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1.14 图数据模型

在之前的章节中我们了解到，一个数据管理系统将数据组织为特定的数据模型数据模型，通过相应的数据查询语言在该数据模型上进行操作。从本节开始，我们将介绍图数据库管理系统（亦称为文档数据库）的数据组织与访问。 接下来我们首先介绍图模型的基本概念，随后介绍基于图模型的数据管理和操作。 对某些应用场景来说，图存储模型有着独特的优势。

图数据模型使用图（Graph）这种数据结构来表示数据和数据间的关系。 具体而言，图是一种对顶点集合及其两两之间通过边连接这一简单概念的推广，图模型通过节点（Node）和边（Edge）来直接表示实体以及实体之间的关系。 在现实中，使用图来表示各种类型的结构是非常常见的，许多实际问题都可以简化为图问题。 接下来我们来看现实中的几个示例。

示例1：局域网中的双向连接

在局域网（LAN）中，各设备之间的连接通常是双向的，任意两个设备之间可以相互通信，这种网络拓扑可以用无向图来表示。在无向图中，节点表示设备，边表示设备之间的连接，边没有方向性。假设我们有三个路由器：R1、R2、R3，且三个路由器两两之间均通过网络链路相互连接，任意两者之间都可以直接通信，则我们可以通过一个无向图来表示这个局域网的连接关系，如图1-14-1所示。现在，若我们有一个新的路由器 R4 要连接到现有的网络，并且新添加的网络链路为路由器 R4 与路由器 R1 相连。则我们需要增加一个新的节点 R4，并在 R1 和 R4 之间增加一条无向边。

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图 1-14-1 局域网中的双向连接

示例2：集群中的单向数据流

在某些计算机网络中，链路也可能是有方向的，例如在集群环境中的主从架构。此时，我们则可以使用有向图来表示网络。假设我们有一个简单的集群，其中有一个主节点（Master）和两个从节点（Slave）。在这个集群中，主节点 M 负责数据的分发和协调工作，而从节点 S1 和 S2 负责接收并处理来自主节点 M 的数据，而不向主节点发送数据，数据流是单向的。这种单向数据流可以用有向图来表示，通过带箭头的边来表示数据的流向。现在，假设我们要添加一个新的从节点 S3，并且主节点 M 也要向 S3 发送数据，则我们需要增加一个新的节点 S3，并添加一条有向边从 M 指向 S3，如图 1-14-2 所示。

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图 1-14-2 集群中的单向数据流

从计算机网络到社交网络，从金融交易网络到物流网络，各种场景都可以用图结构来建模。一切相互关联的事物都可以用图来表示。

如上述两个示例所示，用图的语言对客观事物进行描述的过程称为图建模。在图模型中，节点一般用原点或圆圈表示，边则用连接两个原点或圆圈的线表示，相邻的两个顶点则称为邻居。边分为无向边、有向边和双向边，无向边用不带箭头的线表示，有向边用带箭头的线表示，箭头方向表达指向。其中，由无向边构成的图称为无向图，由有向边构成的图则称为有向图。再比如，夫妻关系是一种无向关系，他们构成一个无向图。而关注者和被关注者则是一种有向关系，构成有向图。当A单方面关注B时，他们之间是单向关系，当A、B互相关注时，他们之间则是双向关系。

此外，一个顶点既可以指向其他顶点，也可以指向自己。当一个顶点与自身形成关系时，我们称之为自环。边上还可以有权重，我们称之为加权。例如，A与B每周通话3次，与C每周通话1次，则可以在A与 B、C的通话边上分别赋予3和1的权重，来表达A与B、C之间不同的通话频次。顶点和边还可以分别带有各自的属性（键值对），这样的图我们称之为属性图。

学生-课程信息的图建模 接下来我们继续回到学生与课程信息管理的示例，我们来看如何用使用图来表示其中的信息。

如图 1-14-3所示，学生、课程与选课关系，可用图中的节点以及节点之间的边表示。图 1-14-3中包括学生Student、课程Course两种类型的节点，分别表示每个学生与每门课程，通过构建标记有“ENROLLS”的边来描述“学生选修了该课程”的关系。 在图模型中，不同类型的节点通过不同标签 (tag) 标记（在示例中，我们通过不同的颜色来区分标签），每个节点和边还可以通过属性来描述其他信息。下面介绍几个图模型的基本概念：

  • 图模式：图模式（Graph Schema）是图数据库中用来定义和描述数据结构的一种模式，它定义了图中节点和边的类型（标签）及其属性结构。例如，学生图的图模式可以定义一个Student类节点，该节点包含属性“Sno”、 “Sname”、 “Gender”、 “Age”和“Dept”，标签就是“Student”。

  • 节点：节点（Node）是图中的基本单位，表示数据对象或实体。每个节点可以有一组属性，用于描述该节点的特征。在图模型中，节点一般用原点或圆圈表示。例如，在学生选课数据库中，学生和课程可以表示为节点。

  • 边：边（Edge）是连接两个节点的线，表示节点之间的关系。边也可以有类型和属性，用于描述该关系的类型和特征。边可以是有向的或无向的，在图模型中分别用有向箭头或无向的线来表示。例如，在学生选课数据库中，学生和课程之间的选课关系可以用一条标记有“ENROLLS”的边来表示。

  • 标签：标签（Label）用于分类和标识节点或边的类型，有助于组织和查询特定类型的数据。在Cypher（用于Neo4j的图查询语言）中，一个节点可以有一个或多个标签，而边只能有一个标签（通常称为关系类型）。例如，在学生选课数据库中，学生节点可以有“Student”标签，课程节点可以有“Course”标签，选课关系边可以有“ENROLLS”标签。

  • 属性：属性（Property）是附加在节点或边上的键值对，用于存储详细信息。属性可以是各种数据类型，如字符串、整数、浮点数、布尔值等。例如，在学生选课数据库中，学生节点可以有“Sno”、“Sname”、“Gender”、“Age”和“Dept”属性，课程节点可以有“Cno”、“Cname”和“Credit”属性，边节点可以有“Grade”属性。

  • 唯一标识符：在图模型中，唯一标识符（Unique Identifier）是用于唯一标识每个节点或边的属性，它确保每个节点或边都可以通过一个独特的值来标识和访问。一些图数据库会自动为每个节点和边分配唯一标识符，例如在Neo4j中，节点和边都有一个自动生成的内部ID，可以通过id()获取。此外，用户还可以另外通过创建唯一约束（或复合唯一约束）为节点或边指定一个（或一组）属性作为唯一标识符，此后每次在图模型中插入新的数据都将进行（复合）唯一约束验证，否则将创建失败。例如，当我们为Student节点的“学号”属性设置唯一约束时，尝试插入具有相同学号的节点将会失败。

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图 1-14-3 学生选课数据库的图模型和数据实例

练习题

1. 以下关于图数据模型的描述错误的是：

  1. 图由节点和边构成，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
  2. 图模型只能表示实体之间的单向关系。
  3. 图可以用来表示各种类型的结构，例如社交网络、计算机网络等。
  4. 节点和边都可以拥有属性。

2. 在图数据库中，存在两类实体节点：用户（User）和电影（Movie），用户可以对电影进行评分。现在需要支持以下查询：

  • 查询某个用户给出评分最高的电影
  • 查询一部电影的平均评分
  • 查询两个用户是否对某部电影有相似的评分偏好

在图数据库中，以下哪种建模方式最合适？

  1. 用 User 和 Movie 节点，用 RATED 边连接两者，将评分作为 RATED 边的属性。
  2. 将评分信息作为 User 节点的一个属性，值为该用户对所有电影评分的JSON字符串。
  3. 在 Movie 节点中添加一个 ratings 属性，值为包含所有用户评分的列表。
  4. 创建一个独立的 Rating 节点，连接 User 和 Movie 两个节点，评分存为该节点属性。

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