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mongodb - 树结构(文件系统)的数据模型 : document model vs graph model

coder 2023-10-28 原文

我正在评估一个 nosql 解决方案，用于实现类似结构的文件系统，包含数百万个项目，其中的关键特性必须是:

  • 快速查找按 n 个项目属性过滤的项目的“父项”或“直接子项”或“子树子项”，页面结果按项目属性排序。

有了这个要求，我将问题分为 2 个任务:

  1. 为搜索子项/子树子项的递归项结构建模
  2. 为项目结构建模以搜索项目属性

现在 nosql schema free 的强大功能是为每个文件存储不同属性的一个很好的特性，这对第 2 点很有用。

相反，我对第 1 点有一些疑问，即使用具有单个项目集合和物化路径设计模式的文档数据库(示例 mongodb)或使用具有 2 个集合的图形数据库(示例 arangodb)的优缺点: items 用于数据(文档集合)，itemsParents 用于父子关系(边集合)和图遍历函数。

使用图数据库满足我的要求在性能上有优势吗？

图形遍历比物化路径过滤器更有效地完成我的任务？

如果是，你能解释一下为什么吗？

谢谢

最佳答案

对于像文件系统这样的层次结构，图形数据库无疑是一个不错的选择。具体说到 Neo4j，您可以有一个模式，例如:

(:Folder)-[:IN_FOLDER]->(:Folder)
(:File)-[:IN_FOLDER]->(:Folder)

查找文件或文件夹就像下面的 Cypher 一样简单:

MATCH (file:File {path: '/dir/file'})
RETURN file

查找文件夹下的所有文件/文件夹:

MATCH (folder:Folder {path: '/dir'})<-[:IN_FOLDER]-(file_or_folder)
RETURN file_or_folder

如果您想递归地查找所有文件/文件夹，您可以这样做:

MATCH (folder:Folder {path: '/dir'})<-[:IN_FOLDER*1..5]-(file_or_folder)
RETURN file_or_folder

1..5 调整您正在搜索的深度(从一级到五级)。

对于所有这些，您需要在 Folder 和 File 标签的 path 属性上建立索引。当然，您不需要这样做，具体取决于您的用例。

在这种情况下，Neo4j 可以快得多的原因是，一旦您在磁盘上找到一个节点，就可以通过几次文件访问来遍历关系，而不是为每个跃点搜索整个表或索引。我建议查看免费书籍 Graph Databases by O'Reilly有关 Neo4j 内部结构的详细信息。

关于mongodb - 树结构(文件系统)的数据模型 : document model vs graph model，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33204204/

modeldocumentcode子项sectionmongodbneo4jorientdbgraph-databasesarangodb

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