[发明专利]一种基于ID缓存技术的图数据库加速装置和方法

说明书

本发明公开了图数据库ID缓存技术的核心，应用于百万级以上数据量的图数据库上具有动态性的缓存，ID缓存技术在内存中缓存了ID，虽然还是要对图数据库进行查询，但是相比于原先遍历上百万数据的查询过程已经提速巨大了，只需要根据ID进行定向查询，查询量是十分小，因此查询速度也提升巨大，而且具有数据动态性，数据库中的数据变化与缓存没有冲突，极大地降低了脏数据概率。其分为以下几个部分：基于图数据库结构特征而制定的特别缓存结构，面向简单查询和复杂查询的不同匹配策略，在数据库有改动时通知客户端进行更新缓存以达到一致性，缓存数量过大的时候进行的置换策略。

技术领域

本发明属于计算机图数据库技术领域，尤其涉及图数据库软件的调试技术领域。

背景技术

图数据库源起欧拉和图理论，也可称为面向/基于图的数据库，对应的英文是Graph Database。图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据，而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系(边)来体现，也可处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。

计算机存储希望能将关系型数据存储，关系型数据库虽然能做到这一点，但是却做得不好，为了存储关系导致了数据冗余，并且不能适应关系数据的动态性，也不能很好的支持关系数据的多层复杂查询。针对数据间内在关系复杂且动态变化的问题，应运而生的便是图数据库，可知图数据库是数据库存储的未来方向之一，其通过存储节点与关系来实现图的抽象存储，已成为社交领域，金融领域和交通信息领域等的首选数据库，但是随着数据规模和数据复杂度的增长，图数据库的查询速度无法满足当前的需求，更无法与关系型数据库相比，此时对于缓存技术的引入是非常必要的。

当前的图数据库有neo4j，titan，arangodb，orientdb，gun等。在缓存技术上orientdb是文件缓存cache，文件缓冲cache缓存了相同格式的文件数据。但由于查询经常在节点和关系之间相互查询，而关系和节点放在不同格式的文件数据，所以缓存速度并不快。neo4j是语句缓存，将查询过的语句缓存在文件中，但由于缓存的是数据结果，所以缓存所占数据量极大。而泰坦使用了多层数据缓存，以方便快速的图形遍历。它们是从一个泰坦事务中访问的。缓存越接近事务，缓存访问的速度越快，内存占用和维护开销也就越高。

在我们使用图数据库的时候经常遇到查询简单的数据耗时非常长，甚至有时在查询复杂数据会出现无法返回结果的情况。其主要原因是图数据库的存储方式和存储结构导致了数据查询非常的缓慢，比如某图数据库拥有100万个节点，200万个关系。一个简单的用户关系在相同硬件环境与关系型数据库相比查询速度慢了将近数倍，这是无法容忍的，其主要原因是因为每一次查询都需要在关系和节点之间来回切换匹配。但这并不是无法解决的问题，与关系型数据库不同的地方在于图数据库是以节点和关系来存储的，节点与关系分别对应一个全局分配的ID，不像关系型数据库每一个表即不同的ID分配制度。如果知道该查询结果的ID号，可以直接定位查询，而不需要再去遍历全文档查询。

综上所述便有了基于ID查询机制的缓存技术，那么为什么不像传统缓存一样直接存储查询结果的数据对象，主要有一下几个原因：存储数据结果是十分庞大的，有的查询结果可能含有成百上千个节点，这对内存简直是巨大的消耗，但是如果只保存ID号(Long类型)开销是十分小的。其次，产生缓存表脏数据，存储数据结果将无法与图数据库进行数据一致，而为了达到一致的计算机资源开销也是非常大的，所以使用ID则至少保证了图数据库内容一致，且容错率低。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术在图数据库查询过程中出现的IO访问次数过多和速度缓慢的严重问题，提出了一种基于ID缓存技术的图数据库加速装置和方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案：

一种基于ID缓存技术的图数据库装置，包括

访问服务器，用于获取用户输入的查询语句，和ID缓存加速装置进行通信，反馈查询结果给用户。