Redis的丰富扩展之高性能图数据库

简介

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Redis 在 4.0 中正式支持了Module模块系统，使其可以进行丰富的扩展

图数据库的应用越来越广泛，RedisGraph 就是一个 Redis Module，可以将 Redis 变为一个高性能的图数据库

图数据库中的2个核心概念：点、边

点用来描述实体，边用来描述实体间的关系

实体有多个属性，Redis 中的 Hash 结构就是存储实体的最佳选择，图中的一个节点就是 Redis 中的一个 Hash

例如，假设有2个实体：

一个‘人’的实体描述的是‘奥巴马’，有两个属性，年龄 - 55、职业 - 前总统，那么在 redis 中就体现为一个 key 为 ‘obama’ 的 hash

还有一个‘居住地’实体 - ‘夏威夷’，有一个属性‘人口’，在 redis 中是一个 key 为 ‘Hawaii’ 的 hash

现在在 ‘obama’ 与 ‘Hawaii’ 两个实体间建立一个关系 ‘born’，这就形成了一个最简单的图结构

用法示例

(1)建立边

语法：

 
 

  
  
GRAPH.ADDEDGE 图名称, 起点, 关系, 终点
 
 

例如：

 
 

  
  
GRAPH.ADDEDGE presidents "Barak Obama" born Hawaii
 
 

(2)删除边

 
 

  
  
GRAPH.REMOVEEDGE presidents "Richard Nixon" born California
 
 

删除 presidents 这个图中两个点的 born 关系

(3)查询

 
 

  
  
GRAPH.QUERY presidents "MATCH (president)-[born]->(state:Hawaii) RETURN president.name, president.age"
 
 

查询目标是 presidents这个图

MATCH 用来定义实体间关系，(S)-[R]->(D)，中间是关系，前后分别是起点终点，本例中的意思就是，匹配所有与 Hawaii这个点有 born 关系的

RETURN 定义返回的内容

简单综合示例

有演员和电影两种实体类型，关系是表演

(1)创建实体 - 点

演员(属性：name、birth_year)

 
 

  
  
HMSET Aldis_Hodge name "Aldis Hodge" birth_year 1986 
  
  
HMSET O'Shea_Jackson name "O'Shea Jackson" birth_year 1991 
  
  
HMSET Corey_Hawkins name "Corey Hawkins" birth_year 1988 
  
  
HMSET Neil_Brown name "Neil Brown" birthyear 1980 
 
 

电影(属性：名字 title、类型 genre、投票 votes、评分 rating、年份 year)

 
 

  
  
HMSET Straight_Outta_Compton title "Straight Outta Compton" genre Biography votes 127258 rating 7.9 year 2015 
  
  
HMSET Never_Go_Back title "Never Go Back" gener Action votes 15821 rating 6.4 year 2016 
 
 

(2)创建关系 - 边

 
 

  
  
GRAPH.ADDEDGE movies Aldis_Hodge act Straight_Outta_Compton 
  
  
GRAPH.ADDEDGE movies O'Shea_Jackson act Straight_Outta_Compton 
  
  
GRAPH.ADDEDGE movies Corey_Hawkins act Straight_Outta_Compton 
  
  
GRAPH.ADDEDGE movies Neil_Brown act Straight_Outta_Compton 
  
  
GRAPH.ADDEDGE movies Aldis_Hodge act Never_Go_Back 
 
 

(3)查询

示例1：统计 “StraightOuttaCompton” 这部电影中演员的年龄(年龄总和、最大年龄、最小年龄、平均年龄)

 
 

  
  
GRAPH.QUERY movies "MATCH (actor)-[act]->(movie:"Straight_Outta_Compton") RETURN movie.title, SUM(actor.age), MAX(actor.age), MIN(actor.age), AVG(actor.age)" 
 
 

结果：

 
 

  
  
1) "Straight Outta Compton,123.000000,37.000000,26.000000,30.750000" 
  
  
2) "Query internal execution time: 0.108000 milliseconds" 
 
 

示例2：统计每个演员参演了几部电影

 
 

  
  
GRAPH.QUERY movies "MATCH (actor)-[act]->(movie) RETURN actor.name, COUNT(movie.title) AS movies_count ORDER BY movies_count DESC" 
 
 

结果：

 
 

  
  
1) "Aldis_Hodge,2.000000" 
  
  
2) "O'Shea Jackson,1.000000" 
  
  
3) "Corey Hawkins,1.000000" 
  
  
4) "Neil Brown,1.000000" 
  
  
5) "Query internal execution time: 0.071000 milliseconds" 
 
 

小结

RedisGraph 实现了图数据库的基础操作，实现了主流的查询语言 Cypher的主要部分，虽然还是个很年轻的项目，但作为 redis 的扩展模块，与 redis 集成在一起，可以很方便的管理维护，也可以使用 redis 客户端方便的访问，如果需求不是很高，值得研究一下

自从 redis 开放了模块系统，效果已经开始显现，相信优秀的扩展会越来越丰富。

当前名称：Redis的丰富扩展之高性能图数据库
标题来源：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news43/294093.html

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