Question

我有一个似乎非常适合图形数据库的问题，但我不确定应用它的最佳方法。

首先，有一组对象可以有方向链接（几千万个，典型的链接输入/输出数量是每个对象几千）。然后，每个对象可以从潜在的大量用户（也是数千万）中积累声誉（想想upvotes，业力等）。

棘手的部分是，无论何时用户调整对象的声誉，我都希望根据一些相当复杂的规则更新所有链接对象的声誉（可能超出一级）。

在SQL中，这看起来像这样：

CREATE TABLE objects (id INTEGER PRIMARY KEY);
CREATE TABLE object_links (from_object_id INTEGER, to_object_id INTEGER);
CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY);
CREATE TABLE object_reputations (object_id INTEGER, user_id INTEGER, reputation FLOAT);

UPDATE
    object_reputations
SET
    object_reputations.reputation = object_reputations.reputation + ... # some formula goes here
FROM
    object_reputations
    INNER JOIN object_links
        ON object_reputations.object_id = object_links.to_object_id
WHERE
    object_links.from_object_id = ...;

由于这是处理图形，图形数据库看起来很自然，但是通过快速阅读Neo4j / OrientDB / Blazegraph / Tinkerpop API，我无法弄清楚如何将这个问题映射到他们可以做些什么。

以Tinkerpop为例，对象是Vertexes，对象之间的链接是Edges（到目前为止都很好），声誉是......？可能是VertexPropetries，但我不确定事情是如何扩展的，每个顶点可能有多少属性与用户一样多。或者声誉可能是来自用户顶点的加权边缘......这似乎会产生不同类型的性能问题。

您能否将这类问题简单地翻译成一个流行的图形数据库？

Answer 1

我会说这实际上取决于想要查询数据的方式。如果信誉具有有限数量的值并且值在用户之间重复，则信誉也可以是顶点。例如，如果它是1-10的数字，那么我们可以让所有声誉为7的用户链接到此顶点。此模型允许您从顶点开始查询，并轻松找到具有该声誉的所有用户。使用Gremlin，它会是这样的。

Link

这将返回链接到声誉顶点的所有顶点，声誉为“7”。

或者，您也可以将声誉作为属性，并且可以查找具有此类属性的所有顶点。

<Link to={`/stuff/${this.state.foo}`}/>

属性数量应该不是问题。 Titan建议您索引要查询的属性，以便更好地改进查找

Answer 2

您希望始终尝试在不使用任何大表的情况下可视化图形数据查询（基本上，每个顶点超过2或3个属性的任何内容应该几乎专门用于数据存储，而不是查询）。如果您无法将这些复杂数据更改为由顶点之间的较长路径表示，则它可能属于关系数据库。

对于像您这样的“基于视角”的数据，图形数据库非常适合。但是，不要将所有面向用户的声誉存储为Object上的属性，而是将它们移动到连接到对象的单独节点上，以便它们可以转换为从User到Object的路径的一部分。

因此，你有一个User的顶点，一个Object的顶点，每个顶点都有一个到第三个顶点的边，即ObjectReputation。每个Object都有几个相邻的ObjectReputation顶点（每个User对应一个User），但是从任何User到任何Object的边缘只有一条路径。要查找相关的ObjectReputations，您可以沿着用户到对象的边缘导航，沿对象之间的边缘导航，然后从这些对象导航回UserReputation顶点到原始用户。

在neo4j的Cypher查询语言中，它看起来像这样：

MERGE (u:User {id:1})
MERGE (o:Object {id:2})
MERGE (u) - [:KNOWS] -> (ur:ObjectReputation) - [:KNOWS] -> (o)
SET ur.score = 100
MATCH (o) - [:RELATED_TO*] - (:Object) <- [:KNOWS] - (related_ur:ObjectReputation) <- [:KNOWS] - (u)
SET related_ur.score = related_ur.score * 1.2

如何使用图数据库进行声誉扩散？

2 个答案: