hbase列族枚举

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HbaseStoreManager.createShortCfMap()

ElementCategory

VERTEX, EDGE, PROPERTY

JanusGraphSchemaCategory

EDGELABEL, PROPERTYKEY, VERTEXLABEL, GRAPHINDEX, TYPE_MODIFIER;

SYSTEM_TYPES_BY_NAME

BaseKey.SchemaCategory 34
BaseKey.SchemaDefinitionDesc 35
BaseKey.SchemaDefinitionProperty 33
BaseKey.SchemaName 32
BaseKey.SchemaUpdateTime 36
BaseKey.VertexExists 1
BaseLabel.VertexLabelEdge
BaseLabel.SchemaDefinitionEdge
ImplicitKey.ID
ImplicitKey.JANUSGRAPHID
ImplicitKey.LABEL
ImplicitKey.KEY
ImplicitKey.VALUE
ImplicitKey.ADJACENT_ID
ImplicitKey.TIMESTAMP
ImplicitKey.TTL
ImplicitKey.VISIBILITY

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SystemTypeManager.SYSTEM_TYPES_BY_NAME

点分析

id类型

id结构

点和边的id都是一个64位的long型数值，结构如下

id序列化结构

id序列化存储时的结构顺序会做如下变化结构：

各种类型的id策略

属性和边id在序列化存储时，并不是rowkey，所以规则不一样

id、rowkey互转

id转rowkey

byte[] rowkey = idManager.getKey(vertexId).asByteBuffer().array();
Result result = hTable.get(new Get(rowkey));

rowkey转id

long id2 = idManager.getKeyID(StaticArrayBuffer.of(result.getRow()));
assert vertexId == id2;

源码
StandardJanusGraph.getVertexIDs()
—RecordIterator.next() ====422行
——idManager.getKeyID(keyIterator.next())

查询label

CacheVertex.label() => AbstractVertex—vertexLabel().name()
——getVertexLabelInternal() 125行
———VertexCentricQueryBuilder.vertices()
————VertexCentricQueryBuilder.execute() 67行
—————BasicVertexCentricQueryBuilder.VertexConstructor.getResult 241

创建点

StandardJanusGraphTx.addVertex(Long vertexId, VertexLabel label) 499
—StandardVertex vertex = new StandardVertex(this, IDManager.getTemporaryVertexID(IDManager.VertexIDType.NormalVertex, temporaryIds.nextID()), ElementLifeCycle.New);

属性和边分析

结构

点属性名

IDHandler.readRelationType(new ReadArrayBuffer(q)).typeId

点属性值

String vS = new StringSerializer().read(new ReadArrayBuffer(v));

边解析

id()

CacheEdge.id() => AbstractTypedRelation
—RelationIdentifier.get(this)
——new RelationIdentifier(r.getVertex(0).longId(),r.getType().longId(),r.longId(), (r.isEdge() ? etVertex(1).longId() : 0));
—RelationIdentifier.toString()
——LongEncoding.encode(relationId))

EdgeSerializer
public RelationCache parseRelation(Entry data, boolean excludeProperties, TypeInspector tx)

边属性

属性名和属性值是存在一起的
EdgeSerializer
PropertyKey type = tx.getExistingPropertyKey(IDHandler.readInlineRelationType(in));
Object propertyValue = readInline(in, type, InlineType.NORMAL);
assert propertyValue != null;
properties.put(type.longId(), propertyValue);

复合索引分析

Composite Index-vertex index结构

图一（唯一索引Composite Index结构图）：

图二（非唯一索引Composite Index结构图）：

Rowkey由index label id 和properties value两大部分组成：

• index label id：标识当前索引类型
• properties value：索引中包含属性的所有属性值，可多个； 存在压缩存储，如果超过16000个字节，则使用GZIP对property value进行压缩存储！

Column由第一个字节0 和 vertex id组成：

• 第一个字节0：无论是唯一索引，还是非唯一索引此部分都会存在；如图一
• vertex id：非唯一索引才会在column中存在，用于分别多个相同索引值对应的不同节点；如图二

value由vertex id组成：

• vertex id：针对于rowkey + column查询到的value是vertex id，然后通过vertex id查询对应的节点

  Composite Index-edge index结构

  图一（唯一索引Composite Index结构图）：
  
  image.png
  图二（非唯一索引Composite Index结构图）：
  
  image.png
  Rowkey同Vertex index部分
  Column由第一个字节0 和 edge id组成：

• 第一个字节0：无论是唯一索引，还是非唯一索引此部分都会存在；如图一

• edge id：非唯一索引才会在column中存在，用于分别多个相同索引值对应的不同节点；如图二

value由以下4部分组成：

• edge id：边id
• out vertex id：边对应的出边id
• type id：edge 的label type id
• in vertex id：边对应的入边id

  序列化rowkey

  通过复合索引和要查询的值，获取序列化之后的rowkey
  此方法是private，无法直接使用
  IndexSerializer
  private StaticBuffer getIndexKey(CompositeIndexType index, Object[] values)

  反序列化索引关联的点和边的id

  点或边的id
  long id = VariableLong.readPositive(new ReadArrayBuffer(v))

  执行查询

  public Stream