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常识是永远的流行色!码友们，点赞再看，养成好习惯~ 一：存储模式留言或私信我，邀请你退出“图数据库交换”微信群！ 1、图内容本文以下所有内容基于：JanusGraph基于属性图来进行结构图数据： 属性图： 属性图是由 顶点（Vertex），边（Edge），属性（Property）组成的有向图 Vertex能够蕴含Properties；Edge也能够蕴含Properties； 2、存储办法图存储的形式罕用的有两种：邻接列表 和 邻接矩阵 JanusGraph采纳邻接列表进行图数据的存储，如下图所示：（此处将图中节点形象为 只有节点，没有属性） 在Janusgraph中一个顶点的邻接列表蕴含该节点对应的属性和关联的边，下述会具体阐明 Janusgraph中邻接列表是如何实现的； 3、图切割形式图的切割形式分为两种：按节点切割(Vertex Cut)和按边切割(Edge Cut) Vertex Cut：依据点进行切割，每个边只存储一次，只有是节点对应的边便会多一份该节点的存储Edge Cut：依据边进行切割，以节点为核心，边会存储两次，源节点的邻接列表存储一次，指标节点的邻接列表存储一次在Janusgraph中既存在Edge Cut，也存在Vertex Cut的状况； 在默认的状况下应用边切割，而针对热点节点能够通过配置makeVertexLabel('product').partition()来将节点类型为product类型的节点进行Vertex Cut； 也就是说，在没有上述makeVertexLabel('product').partition()配置的话，JanusGraph所有的图数据都是以Edge Cut的形式来进行切割存储的； 具体能够查看文章：《JanusGraph-分区》中自定义分区局部中对于图切割局部的介绍； 咱们例子来阐明一下： 如下图： 张三用户节点通过手机号关联进去李四用户节点 张三 和 李四 代表Vertex；指向的name、age、gender代表张三的属性edgeA 和edgeB 代表Edge；也能够蕴含边的属性，例如下图中边蕴含属性create_time 按边切割后： 节点 张三name(property)age(property)gender(property)edgeA(edge)phonephone(property)edgeA(edge)edgeB(edge) 李四name(property)age(property)gender(property)edgeB(edge)上述能够看到，依照边切割后每一条边会存储两次！ 二：BigTable模型在JanusGraph的存储中， JanusGraph将图形的邻接列表的示意存储在反对Bigtable数据模型的任何存储后端中BigTable模型如下图： 在Bigtable数据模型中，每个表是行的汇合，由一个key惟一标识。 每行由任意（能够很大数量然而必须无限数量）数量的cell组成；cell由column和value组成，column惟一标识某一个cell。 上述图中，有两局部须要排序的反对：sorted by key 和 sorted by column： sorted by key：标识存储后端存储的数据时依照key的大小进行排序存储的sorted by column：这是JanusGraph对Bigtable数据模型有一个额定要求，存储edge(边)的单元格必须按column排序，并且列范畴指定的单元格子集必须是无效可检索的； 这句话具体解答在下述文章中有体现在Bigtable模型中的行称为“宽行”，因为它们反对大量cell，并且不用像关系数据库中那样事后定义这些cell的column。 在关系型数据库中咱们必须先定义好表的schema，才能够存储数据，如果存储过程中想要扭转表构造，则所有的数据都要对变动的列做出变动。然而Bigtable模型存储中就不用如此，每个行的column不同，咱们能够随时仅对某一行进行变动，也不许事后定义行的schema，只须要定义图的schema即可。 此外，特定的Bigtable实现能够使行按其键的程序排序。JanusGraph能够利用这样的键序来无效地划分图形，从而为十分大的图形提供更好的加载和遍历性能。 JanusGraph是如何基于BigTable数据模型针对于本身的图数据个性进行设计的呢？ 上面咱们看下JanusGraph的逻辑存储构造 ...