Database design 为什么索引节点或索引属性在图形数据库中更好？

我刚刚进入图形数据库，我似乎一直遇到一个问题，在使用“索引节点”还是“索引属性”来跟踪“节点类型”之类的东西时，我会做出选择。由于到目前为止我还没有实际经验，所以我没有任何信息可以作为做出决定的依据，而且这两种方法似乎同样有效

因此，问题是：两种方法之间的权衡是什么，规模（即节点数量）如何影响决策？

对于一个示例场景，让我们假设有两种类型的“东西”：

用户

和

产品

，用户节点和产品节点之间的边缘并不重要，但我们关心的是我们是否需要每个节点上的

类型：用户

和

类型：产品

属性，或者，如果我们希望每个节点的边分别指向

用户

节点和

产品

节点

在什么情况下，哪种方法更好

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注意：我特别关注Neo4j和Titan，但我认为这将更普遍地应用。

您想问什么样的查询？在Neo4j中，您可以创建一个

用户

和一个

产品

索引，甚至可以将它们组合在一个索引中，然后可以询问如下问题

start bob = node:User(name='Bob') match ....

甚至全文搜索。为了方便地检查节点是用户还是产品，您可以将属性保留在节点上，以方便快速地遍历。如果您没有从用户/产品遍历到实例节点（您为此进行索引查找），您甚至可以通过将

Product

或

User

关系返回到类型（超级）节点来进行检查，这样您就可以像

start s = node:User(name='Bob') match s-[r]-(product)-[typeRel:PRODUCT]->() return product 

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HTH

首先，您需要问问自己：顶点/节点的类型是否需要索引？也就是说，您是否需要按类型检索顶点/节点，比如说，从图中检索所有“用户”顶点，或者您是否需要回答从检索给定类型的所有顶点开始，然后进一步过滤/处理这些顶点的查询

如果这个问题的答案是“是”，那么我建议您将该类型存储为索引的字符串属性。或者，如果使用基于jvm的语言进行开发，则可以定义类型枚举并将其用作属性类型，以实现更高的类型安全性和自动错误检查。Titan支持将任意用户定义的类/枚举作为属性类型，并将压缩这些类/枚举以减少内存占用

然而，这种方法的缺点是，它无法扩展，因为您正在构建一个低选择性指数。这意味着可能会有很多“用户”或“产品”类型的顶点，所有这些顶点都需要分别与“用户”或“产品”的索引项相关联。这使得维护和查询这个索引非常昂贵，而且难以扩展（想象一下facebook有一个“类型”索引：“照片”条目下有数十亿个顶点）。如果您（还）不关心缩放，那么这是可行的

如果问题的答案是否定的，那么我建议将类型建模为图中的顶点/节点。即，从每个用户到“用户”顶点有一个“用户”顶点和一个“产品”顶点，以及一个标记为“类型”的边，等等

这种方法的优点是使用图形来建模数据，而不是让数据库之外的字符串值表示关键的类型信息。在构建应用程序时，图形数据库将成为它的中心组件，并持续很长时间。随着编程语言和开发人员的来来往往，您不希望数据建模和类型信息与之相伴，并面临这样一个问题：“特殊用户是什么意思？”相反，要有一个特殊用户顶点，并向其添加出处信息，即是谁创建了此类型，它代表什么和一个简短的描述-都在数据库中

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这种方法的一个问题是，随着应用程序的扩展，“用户”和“产品”顶点上会有很多边。换句话说，您正在创建超级节点，这会产生缩放问题。这就是为什么Titan引入了单向边的概念。单向边类似于web上的链接：起始顶点指向另一个顶点，但该顶点不知道该边。由于您不希望从“用户”顶点遍历到所有用户顶点，因此除了获得可伸缩性和性能外，您没有失去任何东西。

我在这里忽略了索引的一个非常重要的原因。假设您有一个具有许多不同属性和许多不同节点类型的复杂图，你想把一个模式和一个有很多属性的“人”匹配起来

在没有索引的情况下，您别无选择，只能遍历该图，在该图中，可能只有0.01%的节点属于person类型。遍历可能不会到达图的未连接区域

相反，如果我为每个人编制了索引，我只需遍历每个人，并在每个人周围进行局部搜索，查看他们的模式是否匹配

您应该能够立即看到，第一种方法随图形的总大小进行缩放，而第二种方法仅随图形中的总人数进行缩放

寓意：如果您设想一个用例，其中将有许多对图形的搜索，其中特定类型的节点作为模式中的绑定节点（例如，这里有很多对“具有模式X的人”的搜索），那么您应该为这些节点编制索引，以提高搜索性能

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如果您要搜索“person-Peter两个链接中的所有节点”，那么根据其名称索引person将是至关重要的，并且无论图形大小如何，都将允许恒定的时间性能，因为您基本上是在哈希表中查找Peter的位置。

因此，总之，使用索引属性允许工作