula.service 脚本的语法如下。

sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service 
[-v] [-c <config_file_path>]
<start|stop|restart|kill|status>
<metad|graphd|storaged|all>

参数说明如下。

图片[3]-Nebula Graph概念介绍-不念博客
参数说明

我们使用以下命令启用 Nebula Graph 的所有服务，包括 Meta 服务、Graph 服务和 Storage 服务。

sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service start all

查看所有服务的状态，可以看到此时 Nebula Graph 的服务都已经正常启动。

sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service status all

# 返回结果
[WARN] The maximum files allowed to open might be too few: 1024
[INFO] nebula-metad(de03025): Running as 62568, Listening on 9559
[INFO] nebula-graphd(de03025): Running as 62658, Listening on 9669
[INFO] nebula-storaged(de03025): Running as 62673, Listening on 9779

1.3.3 连接 Nebula Graph

Nebula Graph 支持多种类型客户端，包括 CLI 客户端、GUI 客户端和流行编程语言开发的客户端，详情可以查看 [Nebula Graph 生态工具概览] (https://docs.nebula-graph.com.cn/2.6.1/20.appendix/6.eco-tool-version/)。接下来将介绍如何使用原生 CLI 客户端 Nebula Console 来连接 Nebula Graph 数据库。

首先在 Github 的 [Nebula Console 下载页面] (https://github.com/vesoft-inc/nebula-console/releases) 根据机器的系统和 CPU 架构选择对应的二进制文件。我使用的机器的 CPU 架构是 x86_64 的，因此这里选择下载 amd64 的二进制文件。

图片[4]-Nebula Graph概念介绍-不念博客
Nebula Graph

为了方便使用，将文件重命名为 nebula-console。

wget https://github.com/vesoft-inc/nebula-console/releases/download/v2.6.0/nebula-console-linux-amd64-v2.6.0
mv nebula-console-linux-amd64-v2.6.0 nebula-console

为 nebula-console 二进制文件赋予可执行权限。

chmod +x nebula-console

nebula-console 的语法如下。

./nebula-console -addr <ip> -port <port> -u <username> -p <password> [-t 120] [-e "nGQL_statement" | -f filename.nGQL]

参数说明如下。

图片[5]-Nebula Graph概念介绍-不念博客
参数说明

使用以下命令连接 Nebula Graph。

./nebula-console -addr 192.168.1.12 -port 9669 -u root -p nebula

看到以下输出说明连接成功。

图片[6]-Nebula Graph概念介绍-不念博客
连接成功

1.3.4 使用常用命令

接下来将使用下图的数据集演示 Nebula Graph 基础的操作语法，包括用于 Schema 创建和常用增删改查操作的语句。nGQL（Nebula Graph Query Language）是 Nebula Graph 使用的的声明式图查询语言，支持灵活高效的图模式，而且 nGQL 是为开发和运维人员设计的类 SQL 查询语言，易于学习。

下表为 basketballplayer 数据集的结构示例，包括两种类型的点（player、team）和两种类型的边（serve、follow）。

图片[7]-Nebula Graph概念介绍-不念博客
常用命令

本文将使用下图的数据集演示基础操作的语法。

图片[8]-Nebula Graph概念介绍-不念博客
语法

1.3.4.1 创建和选择图空间

执行如下语句创建名为basketballplayer
的图空间。

(root@nebula) [(none)]> CREATE SPACE basketballplayer(partition_num=15, replica_factor=1, vid_type=fixed_string(30));

选择图空间basketballplayer
。

(root@nebula) [(none)]> USE basketballplayer;

查看创建的图空间。

(root@nebula) [basketballplayer]>  SHOW SPACES;
+--------------------+
| Name               |
+--------------------+
| "basketballplayer" |
+--------------------+

1.3.4.2 创建 Tag 和 Edge type

Tag 和 Edge type 的作用，类似于关系型数据库中“点表”和“边表”的表结构。创建 Tag: player
和 team
，以及 Edge type: follow
和 serve
。

CREATE TAG player(name string, age int); 
CREATE TAG team(name string); 
CREATE EDGE follow(degree int); 
CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);

1.3.4.3 插入点和边

可以使用 INSERT
语句，基于现有的 Tag 插入点，或者基于现有的 Edge type 插入边。

插入代表球员和球队的点。

INSERT VERTEX player(name, age) VALUES "player100":("Tim Duncan", 42);
INSERT VERTEX player(name, age) VALUES "player101":("Tony Parker", 36);
INSERT VERTEX player(name, age) VALUES "player102":("LaMarcus Aldridge", 33);
INSERT VERTEX team(name) VALUES "team203":("Trail Blazers"), "team204":("Spurs");

插入代表球员和球队之间关系的边。

INSERT EDGE follow(degree) VALUES "player101" -> "player100":(95);
INSERT EDGE follow(degree) VALUES "player101" -> "player102":(90);
INSERT EDGE follow(degree) VALUES "player102" -> "player100":(75);
INSERT EDGE serve(start_year, end_year) VALUES "player101" -> "team204":(1999, 2018),"player102" -> "team203":(2006, 2015);

1.3.4.4 创建索引

MATCH
和 LOOKUP
语句的执行都依赖索引，但是索引会导致写性能大幅降低（降低 90% 甚至更多）。请不要随意在生产环境中使用索引，除非很清楚使用索引对业务的影响。

必须为“已写入但未构建索引”的数据重建索引，否则无法在 MATCH
和 LOOKUP
语句中返回这些数据，参见 [重建索引] (https://docs.nebula-graph.com.cn/2.6.1/3.ngql-guide/14.native-index-statements/4.rebuild-native-index/)。

原生索引可以基于指定的属性查询数据，创建原生索引分为以下 3 种情况：

  • 创建 Tag/Edge type 索引。Tag 索引和 Edge type 索引应用于和Tag、Edge type 自身相关的查询，例如用 LOOKUP
    查找有 Tag player
    的所有点。
  • 创建单属性索引。“属性索引”应用于基于属性的查询，例如基于属性 age
    找到 age == 19
    的所有的点。
  • 创建复合属性索引（遵循”最左匹配原则”）。

关于创建索引的详细内容可以查看 [CREATE INDEX] (https://docs.nebula-graph.com.cn/2.6.1/3.ngql-guide/14.native-index-statements/1.create-native-index/#tagedge_type)

1.3.4.4.1 为 TAG 创建索引

为 TAG team 的创建索引，需要重建索引确保对已存在数据生效，注意在重建索引之前我们等待 20s，因为新创建的索引并不会立刻生效，因为创建索引是异步实现的，Nebula Graph 需要在下一个心跳周期才能完成索引的创建。

# 为 Tag team 创建索引 team_index_1。 
CREATE TAG INDEX team_index_1 ON team(); 
# 重建索引确保能对已存在数据生效。
:sleep 20
REBUILD TAG INDEX team_index_1;

为 TAG player 的 name 属性创建单属性索引，为 name 和 age 属性创建复合属性索引。

# 为 Tag player 的 name 属性创建单属性索引 player_index_1。
# 索引长度为10。即只使用属性 name 的前 10 个字符来创建索引。
CREATE TAG INDEX player_index_1 ON player(name(20)); 
# 重建索引确保能对已存在数据生效。 
REBUILD TAG INDEX player_index_1;

# 为 Tag player 的 name 和 age 属性创建复合属性索引 player_index_2。
CREATE TAG INDEX player_index_2 ON player(name,age); 
# 重建索引确保能对已存在数据生效。 
:sleep 20
REBUILD TAG INDEX player_index_2;

新创建的索引并不会立刻生效，创建新的索引并尝试立刻使用(例如 LOOKUP
或者 REBUILD INDEX
)通常会失败（报错 can’t find xxx in the space
）。因为创建步骤是异步实现的，Nebula Graph 要在下一个心跳周期才能完成索引的创建。可以使用如下方法之一：

  • 1.在 SHOW TAG/EDGE INDEXES
    语句的结果中查找到新的索引。
  • 2.等待两个心跳周期，例如 20 秒。如果需要修改心跳间隔，请为所有配置文件修改参数 heartbeat_interval_secs
    。

1.3.4.4.2 为 EDGE type 创建索引

为 EDGE type 创建索引的方式和点相同，只是把关键字改成 EDGE 即可。

# 为 EDGE follow 的 degree 属性创建索引，并重建索引。
CREATE EDGE INDEX follow_index_1 on follow(degree);
:sleep 20
REBUILD EDGE INDEX follow_index_1;

# 为 EDGE serve 创建索引，并重建索引。
CREATE EDGE INDEX serve_index_1 on serve();
:sleep 20
REBUILD EDGE INDEX serve_index_1;


# 为 EDGE serve 创建复合属性索引，并重建索引。
CREATE EDGE INDEX serve_index_2 on serve(start_year,end_year);
:sleep 20
REBUILD EDGE INDEX serve_index_2;

1.3.4.5 查看索引

查看为 TAG player 和 team 创建的索引。

(root@nebula) [basketballplayer]> SHOW TAG INDEXES;
+------------------+----------+-----------------+
| Index Name       | By Tag   | Columns         |
+------------------+----------+-----------------+
| "player_index_1" | "player" | ["name"]        | # 单属性索引
| "player_index_2" | "player" | ["name", "age"] | # 复合属性索引
| "team_index_1"   | "team"   | []              | # TAG 索引
+------------------+----------+-----------------+

查看为 EDGE follow 和 serve 创建的索引。

(root@nebula) [basketballplayer]> SHOW EDGE INDEXES;
+------------------+----------+----------------------------+
| Index Name       | By Edge  | Columns                    |
+------------------+----------+----------------------------+
| "follow_index_1" | "follow" | ["degree"]                 | # 单属性索引
| "serve_index_1"  | "serve"  | []                         | # EDGE 索引
| "serve_index_2"  | "serve"  | ["start_year", "end_year"] | # 复合属性索引
+------------------+----------+----------------------------+

1.3.4.6 删除索引

删除 TAG player 的索引 player_index_2。

(root@nebula) [basketballplayer]> DROP TAG INDEX player_index_2;

删除 EDGE serve 的索引 serve_index_2。

(root@nebula) [basketballplayer]> DROP EDGE INDEX serve_index_2;

1.3.4.7 查询数据

查询数据主要有以下 4 种语句：

  • GO 语句可以根据指定的条件遍历数据库。GO
    语句从一个或多个点开始，沿着一条或多条边遍历，可以使用 YIELD
    子句中指定的返回的信息。
  • FETCH 语句可以获得点或边的属性。
  • LOOKUP 语句是基于索引的，和 WHERE
    子句一起使用，查找符合特定条件的数据。
  • MATCH 语句是查询图数据最常用的，与 GO
    或 LOOKUP
    等其他查询语句相比，MATCH
    的语法更灵活。MATCH 语句可以描述各种图模式，它依赖索引去匹配 Nebula Graph 中的数据模型。

1.3.4.7.1 GO 语句示例

从 TAG player 中 VID 为 player101
的球员开始，沿着边 follow
找到连接的球员。

(root@nebula) [basketballplayer]> GO FROM "player101" OVER follow;
+-------------+
| follow._dst |
+-------------+
| "player100" |
| "player102" |
+-------------+

1.3.4.7.2 FETCH 语句示例

查询 TAG player 中 VID 为 player100
的球员的属性值。

(root@nebula) [basketballplayer]> FETCH PROP ON player "player100";
+----------------------------------------------------+
| vertices_                                          |
+----------------------------------------------------+
| ("player100" :player{age: 42, name: "Tim Duncan"}) |
+----------------------------------------------------+

获取连接 player102 和 team203 的边 serve 的所有属性值。

(root@nebula) [basketballplayer]> FETCH PROP ON serve "player102" -> "team203";
+-----------------------------------------------------------------------+
| edges_                                                                |
+-----------------------------------------------------------------------+
| [:serve "player102"->"team203" @0 {end_year: 2015, start_year: 2006}] |
+-----------------------------------------------------------------------+

1.3.4.7.3 LOOKUP 语句示例

列出 TAG player 的所有 VID。

(root@nebula) [basketballplayer]> LOOKUP ON player;
+-------------+
| VertexID    |
+-------------+
| "player100" |
| "player102" |
| "player103" |
+-------------+

列出 EDGE serve 所有边的起始点、目的点和 rank。

(root@nebula) [basketballplayer]> LOOKUP ON serve;
+-------------+-----------+---------+
| SrcVID      | DstVID    | Ranking |
+-------------+-----------+---------+
| "player101" | "team204" | 0       |
| "player102" | "team203" | 0       |
+-------------+-----------+---------+

LOOKUP 也可以基于 where 条件进行过滤，例如在 EDGE serve 中查询 start_year == 2006 的属性值。

(root@nebula) [basketballplayer]> LOOKUP ON serve where serve.start_year == 2006;
+-------------+-----------+---------+
| SrcVID      | DstVID    | Ranking |
+-------------+-----------+---------+
| "player102" | "team203" | 0       |
+-------------+-----------+---------+

1.3.4.7.4 MATCH 语句示例

通过 MATCH 语句分别查询 TAG player 和 team 的属性值。

# 查询 Tag 为 player 的点的属性值
(root@nebula) [basketballplayer]> MATCH (x:player) return x;
+-----------------------------------------------------------+
| x                                                         |
+-----------------------------------------------------------+
| ("player100" :player{age: 42, name: "Tim Duncan"})        |
| ("player101" :player{age: 36, name: "Tony Parker"})       |
| ("player102" :player{age: 33, name: "LaMarcus Aldridge"}) |
+-----------------------------------------------------------+

# 查询 Tag 为 team 的点的属性值
(root@nebula) [basketballplayer]> MATCH (x:team) return x;
+------------------------------------------+
| x                                        |
+------------------------------------------+
| ("team203" :team{name: "Trail Blazers"}) |
| ("team204" :team{name: "Spurs"})         |
+------------------------------------------+

也可以根据索引所在的属性进行查询，例如我们查询 TAG player 的 name 字段名为 Tony parker 的属性值。

(root@nebula) [basketballplayer]> MATCH (v:player{name:"Tony Parker"}) RETURN v;
+-----------------------------------------------------+
| v                                                   |
+-----------------------------------------------------+
| ("player101" :player{age: 36, name: "Tony Parker"}) |
+-----------------------------------------------------+

由于 TAG team 上的 name 属性并没有建立索引，因此无法根据 name 属性进行查询。

(root@nebula) [basketballplayer]> MATCH (v:team{name:'Spurs'}) RETURN v;
[ERROR (-1005)]: IndexNotFound: No valid index found

使用 MATCH 查询 EDGE serve 的属性值。

(root@nebula) [basketballplayer]> MATCH ()-[e:serve]-()  RETURN e;
+-----------------------------------------------------------------------+
| e                                                                     |
+-----------------------------------------------------------------------+
| [:serve "player101"->"team204" @0 {end_year: 2018, start_year: 1999}] |
| [:serve "player102"->"team203" @0 {end_year: 2015, start_year: 2006}] |
+-----------------------------------------------------------------------+

1.3.4.7.5 实际的查询例子

使用以下语句查询和 Tony Parker 有关的球员和球队。

(root@nebula) [basketballplayer]> MATCH p=(v:player{name:"Tony Parker"})-->(v2)   RETURN p
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| p                                                                                                                                         |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| <("player101" :player{age: 36, name: "Tony Parker"})-[:serve@0 {end_year: 2018, start_year: 1999}]->("team204" :team{name: "Spurs"})>     |
| <("player101" :player{age: 36, name: "Tony Parker"})-[:follow@0 {degree: 95}]->("player100" :player{age: 42, name: "Tim Duncan"})>        |
| <("player101" :player{age: 36, name: "Tony Parker"})-[:follow@0 {degree: 90}]->("player102" :player{age: 33, name: "LaMarcus Aldridge"})> |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

和 Tony Parker 有关系的球员和球队在下图中用绿色方框标识。

图片[9]-Nebula Graph概念介绍-不念博客

1.3.4.8 修改点和边

用户可以使用 UPDATE
语句或 UPSERT
语句修改现有数据。UPSERT
是 UPDATE
和 INSERT
的结合体。当使用 UPSERT
更新一个点或边，如果它不存在，数据库会自动插入一个新的点或边。

首先查询 TAG player 现在的属性值。

(root@nebula) [basketballplayer]> match (n:player) return n;
+-----------------------------------------------------------+
| n                                                         |
+-----------------------------------------------------------+
| ("player100" :player{age: 42, name: "Tim"})               |
| ("player101" :player{age: 36, name: "Tony Parker"})       |
| ("player102" :player{age: 33, name: "LaMarcus Aldridge"}) |
+-----------------------------------------------------------+

用 UPDATE
修改 VID 为 player100
的球员的 name
属性，然后用 FETCH
语句检查结果。

(root@nebula) [basketballplayer]> UPDATE VERTEX "player100" SET player.name = "Tim";

(root@nebula) [basketballplayer]> FETCH PROP ON player "player100";
+---------------------------------------------+
| vertices_                                   |
+---------------------------------------------+
| ("player100" :player{age: 42, name: "Tim"}) |
+---------------------------------------------+

执行 UPSERT
语句，分别对已存在的 player101 和未存在的 player103 进行操作，通过 MATCH 查询可以看到在 UPSERT
修改了原本 player101 的值，新插入的 player103。

(root@nebula) [basketballplayer]> UPSERT VERTEX "player101" SET player.name = "CRIS", player.age = 18;
(root@nebula) [basketballplayer]> UPSERT VERTEX "player103" SET player.name = "THOMAS", player.age = 20;


(root@nebula) [basketballplayer]> match (n:player) return n;
+-----------------------------------------------------------+
| n                                                         |
+-----------------------------------------------------------+
| ("player101" :player{age: 18, name: "CRIS"})              |
| ("player100" :player{age: 42, name: "Tim"})               |
| ("player102" :player{age: 33, name: "LaMarcus Aldridge"}) |
| ("player103" :player{age: 20, name: "THOMAS"})            |
+-----------------------------------------------------------+

1.3.4.9 删除点和边

删除点。

nebula> DELETE VERTEX "player101";

删除边。

nebula> DELETE EDGE follow "player101" -> "team204";

1.3.4.10 删除 TAG 和 EDGE

删除 TAG/EDGE 前要确保 TAG/EDGE 不包含任何索引，否则 DROP TAG
时会报冲突错误 [ERROR (-8)]: Conflict!

删除 TAG。

# 删除 TAG 的索引
DROP TAG INDEX player_index_1;
DROP TAG INDEX team_index_1;

# 删除 TAG 
DROP TAG player;
DROP TAG team;

删除 EDGE。

# 删除 EDGE 的索引
DROP EDGE INDEX follow_index_1
DROP EDGE INDEX serve_index_1

# 删除 EDGE 
DROP EDGE follow;
DROP EDGE serve;
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数据库
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