JanusGraph的Element

本文深入探讨了JanusGraph的元素、数据模型和存储结构,包括Edge、Property、Vertex的生命周期,SchemaCategory的种类及用途,以及各种基础类如BaseLabel、BaseKey的结构与功能。

1、JanusGraphElement

Element分为三种:Edge、Property、Vertex
Element的lifecycle: New=1、Loaded=2、AddedRelations=3、RemoveRelations=4、Modified=5、Removed=6
能够操作Element状态的事件Event={REMOVED、REMOVED_RELATION、ADDED_RELATION、UPDATE}

一个最基础的Element包含一个事务tx、id和lifecycle。

2、JanusGraphSchemaCategory包含五种:

EDGELABEL、VERTEXLABEL、PROPERTYKEY、GRAPHINDEX、TYPE_MODIFIER

前几种都有name,最后一种没有。

EDGELABEL和PROPERTYKEY在构建时Janus为其加上一个前缀作为标识’rt’, GRAPHINDEX的前缀为’gi’,VERTEXLABEL的前缀为’vl’。

此枚举有一个很重要的作用就是检验是否是有效的定义。

3、最基础的BaseLabel、BaseKey、BaseVertexLabel、BaseRelationType

BaseRelationType定义了一个Relation的基本结构,包含String name、Long id、JanusGraphSchemaCategory type,继承了EmptyRelationType实现了SystemRelationType接口。通过getSystemTypeId(id, type)获取不同的种类的Id,以区分EdgeLabel和PropertyKey。

BaseLabel定义了两种最基本的结构,继承了BaseRelationTyoe,实现了EdgeLabel接口。包含的参数有name、id、EDGELABEL,directionality、multiplicity
共有两种情况:

  1. SchemaDefinitionEdge分别对应上面的参数为:SchemaRelated,36,Direction.BOTH、Multiplicity.MULTI
  2. VertexLabelEdge分别对应上面的参数为:vertexlabel,2,Direction.OUT、Multiplicity.MANY2ONE

补充:Direction包含OUT、IN、BOTH。
Multiplicity包含MULTI(multi-graph)、SIMPLE(single-graph)、ONE2MANY(1进多出)、MANY2ONE(多进1出)、ONE2ONE(1进1出)。
Cardinality包含SET、LIST、SINGLE。Multiplicity与Cardinality之间可以进行转换,LIST=MULTI,SET=SIMPLE,SINGLE=MANY2ONE。

BaseKey定义了六种的基本结构,继承了BaseRelationTyoe,实现了PropertyKey接口。包含的参数有name、datatype、PROPERTYKEY、id、index、cardinality
包含以下几种情况:

  1. VertexExists分别对应参数为:VertexExists, Boolean.class, 1, Index.NONE, Cardinality.SINGLE。
  2. SchemaName分别对应的参数为:SchemaName, String.class, 32, Index.UNIQUE, Cardinality.SINGLE
  3. SchemaDefinitionProperty分别对应的参数为:SchemaDefinitionProperty, Object.class, 33, Index.None, Cardinality.LIST
  4. SchemaCategory分别对应的参数为: SchemaCategory, JanusGraphSchemaCategory.class, 34, Index.STANDARD
  5. SchemaDefinitionDesc分别对应的参数为:SchemaDefinitionDescription, TypeDefinitionDescription.class, 35, Index.NONE, Cardinality.SINGLE
  6. SchemaUpdateTime分别对应的参数为:SchemaUpdateTimestamp, Long.class, 36, Index.NONE, Cardinality.SINGLE

BaseKey中的SchemaName和SchemaCategory中含有index,类型为CompositeIndex,通过getKeyIndexes()可以获得当前key上的ComIndex。

BaseVertexLabel定义了VertexLabel的基本结构,继承了EmptyVertex,实现了InternalVertexLabel接口。包含一个基本类型vertex,一个name。还有Vertex的一些属性,properties和Connections都是一样以Collection->ArrayList的形式存在。

4、EdgeLabel、PropertyKey、VertexLabel

EdgeLabel是RelationType的一种,定义了Janus中边的label结构,具体包含以下特征。1、有向性(isDirected)or(isUniDirected);2、多样性(一对多、多对一、一对一详细请看Multiplicity);3、属性(边所包含的属性collection);4、连接(边的连接collection)。是个接口。它继承了RelationType,有两个子类。EdgeLabelVertex和BaseLabel。

PropertyKey也是RelationType的一种,定义了Property的Key结构,包含了一个DataType和一个Cardinality(SINGLE,SET,LIST)分别表明了可以存放Property的数据类型和存放特性。是个接口。它继承了RelationType,有三个子类,PropertyKeyVertex、ImplicitKey、BaseKey。

VertexLabel定义了Vertex的Label结构,具体包含以下特征。1、是否被分割(isPartitioned),表明当前Vertex是否被分割后存储在不同数据库;2、是否是静态(isStatic),表明创建后不能被修改。3、属性(顶点所包含属性collection)。4、连接(顶点的连接collection)。它继承了JanusGraphVertex和JanusGraphSchemaType,有一个子接口InternalVertexLabel,这个接口下又含有两个子类BaseVertexLabel和VertexLabelVertex。
总结,上边三种定义了Janus了一个Edge、Vertex、Property最基本的组成,但是想要把它们存储起来,还需要定义他们存储时需要附加的其他信息,以便唯一区分。

5、VertexLabelVertex、PropertyKeyVertex、EdgeLabelVertex、RelationTypeVertex

VertexLabelVertex继承了JanusGraphSchemaVertex,实现了InternalVertexLabel,而InternalVertexLabel继承自vertexLabel,相对于vertexLabel来说,多出了tx, id, lifecycle, 还有一个TTL。同时多了isPartitioned、isStatic等关于Vertex的一些基本设置,,还有实现了当前顶点包含的Properties和connections。

PropertyKeyVertex继承了RelationTypeVertex,实现了PropertyKey,大部分的功能在RelationTypeVertex实现,此处是用来与EdgeLabel区分,其内容包含了dataType、Cardinality和isProperty,与其他两个相比少了Properties和Connections,这也好理解,因为在Janus中,只有边和顶点有属性。

EdgeLabelVertex继承了RelationTypeVertex,实现了EdgeLabel,其内容包含了检测当前label是够为双向或者单向的,还有实现了当前顶点包含的Properties和connections以及isEdgeLabel。

RelationTypeVertex 继承了JanusGraphSchemaVertex,实现了InternalRelationType。从类的类型上来看,此类对标的是VertexLabelVertex,因为Property和EdgeLabel在Janus中都是关系。此类对他俩做了抽象,定义了关于关系的一系列操作。

6、JanusGraphSchemaVertex

首先说类构造,tx, id, lifecycle都继承于CacheVertex,定义了自身String类型私有的name,私有的TypeDefinitionMap类型的definition,ListMultimap<TypeDefinitionCategory, Entry>类型的outRelations,ListMultimap<TypeDefinitionCategory, Entry> inRelation

7、CacheVertex

包含了一个事务tx,一个id,一个lifecycle。并且多出了一个Map<SliceQuery, EntryList>类型的queryCache来提供查询。

8、StandardEdge、StandardPropertyKey

StandardEdge比EdgeLabel多出了一个Long类型的id和两个InternalVertex 类型的顶点,分别为start和end,还有标识生命周期的lifecycle。id用来唯一辨识一个边,两个顶点分别表示了edge连接的顶点,start表示从哪个顶点开始,end表示到哪个顶点结束。其自身还定义了PreviousID和Map<PropertyKey, Object>类型的properties。
StandardPropertyKey代码与StandardEdge基本相同

9、StandardVertex

相对于AbstractVertex,多出了一个Object类型的lifecycleMutex,一个byte类型的lifecycle和一个AddRelationsContainer类型的addedRelations,这个addedRelation的作用就是用来保存该顶点上所有新增的systemRelation,在commit时提交给存储后端。 AddedRelationContainer是一个接口,定义了relation的add、remove、getView、isEmpty、getAll等方法,且定义了一个EMPTY的内部AddedRelationContainer对象。有两个实现类SimpleAddedRelations和SimpleBufferAddedRelations,这两个类又有各自的子类ConcurrentAddedRelations和ConcurrentBufferAddedRelations。
SimpleAddedRelation是一个ArrayList,内部装的是InternalRelation,初始化长度为10,是在单线程环境下使用。其子类ConcurrentAddedRelation是在并发作业中发挥作用。
SimpleBufferAddedRelations是一个缓存类,定义了初始化增加的ArrayList大小=10,初始化初始化删除大小=10,和最大删除大小=500。其内部也是维护了两个ArrayList,added和deleted,主要作用是实现了AddedRelationContainer。其子类也是保证了实现时同步。

10、AbstractVertex

包含了一个事务tx和一个id

11、AbstractEdge、AbstractVertexProperty

AbstractEdge比EdgeLabel多出了一个Long类型的id和两个InternalVertex 类型的顶点,分别为start和end,id用来唯一辨识一个边,两个顶点分别表示了edge连接的顶点,start表示从哪个顶点开始,end表示到哪个顶点结束。除了以上几点,此抽象类还实现了一些关于边的基本操作方法。
AbstractVertexProperty比PropertyKey多出了一个Long类型的id,一个InternalVertex类型的顶点type,一个Object类型的value,可以看出与AbstractEdge的区别就在于其中一个InternalVertex换成了Object。此外,也实现了一些关于属性的操作方法。·
总结,按照对比此处应该还有个AbstractVertexLabel,但我们仔细想一下,上边AbstractEdge和AbstractVertexProperty已经把如何连接Vertex定义好了结构。而Janus中所有的Element最后都转换为Vertex进行存储,所以此处就没有多此一举的对AbstractVertexLabel进行定义。

### 3D知识图谱前后端实现的技术栈与架构设计 #### 前言 构建三维知识图谱涉及多个技术领域,从前端可视化到后端数据处理和服务支持都需要精心规划。以下是针对该主题的具体分析。 --- #### 后端实现方案 后端的主要职责是对知识图谱的数据进行存储、查询以及提供接口服务。基于常见的技术实践[^2],可以采用以下技术栈: 1. **数据库选型** - 使用图形数据库(Graph Database),如Neo4j或ArangoDB来存储节点和边的关系结构。 这些数据库天然适合表示复杂关系网络的知识图谱[^1]。 - 如果需要大规模分布式存储,则可以选择JanusGraph作为替代方案。 2. **API 开发框架** - 推荐使用Spring Boot框架快速搭建RESTful API服务。 - Spring Data Neo4j模块能够简化对Neo4j的操作逻辑,提升开发效率。 3. **缓存机制** - 集成Redis或其他内存级缓存工具优化高频读取操作性能。 4. **搜索引擎集成** - 结合Elasticsearch用于全文检索功能扩展,增强用户体验。 ```java // 示例:Spring Boot Controller 层代码片段 @RestController @RequestMapping("/api/knowledge-graph") public class KnowledgeGraphController { @Autowired private GraphService graphService; @GetMapping("/{nodeId}") public ResponseEntity<Node> getNode(@PathVariable String nodeId){ Node node = graphService.findNodeById(nodeId); return ResponseEntity.ok(node); } } ``` --- #### 前端实现方案 前端负责展示3D知识图谱并允许用户交互探索其内容。以下是推荐的技术栈和技术要点: 1. **渲染引擎** - 利用Three.js库创建WebGL场景绘制立体效果。 - 或者选用更高级别的封装库如Cytoscape.js或者Vis.js,它们提供了丰富的插件生态系统便于定制化需求。 2. **UI/UX 设计** - Vue.js / React.js 是现代单页应用程序(SPA)的理想选择之一,可用来管理复杂的组件状态变化。 - Ant Design/Vuetify等预设样式框架有助于加快界面布局速度。 3. **动画特效** - GSAP (GreenSock Animation Platform) 提供流畅平滑过渡效果,在切换视角时显得尤为重要。 ```javascript // 示例:Three.js 初始化基本场景 import * as THREE from 'three'; const scene = new THREE.Scene(); const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, window.innerWidth/window.innerHeight, 0.1, 1000); const renderer = new THREE.WebGLRenderer(); renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight); document.body.appendChild(renderer.domElement); const geometry = new THREE.BoxGeometry(); const material = new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0x00ff00 }); const cube = new THREE.Mesh(geometry, material); scene.add(cube); camera.position.z = 5; function animate() { requestAnimationFrame(animate); cube.rotation.x += 0.01; cube.rotation.y += 0.01; renderer.render(scene, camera); } animate(); ``` --- #### 整体架构设计 整个系统的分层架构应遵循清晰分离原则,分为以下几个层次: 1. **表现层(Presentation Layer)** 负责最终呈现给用户的视觉部分,由上述提到的前端技术和框架构成。 2. **业务逻辑层(Business Logic Layer)** 处理具体的应用程序规则计算工作流控制等功能,主要依赖于Java/Spring生态体系完成。 3. **持久化层(Data Persistence Layer)** 承担长期保存实体对象的任务,利用NoSQL类型的图表数据库配合传统关系型数据库共同协作达成目标。 4. **消息队列中间件**(Optional Middleware Component) 当存在异步任务调度需求时候引入Kafka/RabbitMQ之类的消息传递解决方案提高吞吐量降低延迟时间。 --- #### 数据流转流程说明 - 用户请求到达网关服务器经过身份验证之后转发至对应的服务实例上执行相应动作; - 查询命令触发后台加载关联记录并通过序列化返回JSON格式响应包交给客户端解析显示出来形成闭环反馈链路; ---
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