Neo4j数据库

neo4j-高效的原因(节点关系属性存储)

2018-09-19  本文已影响40人  陆_志东

节点存储文件

neo4j有一个节点存储文件,用来存储节点的记录,文件名为neostore.nodestore.db
节点记录的长度是固定大小(9字节)
格式为:Node:inUse+nextRelld+nextPropld


image
inUse: 1 表示该节点正常使用, 0 表示该节点被删除
nextRelId: 该节点的下一个关系 id
nextPropId:该节点的下一个属性id

可以将存储记录看成是下面的样子
Node[0,used=true,rel=9,prop=-1]
Node[1,used=true,rel=1,prop=0]
Node[2,used=true,rel=2,prop=2]
Node[3,used=true,rel=2,prop=4]
Node[4,used=true,rel=4,prop=6]

所以如果我们想要查询id为100的节点,就可以准确的知道该节点记录在存储文件的第900字节,
基于这种查找方式,数据库可以直接计算出节点的位置,也就是O(1)的效率,而不是像关系型数据库O(log(n))的效率

关系存储文件

对应的也有一个关系存储文件,用来存储关系的记录.文件是neostore.relationshipstore.db,长度也是固定的
关系长度(33字节)
格式为:
Relationship:inUse+firstNode+secondNode+relType+firstPrevRelId+firstNextRelId+secondPrevRelId+secondNextId+nextProId


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inUse: 1 表示该关系正常使用, 0 表示该关系被删除
firstNode:当前关系的起始节点
secondNode:当前关系的终止节点
relType:关系的类型
firstPrevRelId & firstNextRelId :起始节点前一个关系和后一个关系的Id
secondPrevRelId & secondNextId : 终止节点前一个关系和后一个关系的Id
nextProId: 该关系的下一个属性id

关系记录可以看成下面的方式
Relationship[0,used=true,source=1,target=0,type=0,sPrev=1,sNext=-1,tPrev=3,tNext=-1,prop=1]
Relationship[1,used=true,source=2,target=1,type=1,sPrev=2,sNext=-1,tPrev=-1,tNext=0,prop=3]
Relationship[2,used=true,source=3,target=2,type=2,sPrev=-1,sNext=-1,tPrev=-1,tNext=1,prop=5]

属性的存储

属性记录的物理存放位置是neostore.propertystore.db文件中,属性的存储也是固定长度(不过不用担心长度不够,长度不够的时候会去申请动态存储),每个属性记录包含4个属性块和属性链中下一个属性的id.属性链是单向链表,关系链是双向链表.因为neo4j是基于java开发,所以一个属性记录中可以包含任何java虚拟机(JVM)支持的基本数据类型/字符串/数组/属性索引文件(neostore.propertystore.db.index).属性索引文件主要用于存储属性的名称,属性索引的值部分存储的是指向动态内存的记录(长度不够存储的时候会去申请动态内存,并放在动态存储文件中)或内联值.


image
inUse: 1 代表正常使用的属性, 0 已经删除的属性
keyindexId:属性id
nextProId:下一个属性的id , 单向链表
propBlock:存储长度 29-5 = 24 个字节长度

动态存储分类

总结:

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