3.5 Property 的存储

下面是neo4j graph db 中,Property数据存储对应的文件:

neostore.propertystore.db

neostore.propertystore.db.arrays

neostore.propertystore.db.arrays.id

neostore.propertystore.db.id

neostore.propertystore.db.index

neostore.propertystore.db.index.id

neostore.propertystore.db.index.keys

neostore.propertystore.db.index.keys.id

neostore.propertystore.db.strings

neostore.propertystore.db.strings.id

neo4j 中, Property 的存储是由 PropertyStore, ArrayPropertyStore, StringPropertyStore 和PropertyKeyTokenStore 4种类型的Store配合来完成的.

类PropertyStore对应的存储文件是neostore.propertystore.db, 相应的用来存储 string/array 类型属性值的文件分别是neostore.propertystore.db.strings (StringPropertyStore) 和 neostore.propertystore.db.arrays(ArrayPropertyStore). 其存储模型示意图如下:

其中PropertyStore是Property最主要的存储结构,当Property的Key-Value对的Value 是字符串或数组类型并且要求的存储空间比较大,在PropertyStore中保存不了,则会存在StringPropertyStore/ ArrayPropertyStore这样的DynamicStore 中。如果长度超过一个block ,则分block存储,并将其在StringPropertyStore/ ArrayPropertyStore中的第1个block 的 block_id 保存到 PropertyStore类型文件相应record 的PropertyBlock字段中。

PropertyKeyTokenStore和StringPropertyStore 配合用来存储Propery的Key部分。Propery的Key是编码的,key 的 id 保存在 PropertyKeyTokenStore (即 neostore.propertystore.db.index),key 的字符串名保存在对应的StringPropertyStore类型文件neostore.propertystore.db.index.keys 中。

ArrayPropertyStore的存储格式见< 3.3.2 DynamicStore 类型>,下面分别介绍一下PropertyStore和PropertyKeyTokenStore(PropertyKeyTokenStore)的文件存储格式。

3.5.1   PropertyStore类型的存储格式

neostore.propertystore.db文件存储格式示意图如下,整个文件是有一个 RECORD_SIZE=41 Bytes 的定长数组和一个字符串描述符“PropertyStore v0.A.2”(文件类型描述TYPE_DESCRIPTOR和 neo4j 的 ALL_STORES_VERSION构成)。访问时,可以通过 prop_id 作为数组的下标进行访问。

下面介绍一下 property record 中每个字段的含义:

  • highByte(1 Byte):第1字节,共分成2部分

/*

* [pppp,nnnn] previous, next high bits

*/

byte modifiers = buffer.get();

    1. 第1~4 bit 表示 next 的高4位;
    2. 第 5~8 bit表示 prev 的高4位
  • prev(4 Bytes) : Node或Relationship 的属性是通过双向链表方式组织的,prev 表示本属性在双向链表中的上一个属性的id。第2~5字节是prev property_id的 低32位. 加上highByte字节的第 5~8 bit作为高4位,构成一个完整的36位property_id。
  • next(4 Bytes) : next 表示本属性在双向链表中的下一个属性的id。第6~9字节是next property_id的 低32位. 加上highByte字节的第 1~4 bit作为高4位,构成一个完整的36位property_id。
  • payload:  payload 由block_header(8 Bytes)加3个property_block(8 Bytes)组成,共计 32 Bytes.  block_header 分成3部分:
    1. key_id(24 bits) : 第1 ~24 bit , property 的key 的 id
    2. type( 4 bits ):   第25 ~28 bit , property 的 value 的类型,支持 string, Interger,Boolean, Float, Long,Double, Byte, Character,Short, array.
    3. payload(36 bits): 第29 ~64 bit, 共计36bit;对于Interger, Boolean, Float, Byte, Character , Short 类型的值,直接保存在payload;对于long,如果36位可以表示,则直接保存在payload,如果不够,则保存到第1个PropertyBlock中;double 类型,保存到第1个PropertyBlock中;对于 array/string ,如果编码后在 block_header及3个PropertyBlock 能保存,则直接保存;否则,保存到ArrayDynamicStore/StringDynamicStore 中, payload 保存其在ArrayDynamicStore中的数组下表。

3.5.2   String 类型属性值的保存过程

下面的代码片段展示了neo4j 中,比较长的 String 类型属性值的保存处理过程,其是如何分成多个 DynamicBlock 来存储的。

3.5.2.1        encodeValue 函数

encodeValue 函数是 PropertySTore.java 的成员函数, 它实现了不同类型的属性值的编码.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
</pre>
<div>
public void encodeValue( PropertyBlock block, int keyId, Object value )
 
{
 
if ( value instanceof String )
 
{   // Try short string first, i.e. inlined in the property block
 
String string = (String) value;
 
if ( LongerShortString.encode( keyId, string, block, PropertyType.getPayloadSize() ) )
 
{
 
return;
 
}
 
// Fall back to dynamic string store
 
byte[] encodedString = encodeString( string );
 
Collection valueRecords = allocateStringRecords( encodedString );
 
setSingleBlockValue( block, keyId, PropertyType.STRING, first( valueRecords ).getId() );
 
for ( DynamicRecord valueRecord : valueRecords )
 
{
 
valueRecord.setType( PropertyType.STRING.intValue() );
 
block.addValueRecord( valueRecord );
 
}
 
}
 
else if ( value instanceof Integer )
 
{
 
setSingleBlockValue( block, keyId, PropertyType.INT, ((Integer) value).longValue() );
 
}
 
else if ( value instanceof Boolean )
 
{
 
setSingleBlockValue( block, keyId, PropertyType.BOOL, ((Boolean) value ? 1L : 0L) );
 
}
 
else if ( value instanceof Float )
 
{
 
setSingleBlockValue( block, keyId, PropertyType.FLOAT, Float.floatToRawIntBits( (Float) value ) );
 
}
 
else if ( value instanceof Long )
 
{
 
long keyAndType = keyId | (((long) PropertyType.LONG.intValue()) << 24);
 
if ( ShortArray.LONG.getRequiredBits( (Long) value ) <= 35 )
 
{   // We only need one block for this value, special layout compared to, say, an integer
 
block.setSingleBlock( keyAndType | (1L << 28) | ((Long) value << 29) );
 
}
 
else
 
{   // We need two blocks for this value
 
block.setValueBlocks( new long[]{keyAndType, (Long) value} );
 
}
 
}
 
else if ( value instanceof Double )
 
{
 
block.setValueBlocks( new long[]{
 
keyId | (((long) PropertyType.DOUBLE.intValue()) << 24),
 
Double.doubleToRawLongBits( (Double) value )} );
 
}
 
else if ( value instanceof Byte )
 
{
 
setSingleBlockValue( block, keyId, PropertyType.BYTE, ((Byte) value).longValue() );
 
}
 
else if ( value instanceof Character )
 
{
 
setSingleBlockValue( block, keyId, PropertyType.CHAR, (Character) value );
 
}
 
else if ( value instanceof Short )
 
{
 
setSingleBlockValue( block, keyId, PropertyType.SHORT, ((Short) value).longValue() );
 
}
 
else if ( value.getClass().isArray() )
 
{   // Try short array first, i.e. inlined in the property block
 
if ( ShortArray.encode( keyId, value, block, PropertyType.getPayloadSize() ) )
 
{
 
return;
 
}
 
// Fall back to dynamic array store
 
Collection arrayRecords = allocateArrayRecords( value );
 
setSingleBlockValue( block, keyId, PropertyType.ARRAY, first( arrayRecords ).getId() );
 
for ( DynamicRecord valueRecord : arrayRecords )
 
{
 
valueRecord.setType( PropertyType.ARRAY.intValue() );
 
block.addValueRecord( valueRecord );
 
}
 
}
 
else
 
{
 
throw new IllegalArgumentException( "Unknown property type on: " + value + ", " + value.getClass() );
 
}
 
}

3.5.2.2        allocateStringRecords 函数

allocateStringRecords 函数是 PropertySTore.java 的成员函数.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
</pre>
<div>
private Collection allocateStringRecords( byte[] chars )
 
{
 
return stringPropertyStore.allocateRecordsFromBytes( chars );
 
}

3.5.2.3        allocateRecordsFromBytes 函数

allocateRecordsFromBytes 函数是 AbstractDynamicStore .java 的成员函数.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
</pre>
<div>
protected Collection allocateRecordsFromBytes( byte src[] )
 
{
 
return allocateRecordsFromBytes( src, Collections.emptyList().iterator(),
 
recordAllocator );
 
}

3.5.2.4        allocateRecordsFromBytes 函数

allocateRecordsFromBytes 函数是 AbstractDynamicStore .java 的成员函数.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
</pre>
<div>
public static Collection allocateRecordsFromBytes(
 
byte src[], Iterator recordsToUseFirst,
 
DynamicRecordAllocator dynamicRecordAllocator )
 
{
 
assert src != null : "Null src argument";
 
List recordList = new LinkedList<>();
 
DynamicRecord nextRecord = dynamicRecordAllocator.nextUsedRecordOrNew( recordsToUseFirst );
 
int srcOffset = 0;
 
int dataSize = dynamicRecordAllocator.dataSize();
 
do
 
{
 
DynamicRecord record = nextRecord;
 
record.setStartRecord( srcOffset == 0 );
 
if ( src.length - srcOffset > dataSize )
 
{
 
byte data[] = new byte[dataSize];
 
System.arraycopy( src, srcOffset, data, 0, dataSize );
 
record.setData( data );
 
nextRecord = dynamicRecordAllocator.nextUsedRecordOrNew( recordsToUseFirst );
 
record.setNextBlock( nextRecord.getId() );
 
srcOffset += dataSize;
 
}
 
else
 
{
 
byte data[] = new byte[src.length - srcOffset];
 
System.arraycopy( src, srcOffset, data, 0, data.length );
 
record.setData( data );
 
nextRecord = null;
 
record.setNextBlock( Record.NO_NEXT_BLOCK.intValue() );
 
}
 
recordList.add( record );
 
assert !record.isLight();
 
assert record.getData() != null;
 
}
 
while ( nextRecord != null );
 
return recordList;
 
}

3.5.3   ShortArray 类型属性值的保存过程

ShortArray.encode( keyId, value, block, PropertyType.getPayloadSize() ), 它是在 kernel/impl/nioneo/store/ShortArray.java 中实现的,下面是其代码片段。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
</pre>
<div>
public static boolean encode( int keyId, Object array, PropertyBlock target, int payloadSizeInBytes )
 
{
 
/*
 
*  If the array is huge, we don't have to check anything else.
 
*  So do the length check first.
 
*/
 
int arrayLength = Array.getLength( array );
 
if ( arrayLength > 63 )/*because we only use 6 bits for length*/
 
{
 
return false;
 
}
 
ShortArray type = typeOf( array );
 
if ( type == null )
 
{
 
return false;
 
}
 
int requiredBits = type.calculateRequiredBitsForArray( array, arrayLength );
 
if ( !willFit( requiredBits, arrayLength, payloadSizeInBytes ) )
 
{
 
// Too big array
 
return false;
 
}
 
final int numberOfBytes = calculateNumberOfBlocksUsed( arrayLength, requiredBits ) * 8;
 
if ( Bits.requiredLongs( numberOfBytes ) > PropertyType.getPayloadSizeLongs() )
 
{
 
return false;
 
}
 
Bits result = Bits.bits( numberOfBytes );
 
// [][][    ,bbbb][bbll,llll][yyyy,tttt][kkkk,kkkk][kkkk,kkkk][kkkk,kkkk]
 
writeHeader( keyId, type, arrayLength, requiredBits, result );
 
type.writeAll( array, arrayLength, requiredBits, result );
 
target.setValueBlocks( result.getLongs() );
 
return true;
 
}
 
private static void writeHeader( int keyId, ShortArray type, int arrayLength, int requiredBits, Bits result )
 
{
 
result.put( keyId, 24 );
 
result.put( PropertyType.SHORT_ARRAY.intValue(), 4 );
 
result.put( type.type.intValue(), 4 );
 
result.put( arrayLength, 6 );
 
result.put( requiredBits, 6 );
 
}

3.5.4   PropertyKeyTokenStore的文件存储格式

类PropertyTypeTokenStore对应的存储文件名是neostore.propertystore.db.index,其对应的存储格式如上图所示: 是一个长度为 RECORD_SIZE=9Bytes 的 record 数组和和一个字符串“PropertyIndexStore v0.A.2”(文件类型描述TYPE_DESCRIPTOR和 neo4j 的 ALL_STORES_VERSION构成)。访问时,可以通过 token_id 作为数组的下标进行访问。

record 是由 in_use(1 Byte) ,prop_count(4 Bytes), name_id(4 Bytes)构成。

Graph database_neo4j 底层存储结构分析(5)的更多相关文章

  1. Graph database_neo4j 底层存储结构分析(8)

    3.8  示例1:neo4j_exam 下面看一个简单的例子,然后看一下几个主要的存储文件,有助于理解<3–neo4j存储结构>描述的neo4j 的存储格式. 3.8.1    neo4j ...

  2. Graph database_neo4j 底层存储结构分析(7)

    3.7  Relationship 的存储 下面是neo4j graph db 中,Relationship数据存储对应的文件: neostore.relationshipgroupstore.db ...

  3. Graph database_neo4j 底层存储结构分析(6)

    3.6  Node 数据存储 neo4j 中, Node 的存储是由 NodeStore 和 ArrayPropertyStore 2中类型配合来完成的. node 的label 内容是存在Array ...

  4. Graph database_neo4j 底层存储结构分析(1)

    1       neo4j 中节点和关系的物理存储模型 1.1  neo4j存储模型 The node records contain only a pointer to their first pr ...

  5. Graph database_neo4j 底层存储结构分析(4)

    3.3.2   DynamicStore 类型 3.3.2.1        AbstractDynamicStore 的存储格式 neo4j 中对于字符串等变长值的保存策略是用一组定长的 block ...

  6. Graph database_neo4j 底层存储结构分析(3)

    3.3  通用的Store 类型 3.3.1    id 类型 下面是 neo4j db 中,每种Store都有自己的ID文件(即后缀.id 文件),它们的格式都是一样的. [test00]$ls - ...

  7. Graph database_neo4j 底层存储结构分析(2)

    3       neo4j存储结构 neo4j 中,主要有4类节点,属性,关系等文件是以数组作为核心存储结构:同时对节点,属性,关系等类型的每个数据项都会分配一个唯一的ID,在存储时以该ID 为数组的 ...

  8. Redis(一) 数据结构与底层存储 & 事务 & 持久化 & lua

    参考文档:redis持久化:http://blog.csdn.net/freebird_lb/article/details/7778981 https://blog.csdn.net/jy69240 ...

  9. HBase底层存储原理

    HBase底层存储原理——我靠,和cassandra本质上没有区别啊!都是kv 列存储,只是一个是p2p另一个是集中式而已! 首先HBase不同于一般的关系数据库, 它是一个适合于非结构化数据存储的数 ...

随机推荐

  1. mysql中limit与in不能同时使用的解决方式.

    mysql中limit与in不能同时使用的解决方式. 分类: MySQL2011-10-31 13:53 1277人阅读 评论(0) 收藏 举报 mysqlsubquery MySQL5.1中子查询是 ...

  2. SphinxSE的安装

    SphinxSE 的使用 SphinxSE 的使用 :wiki SphinxSE是一个可以编译进MySQL 5.x版本的MySQL存储引擎,尽管被称作“存储引擎”,SphinxSE自身其实并不存储任何 ...

  3. 【Django】Django 如何支持 分组查询、统计?

    代码: from django.db.models import Sum alarm_sum_group_items = models.FILE_PROTECT_ALARM.objects.filte ...

  4. 爱改名的小融 2(codevs 3149)

    3149 爱改名的小融 2  时间限制: 2 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 黄金 Gold 题解  查看运行结果     题目描述 Description Wikioi上有个人 ...

  5. cVim—Chrome上更强大的vim插件

    cVim——Chrome上更强大的vim插件 介绍 也许很多人在chrome上都用过类似Vimium, ViChrome的插件,这些插件的目的都差不多,就是在浏览器中提供一些类似vim的操作来提高效率 ...

  6. Animation & Property Animation 使用

    本篇主要讲Animation 和 Property Animation的使用,最后会讲QQ管家桌面火箭作为例子: 在Android中开发动效有两套框架可以使用,分别为 Animation 和 Prop ...

  7. Hadoop配置文件

    部分内容参考:http://www.linuxqq.net/archives/964.html  http://slaytanic.blog.51cto.com/2057708/1100974/ ht ...

  8. CentOS 6.5 下安装 Kibana5

    1. 导入Elastic PGP Key 执行命令 rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 2. 安装Kiban ...

  9. 图解SQL的inner join、left join、right join、full outer join、union、union all的区别

    SQL的Join语法有很多,inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行,left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录,right join(右 ...

  10. linux上ln链接命令详细说明

    ln是linux中又一个非常重要命令,它的功能是为某一个文件在另外一个位置建立一个同不的链接,这个命令最常用的参数是-s,具体用法是:ln –s 源文件 目标文件. 当我们需要在不同的目录,用到相同的 ...