导读：云计算环境下，传统关系型数据库在海量数据存储方面存在瓶颈，对树形结构与半结构化数据的建模比较困难。本文介绍一种全新的建模方式——图数据库建模。应用图数据库模型更具扩展性、灵活性、高可靠性和高性能，能建立高细粒度的数据模型，非常适合复杂关系的建模和推理，有较高的实用价值。
本文以图数据库Galaxybase为例，详细描述了图数据库的建模过程，并应用Cypher语言实现了该模型的增加、删除、更改、查询及统计功能。实践结果表明，图数据库建模技术能使构造的模型语义表达更丰富，更具简易性和可扩展性等优点。
图模型表示方式
图模型GM可以用一个三元组描述，
GM:=<N,R,L>GM: = <N,R,L> GM:=<N,R,L>
其中N={n1, n2, … nt} 为非空有限数量的结点集（node set），N中的t个元素称为t个结点。
R={r1, r2, … rs} 为顶点集N中的有序结点偶对（ni, nj）组成的关系集（relationship set），R中的s个元素称为s个关系，且满足Ｒ⊆\subseteq⊆N × N，L是结点属性、关系属性的集合。
结点及关系可以有多个属性，每种不同类型的结点或关系用ID来区分。结点之间可以有多个不同的关系，方向既可以单向，也可以双向，其属性个数也可以动态扩展。如工厂与原材料两个节点，既有工厂供应原材料的关系，也有工厂购买原材料的关系，因此图模型具有丰富的语义表达能力。
图模型建模规则
规则1 单实体集建模规则
单实体集建模为单结点。
以创建单实体“学生”为例，点类型和点属性如下表所示。
建模后如下图所示。
规则2 两个实体集具有1:N联系的建模规则
两个实体集分别按照规则1建模为两个单结点，联系集建模为图模型中结点的关系。结点间用带箭头的线段连接，方向可以是双向，也可以是单向。根据需要可以为关系添加若干属性。
以创建实体“学生”、“学校”，联系“就读”为例，点类型和点属性如下表所示。
边类型、边属性如下表所示。
建模后如下图所示。
规则3 两个实体集具有M:N联系的建模规则
两个实体集分别按照规则1建模为两个单结点，联系集建模为图模型中结点的关系。结点间用两条带箭头的线段连接，线段方向相反。
以创建实体“学生”、“学校”，联系“就读”、“管理”为例，点类型和点属性如下表所示。
边类型、起始点类型、终止点类型、边属性如下表所示。
建模后如下图所示。
规则4 两个或多个实体集之间存在整体与部分包含关系的建模规则
整体实体集与部分实体集之间符合1:1或1:N的联系，遵守规则2的建模规则。在图模型中，关系的方向从整体结点到部分结点（关系名可用HasParts[包含]、Contains[由···组成]等语义描述）或从部分结点到整体结点（关系名可用PartOf[属于]、ConsistOf[组成]等语义描述）。
示例模型中，学校可以有多个社团，结点“社团”与结点“学校”有部分结点到整体结点的包含关系。
规则5 两个或多个实体集之间存在父与子实体集的继承关系的建模规则
父子继承关系符合1:1或1:N的联系，遵守规则2的建模规则。在图模型中，关系的方向从父结点到子结点（关系名可用SubClass[有···子集]语义描述）或从子结点到父结点（关系名可用ISA[是···的指令集]、SubClassOf[是···的子集]等语义描述）。
示例模型中，结点“职位”与结点“社团”存在继承关系。
图数据库建模应用示例
某大型制造企业制造某系列轻型摩托车产品，需要采购毛坯及零部件等物料进行制造、装配，物料到货经过质检部门验收合格后，需要入库存储。由于该企业的采购、制造、装配的零部件（含物料）多达两万件，涉及国内外的供应商多大三千多家，每天约380个采购入库单，导致该企业每月新增数据约16~20GB。
接下来使用Galaxybase分布式图数据库来实现物料入库的管理模型。
以创建实体“员工”、“物料入库单”、“供应商”、“物料信息”、“入库单明细”、“货位信息”，联系“经手”、“供应”、“包含”、“分配”、“由···构成”为例，点类型和点属性如下表所示。
边类型、起始点类型、终止点类型如下表所示。
建模后如下图所示。
更多图模型构建方式请参考图构建。
图数据库实现与检索技术
Galaxybase是一个高性能的NoSQL图形数据库，具有ACID事务、高可用性、高扩展性及高性能等特点，非常适合大数据库的图形数据建模、管理、快速查找。
将上面建立的图数据库模型实例化，可以得到数据库实例图。
Galaxybase使用Cypher或Gremlin语言对图数据进行查找操作，不需要编写代码就可以进行高效率的查询。
更多Cypher/Gremlin语言使用方式请参考Cypher文档。
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