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将 Redis 作为图数据库

1. 简介

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:

 用来描述实体, 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:

  1. 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

  2. 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

2. 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

3. 简单综合示例

演员电影两种实体类型,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"

4. 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

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原文来自:性能与架构

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将 Redis 作为图数据库
发布:2017-05-02

1. 简介

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:

 用来描述实体, 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:

  1. 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

  2. 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

2. 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

3. 简单综合示例

演员电影两种实体类型,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"

4. 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

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