摘 要：圖形數(shù)據(jù)庫支持C/S結(jié)構(gòu)與內(nèi)嵌式部署2種方式，而內(nèi)嵌式部署因使用簡單方便而廣受關(guān)注。以教育領(lǐng)域中論文作者合作關(guān)系圖譜為例對圖形數(shù)據(jù)庫的嵌入式應(yīng)用進(jìn)行研究，提供一種快速、動態(tài)的學(xué)術(shù)合作關(guān)系存儲方法。研究表明圖形數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建、查詢、更新等方面表現(xiàn)出很高的易用性，特別特別適合處理大量復(fù)雜、動態(tài)、互連接、低結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，是一種解決社交網(wǎng)絡(luò)、信息可視化等領(lǐng)域海量關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)存儲的有效方法。

關(guān)鍵詞：圖形數(shù)據(jù)庫； 人物關(guān)系圖譜； 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)； Neo4j

中圖分類號：TN91934 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1004

圖狀模型是對層次模型的進(jìn)一步發(fā)展，其本質(zhì)是將數(shù)據(jù)組織為圖的形式，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的各種增、刪、改、查操作變成對圖的遍歷與搜索。作為NoSQL數(shù)據(jù)庫的一種，圖數(shù)據(jù)庫很長時間多局限于學(xué)術(shù)與實驗室，隨著Web 2.0的發(fā)展，數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)變得同等重要。在社交網(wǎng)絡(luò)Facebook、電子商務(wù)、資源檢索等領(lǐng)域［1］存在大量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，急切需要一種能夠處理復(fù)雜關(guān)聯(lián)的存儲技術(shù)，圖形數(shù)據(jù)庫才逐漸從實驗室走出，因為采用圖形數(shù)據(jù)來存儲和計算這些海量的數(shù)據(jù)更加有效。這極大地推動了圖形數(shù)據(jù)庫的快速發(fā)展。 現(xiàn)在比較成熟的圖像數(shù)據(jù)庫包括 Twitter 的FlockDB，以及開源項目中的Neo4j 和Infogrid等。

Neo4j是基于Java的圖形數(shù)據(jù)庫［2］，它遵循著屬性圖形數(shù)據(jù)模型。相對于關(guān)系數(shù)據(jù)模型來說，Neo4j重點解決了擁有大量連接的傳統(tǒng)RDBMS在查詢時出現(xiàn)的性能衰退問題。通過圍繞圖形進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，Neo4j會以相同的速度遍歷結(jié)點與邊，其遍歷速度與構(gòu)成圖形的數(shù)據(jù)量沒有任何關(guān)系。此外，Neo4j還提供了非?？斓膱D形算法、推薦系統(tǒng)和OLAP風(fēng)格的分析，而這一切在目前的RDBMS系統(tǒng)中都是無法實現(xiàn)的。Neo4j是一個高性能、高可抗靠性、可擴(kuò)展的、完全兼容ACID的圖數(shù)據(jù)庫。它完全由Java語言實現(xiàn)，能夠部署到多種系統(tǒng)上。在Neo4j中，數(shù)據(jù)以一種針對圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行過優(yōu)化的格式保存在磁盤上。Neo4j的內(nèi)核是一種極快的圖引擎，具有數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品期望的所有特性，如恢復(fù)、兩階段提交、符合XA等。下面我們將針對圖形數(shù)據(jù)庫Neo4j的實際應(yīng)用進(jìn)行闡述，并與關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較。

1 Neo4j的應(yīng)用模式

Neo4j支持2種應(yīng)用模式［3］，分別是內(nèi)嵌模式和服務(wù)器模式。內(nèi)嵌模式將數(shù)據(jù)庫文件內(nèi)嵌到應(yīng)用程序中，作為程序的一個單獨數(shù)據(jù)庫，供應(yīng)用程序內(nèi)部自行調(diào)用。服務(wù)器模式將Neo4j作為單獨的服務(wù)器進(jìn)行部署，利用REST風(fēng)格的方式進(jìn)行調(diào)用，服務(wù)器模式時，系統(tǒng)由2部分組成：

（1） 客戶端通過RMI方式發(fā)送命令到服務(wù)器；

（2） 服務(wù)器接收并處理這些命令，返回執(zhí)行后的結(jié)果。在這種應(yīng)用模式下，Neo4j通過Cypher查詢語言來進(jìn)行圖的搜索與查詢操作。Cypher是一個描述性的圖查詢語言，允許不必編寫圖形結(jié)構(gòu)的遍歷代碼就可實現(xiàn)對圖的存儲和效率查詢。Cypher不同于Java或腳本語言，而更類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的SQL語言。

在內(nèi)嵌應(yīng)用程序的應(yīng)用模式下，應(yīng)用程序直接使用Neo4j數(shù)據(jù)庫，開發(fā)者可以通過JavaAPI直接與圖模型交互，這個API提供了非常靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。通俗的說就是通過直接編碼的方式與Neo4j圖數(shù)據(jù)庫交互。接下來我們將主要闡述內(nèi)嵌應(yīng)用模式。

2 Neo4j內(nèi)嵌模式數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建

下面通過一個簡單的例子來展示Neo4j的基本功能。圖1的這個小型圖是文獻(xiàn)作者合作關(guān)系與論文引用關(guān)系圖譜，共有四種關(guān)系類型，分別是WRITE，WRITE_BY，COAUTHOR，CITE和CITE_BY。

圖1 論文作者合作關(guān)系與論文引用創(chuàng)建圖形數(shù)據(jù)庫的步驟如下（Java表示）：

Step 1：使用枚舉來表示結(jié)點間的關(guān)系類型：

enum Relationships implements RelationshipType { COAUTHOR，WRITE，CITE }

Step 2：調(diào)用內(nèi)嵌模式創(chuàng)建接口，在DB_PATH路徑下建立一個新的圖數(shù)據(jù)庫，該路徑人為指定，如果數(shù)據(jù)庫已經(jīng)存在則直接打開，否則新建數(shù)據(jù)庫。

graphDb = new EmbeddedGraphDatabase（DB_PATH）；

Step 3：創(chuàng)建圖，存儲作者、論文及其內(nèi)在關(guān)聯(lián)，對圖的所有修改均放在事務(wù)中，從而保證數(shù)據(jù)的完整性。

public void createGraph（） {

Transaction tx = graphDb.beginTx（）；

try {

Node Miche = graphDb.createNode（）； Miche.setProperty（\"name\"， \"Miche\"）；

Node Robert = graphDb.createNode（）；Robert.setProperty（\"name\"， \"Robert\"）；

Node Mike = graphDb.createNode（）；Mike.setProperty（\"name\"， \"Mike\"）；

Node Jim = graphDb.createNode（）；Jim.setProperty（\"name\"， \"Jim\"）；

Node rc = graphDb.createNode（）；rc.setProperty（\"name\"， \"Reading Comprehension\"）；

Node ew = graphDb.createNode（）；ew.setProperty（\"name\"， \"English Writing\"）；

Node er = graphDb.createNode（）；er.setProperty（\"name\"， \"English Reading\"）；

Miche.createRelationshipTo（Robert， Relationships.COAUTHOR）；

Miche.createRelationshipTo（Mike， Relationships.COAUTHOR）；

Mike.createRelationshipTo（Jim， Relationships.COAUTHOR）；

Robert.createRelationshipTo（Jim， Relationships.COAUTHOR）；

Miche.createRelationshipTo（Robert， Relationships.COAUTHOR）；

Mike.createRelationshipTo（rc， Relationships.WRITE）；

Mike.createRelationshipTo（ew， Relationships.WRITE）；

Jim.createRelationshipTo（ew， Relationships.WRITE）；

Jim.createRelationshipTo（er， Relationships.WRITE）；

rc.createRelationshipTo（ew， Relationships.CITE）；

ew.createRelationshipTo（er， Relationships.CITE）；

tx.success（）；

} catch （Exception e） {tx.failure（）；} finally {tx.finish（）； }}

在事務(wù)提交過程中，tx.success（）只是測試事務(wù)是否能夠成功提交，并沒有真正提交事務(wù)。事務(wù)的最終提交由tx.finish（）完成。

3 Neo4j內(nèi)嵌模式數(shù)據(jù)庫檢索

在數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建后，可以進(jìn)行查詢、插入、更新、刪除等基本操作，下面通過一個簡單的問題“Mike寫了哪些論文？”來描述Neo4j圖數(shù)據(jù)庫的查找功能。這里，只需查看“Mike”結(jié)點的“WRITE”關(guān)系便可以找出他寫過的論文：

for （Relationship rel ： Mike.getRelationships（Relationships.WRITE）） {

Node paper = rel.getOtherNode（Mike）；

System.out.println（paper.getProperty（\"name\"））；}

檢索結(jié)果為“Reading Comprehension”和“English Writing”。這只是簡單的查詢，對于復(fù)雜查詢，則需借助于功能強(qiáng)大Neo4j TraverserAPI接口，它可以完成非常復(fù)雜的遍歷描述和過濾器。它由Traverser和ReturnableEvaluator模塊組成，前者計算StopEvaluator來獲知何時停止，后者則用于計算在結(jié)果中應(yīng)該包含哪些結(jié)點。此外，還可以指定要遍歷關(guān)系的類型和方向。Traverser實現(xiàn)了Java的Iterator接口，負(fù)責(zé)延遲加載和遍歷整個圖，在結(jié)點被首次要求訪問時進(jìn)行。它還內(nèi)置了一些常用的Evaluator和缺省值，上面的查詢采用TraverserAPI時的流程如下：

Traverser papers = neo.traverse（Order.BREADTH_FIRST，StopEvaluator.DEPTH_ONE，

ReturnableEvaluator.ALL_BUT_START_NODE， Relationships.WRITE， Direction.BOTH）；

for （Node paper ： papers） { System.out.println（paper.getProperty（\"name\"））；

TraverserAPI在繼續(xù)訪問更深一級的結(jié)點之前首先從起點訪問處于同一深度的所有結(jié)點（Order.BREADTH_FIRST），在深度為1的一次遍歷后停止（StopEvaluator.DEPTH_ONE），然后返回除了起點（\"Mike\"）之外的所有結(jié)點（ReturnableEvaluator.ALL_BUT_START_NODE）。在兩個方向只遍歷類型為WRITE的關(guān)系。通過使用TraverserAPI可以完成非常復(fù)雜的遍歷操作。

4 結(jié) 語

通過以上實例可以看出，圖形數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建與維護(hù)異常簡單，結(jié)點的屬性可以動態(tài)變化，結(jié)點之間的邊可以也可以自由增減，這對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫來講非常困難。可見圖數(shù)據(jù)庫更善于處理大量復(fù)雜、動態(tài)、互鏈接、低結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，這些查詢會導(dǎo)致大量的表鏈接，因此會產(chǎn)生性能上的問題。圖數(shù)據(jù)庫重點解決了擁有大量鏈接的傳統(tǒng) RDBMS在查詢時出現(xiàn)的性能衰退問題。通過圍繞圖形進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，圖數(shù)據(jù)庫會以相同的速度遍歷結(jié)點與邊，其遍歷速度與構(gòu)成圖的數(shù)據(jù)量沒有任何關(guān)系。此外，Neo4j還提供了非常快的圖形算法、推薦系統(tǒng)和OLAP風(fēng)格的分析，而這一切在目前的RDBMS系統(tǒng)中都是無法實現(xiàn)的＼[4＼]。

參 考 文 獻(xiàn)

［1］ 于戈.云計算環(huán)境下的大規(guī)模圖數(shù)據(jù)處理技術(shù)＼[J＼].計算機(jī)學(xué)報，2011（10）：17561765.

［2］ Anon. Neo4j tutorial ＼[EB/OL＼]. ＼[20120213＼]. http：//docs.neo4j.org/chunked/stable/tutorials.html.

［3］ Anon. Neo4j API documentation ＼[EB/OL＼]. ＼[20111118＼]. http：//api.neo4j.org.

［4］ 唐箭，虢莉娟，龔濤.基于云計算的終身教育服務(wù)平臺設(shè)計＼[J＼].現(xiàn)代電子技術(shù)，2010，33（12）：4346.

［5］ 曾麗君，張紅梅，李中林.云計算及其在軍事上的應(yīng)用探討＼[J＼].現(xiàn)代電子技術(shù)，2009，32（23）：2326.

［6］ 鄭貴德，陳明.以云計算為后臺的負(fù)載均衡技術(shù)＼[J＼].現(xiàn)代電子技術(shù)，2012，35（9）：7780.

［7］ 李文娟，那彥.基于云計算及圖像內(nèi)容分析的醫(yī)學(xué)圖像融合方法＼[J＼].電子科技，2011（3）：2226.

［8］ 劉曉樂.計算機(jī)云計算及其實現(xiàn)技術(shù)分析＼[J＼].電子科技，2009（12）：100102.

［9］ 程飛，黃曦.基于OGRE的三維紅外云仿真＼[J＼].電子科技，2010（6）：47.

［10］ 趙廣才，張雪萍.云計算技術(shù)分析及其展望＼[J＼].電子設(shè)計工程，2011（22）：47.

作者簡介： 王余藍(lán) 女，西安交通大學(xué)外國語學(xué)院。研究方向為信息系統(tǒng)、實驗室管理。