CN102193979A - 图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法，包括步骤：1)客户程序调用API；2)检查欲查询数据的目标节点是否存在，存在则继续；3)检查返回节点数据结果集的路径表达式是否正确，正确则继续；4)检查过滤条件是否合法，合法则继续；5)检查过滤条件中是否包含路径表达式，包含则进行基于路径表达式的查询步骤6)，否则进行简单查询步骤7)；6)执行基于路径表达式的条件查询；7)进行简单查询；8)将查询后的结果集返回给API调用者，查询结束。与联机事务中的查询操作相比较，非联机事务的查询会避免大量的数据锁定检测，从而能够获取更高的查询性能。非联机事务的查询操作不受联机事务锁定、提交、回滚的影响。

Description

图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法

技术领域

本发明涉及一种图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法。

背景技术

通常在数据库系统中，事务是工作的离散单位。例如，一个数据库事务可以是修改一个用户的帐户平衡或库存项的写操作。联机事务处理系统实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。在联机事务处理中，事务是被立即执行的。在单一用户、单一数据库环境下执行事务是简单的，这是因为没有冲突问题或对数据库间同步的需求。在一个分布式环境下，写操作经常并行地在多个数据库服务器上发生。这样的并发事务处理需要一个“卷回”机制，以保证在一次写操作中系统失效的情况下，仍保证数据库的完整性。事务要么一起确认，要么放弃。如果一个或多个与事务有关的系统响应不一致，这意味着系统或通信可能出现了故障，因而就会放弃一个事务。可以看出，当多个用户试图同时改变数据的同一块时，就出现了冲突问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法，它可在图形数据库未开启事务时查询数据。

本发明采用的技术方案如下：

一种图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法，其特征在于：

非联机事务处理自上而下分为三层：

最上层为暴露给外部调用程序的API；

中间层为事务逻辑控制层，按操作类别分为同步区与非同步区，同步区意味着在同一时间只能有一个操作进行，其他操作在进入同步区之间均处于等待状态，该机制利用Java语言的线程同步锁定特性实现，非同步区的操作则不受限制，在任何时间均可以进行；

最下层为存储数据的DataSet操作抽象层，在DataSet中，保存有联机事务自身的状态信息，以及数据的事务状态属性信息；

将图形数据库中的每一个节点Node的定义信息保存在名称为graphic_db_node_def的数据集DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

列名称	数据类型	说明
			node_id	Number	全局唯一的ID
name	String	用于保存Node的名称

用Relation描述Node与Node之间的关系，每一个Relation均有一个全局唯一的名称、一个源Node、一个目标Node，由源Node到目标Node的方向，称之为正向，由目标Node到起始Node的方向称之为反向，将每一个Relation的定义信息保存在名称为graphic_db_relation_def的DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

列名称

数据类型

说明

relation_id	Number	全局唯一的ID
			name	String	用于保存Relation的名称
source_node	Number	源Node的ID
			target_node	Number	目标Node的ID

两个通过Relation连接的Node中的数据可以建立连接，将所有数据的连接信息保存在名称为graphic_db_relation_record_def的DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

执行以下步骤：

1)客户程序调用API，将参数数据传给图形数据库，API传入的参数包括：指定进行查询的起始节点名称node_name、以路径表达式的形式指定返回的关联节点数据fetch_path、过滤条件filter；

2)检查欲查询数据的目标节点是否存在，若目标节点存在，则继续执行下面的步骤，否则退出；

3)检查返回节点数据结果集的路径表达式是否正确，若正确，则继续执行下面的步骤，否则退出；

4)检查过滤条件是否合法，若合法，则继续执行下面的步骤，否则退出；

5)检查过滤条件中是否包含路径表达式，如果包含则进行基于路径表达式的查询步骤6)，否则进行简单查询步骤7)；

6)执行基于路径表达式的条件查询；

7)进行简单查询；

8)将查询后的结果集返回给API调用者，查询结束。

进一步地：

在所述步骤2)中，检查目标节点是否存在的方法是：查询名称为graphic_db_node_def的DataSet，查找该DataSet的name列中的值与API中传入的node_name值相等的数据记录，如果找到相应记录，则说明目标节点存在。

在所述步骤3)中，检查返回节点数据结果集的路径表达式是否正确的详细步骤如下：解析路径表达式，以API中传入的node_name为起始点，查询名称为graphic_db_relation_def的DataSet，根据关系表达式的方向不同，查找source_node列或target_node列，与name列相匹配的数据记录，如果记录存在，说明表达式正确。

在所述步骤4)中，检查过滤条件是否合法的详细步骤如下：如果过滤条件中包含路径表达式，则进行路径表达式合法性的检查，检查过程与步骤3)相同，然后获取过滤条件中的列属性名称，查询名为graphic_db_node_def的DataSet，查看路径表达式中的最后一个节点是否包含该列，如果包含，则说明过滤条件合法，否则不合法；如果过滤条件中不包含路径表达式，则直接获取过滤条件中的列属性名称，然后查询名为graphic_db_node_def的DataSet，查看API中的传入的node_name标识的节点是否包含该列，如果包含，则说明过滤条件合法，否则不合法。

在所述步骤6)中，基于路径表达式的条件查询的详细步骤如下：

a.反转路径表达式，以过滤条件中路径表达式的终点为起点，以其起点为终点，同时将关系的方向倒转；

b.查询反转后的路径表达式的起始节点，按过滤条件获取匹配的数据记录，如果结果集中有列_dirty的值为1的数据，说明该条记录为脏数据，将其从结果集中去除；

c.以上一步查询的结果集为起点，依照反转后的路径表达式，通过查询名称为graphic_db_relation_record_def的DataSet，递归获取与之建立关系的记录，如果记录的_drity列的值为1，则说明该条记录为脏数据，忽略该条记录；

d.反转路径表达式终点节点的关联记录为当前过滤条件的查询结果。

在所述步骤7)中，简单查询的详细步骤如下：

查询API中传入的node_name参数指定的节点，按过滤条件对其中的记录进行匹配，与过滤条件相符合，且其_drity列的值为-1的记录是查询的结果集。

本发明具有以下优点：

1.与联机事务中的查询操作相比较，非联机事务的查询会避免大量的数据锁定检测，从而能够获取更高的查询性能。

2.非联机事务的查询操作不受联机事务锁定、提交、回滚的影响。

附图说明

图1为图形数据库的架构；

图2为节点之间的关系图；

图3为数据在DataSet中的存储方式；

图4为节点之间的引用图；

图5为联机事务处理流程；

图6为非联机事务处理流程；

图7为非联机事务处理的结构；

图8为查询数据的处理流程。

具体实施方式

本发明提出了一种图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法，下面结合附图详细说明。

图形数据库概述

本发明图形数据库的架构自上而下可以分为三层。如图1所示，最上层为图形数据中各种概念对象的组织与实现。中间层为抽象的数据物理存储接口层，将物理存储的数据抽象为若干个数据集DataSet。底层为物理存储实现层，由程序借助现有的存储引擎实现，比如：传统的关系数据库，XML文件等等。

DataSet(数据集)

DataSet是图形数据库中数据的逻辑存储单元，图形数据库中的数据以及数据库自身的逻辑定义均存储在DataSet中，DataSet是一个抽象的接口，真实的数据可以通过遵循DataSet接口的实现程序存储在关系数据库、XML或自定义格式的文件中。每一个DataSet由一个全局唯一的名称和若干个列(Column)组成。DataSet中的列表支持如下两种数据类型：

类型	说明
		String	用于保存文本性的描述信息
Number	用于保存整数、浮点数等数字信息，或用来保存布尔值信息，用1表示true，用-1表示false.

表1

Node(节点)

Node为图形数据库中存储数据的逻辑单元，在图形数据库中，每一种记录实体均可抽象为Node，比如在表述一个计算机网络应用系统时，交换机中的端口、PC服务器的网卡、CPU、生产配件的厂商、我们为之提供服务的客户、系统中的用户、权限等等，每个Node拥有一个全局唯一的名称，和一些其特有的属性，用于记录配置信息，例如：相对于我们服务的客户，我们将其命名为Customer，其拥有如下属性：contractedAmount(合同总额)、industry(所属行业)、name(客户名称)、description(描述)等。在本发明中，Node的属性可以是如下类型的数据。

表2

每一个Node的定义信息均保存在名称为graphic_db_node_def的DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

列名称	数据类型	说明
			node_id	Number	全局唯一的ID
name	String	用于保存Node的名称

表3

每一个Node中所定义的属性信息保存在名称为graphic_db_node_attr_def的DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

表4

针对于Node的定义，物理存储的DataSet类似如下两个表：

表5

表6

每一个Node的数据信息保存在与其同名的DataSet中，假设我们有一个名称为Customer的Node，该Node有如下属性：

属性名称	数据类型	说明
			RID	String	数据库内置
name	String	客户名称
			contractedAmount	Number	合同金额
industry	Reference	所属行业
			description	String	客户描述信息

表7

则该Node对应的DataSet结构为：

表8

物理存储的DataSet类似下表：

表9

RID(记录ID，Record ID)

在图形数据库中，每一个Node都会有一个名称为RID的属性，存储在Node中的每一条数据的RID值均是全局唯一的，作为该条记录在图形数据库中的标识。RID的数据类型为String型。每一个Node均含有该属性。RID格式为：Node名称+下划线+递增数字，一个典型的RID数值类似于如下形式：Industry_109。

Relation(关系)

每一类信息的实体均可以抽象为Node，在现实应用中，常常需要将这些Node按某种逻辑组织起来，Relation就是用来描述Node与Node之间的组织关系的。假设现在已有代表客户的Node：Customer，代表系统用户的Node：SysUser，在现实世界中，我们的一个销售人员会成为系统中的一个用户，并负责一些客户的销售、及沟通工作。因此，我们可以在SysUser与Customer之间建立一个名为SysUserServeCustomer的Relation来表述两者之间的关系。我们用图2来表述这种关系，Relation就是用于描述Node与Node之间关系的特殊对象。每一个Relation均有一个全局唯一的名称，一个源Node，一个目标Node。由源Node到目标Node的方向，我们称之为正向，由目标Node到起始Node的方向我们称之为反向。

每一个Relation的定义信息均保存在名称为graphic_db_relation_def的DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

列名称	数据类型	说明
			relation_id	Number	全局唯一的ID
name	String	用于保存Relation的名称
			source_node	Number	源Node的ID
target_node	Number	目标Node的ID

表10

针对于Relation的定义，物理存储的DataSet类似下表：

表11

按照Relation的定义，两个通过Relation连接的Node中的数据可以建立连接。所有数据的连接信息保存在名称为graphic_db_relation_record_def的DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

表12

在应用场景中，其物理存储的DataSet类似下表：

表13

Reference(引用)

在图形数据库抽象中，一些常用的Node会与其他大部分Node有关系，这些常用的Node数据量很有限、且基本不会发生变化，比如：国家、省、市等。如果采用Relation的方式来表述的话，则需要与其他Node之间建立的大量关系，这对后期的维护将会造成一定的困难。在此种情形下，可以考虑采用Reference的形式来表述关系。一个Node通过其所拥有的属性引用另外一个Node，在其实现形式上，很大程度与RDBMS(关系数据库)的Foreign Key(外键)相类似。某一条记录的Dictionary属性中保存的是另外一个Node中数据记录的RID。考虑之前我们讨论过的Node——Customer，拥有(industry)行业这一属性，假设在我们的应用场景中，行业的数量很有限，且不会经常发生变化。则可以用Reference属性的方式引用Industry这一Node中的某条记录。数据在DataSet中的存储方式如图3所示。

在本发明中我们用虚线表示Node之间的Reference，以区别于Relation，见图4。

联机事务与非联机事务

图形数据库中数据的操作可分为：“联机事务数据操作”与“非联机事务数据操作”。联机事务数据操作步骤依次为：创建联机事务、进行联机事务数据操作(在一个联机事务中该操作可以重复多次)、提交联机事务使操作生效或者回滚联机事务放弃操作。见图5所示。而非联机事务数据操作不受事务控制，直接调用图形数据库API即可，见图6所示。

如图7所示，本发明的非联机事务处理自上而下分为三层：

最上层为暴露给外部调用程序的API。

中间层为事务逻辑控制层，按操作类别分为同步区与非同步区，同步区意味着在同一时间只能有一个操作进行，其他操作在进入同步区之间均处于等待状态，该机制利用Java语言的线程同步锁定特性实现。非同步区的操作则不受限制，在任何时间均可以进行。

最下层为存储数据的DataSet操作抽象层，在DataSet中，保存有联机事务自身的状态信息，以及数据的事务状态属性信息。非联机事务自身无状态信息，故不需要保存。仅保存数据信息。

在图形数据库中，联机事务的状态数据存储在名称为graphic_db_tx_def的DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

表14

在图形数据库中每一个Node均有一个相对应的同名的DataSet，数据之间的Relation信息保存在名称为graphic_db_relation_record_def的DataSet中。这些DataSet中均缺省内置如下两个列：

表15

非联机事务中查询数据的控制

如图8所示，在非联机事务中，查询数据的处理流程如下：

(1)客户程序调用API，将参数数据传给图形数据库。API传入如下参数：

node_name，指定进行查询的起始节点名称。

fetch_path，以路径表达式的形式指定返回的关联节点数据。

filter，过滤条件

(2)检查欲查询数据的目标节点是否存在。查询名称为graphic_db_node_def的DataSet，查找name列中的值与API中传入的node_name值相等的数据记录。如果找到相应记录，则说明目标节点存在，继续执行下面的逻辑，否则退出。

(3)检查返回节点数据结果集的路径表达式是否正确。解析路径表达式，以API中传入的node_name为起始点，查询名称为graphic_db_relation_def的DataSet，根据关系表达式的方向不同，查找source_node列或target_node列，与name列相匹配的数据记录，如果记录存在，说明表达式正确，否则，说明表达式不合法，直接退出。

(4)检查过滤条件是否合法。

a.如果过滤条件中包含路径表达式，则首选进行路径表达式合法性的检查，检查逻辑与步骤(3)相同，然后获取过滤条件中的列属性名称，查询名为graphic_db_node_def的DataSet，查看路径表达式中的最后一个节点是否包含该列，如果包含，则说明过滤条件合法，否则直接退出。

b.如果过滤条件中不包含路径表达式，则直接获取过滤条件中的列属性名称，然后查询名为graphic_db_node_def的DataSet，查看API中的传入的node_name标识的节点是否包含该列，如果包含，则说明过滤条件合法，否则直接退出。

(5)检查过滤条件中是否包含路径表达式，如果包含进行基于路径表达式的查询，否则进行简单查询。

(6)执行基于路径表达式的条件查询。

a.反转路径表达式，以过滤条件中路径表达式的终点为起点，以其起点为终点，同时将关系的方向倒转。

b.查询反转后的路径表达式的起始节点，按过滤条件获取匹配的数据记录，如果结果集中有列_dirty的值为1的数据，说明该条记录为脏数据，将其从结果集中去除。

c.以上一步查询的结果集为起点，依照反转后的路径表达式，通过查询名称为graphic_db_relation_record_def的DataSet，递归获取与之建立关系的记录，如果记录的_drity列的值为1，则说明该条记录为脏数据，忽略该条记录。

d.反转路径表达式终点节点的关联记录为当前过滤条件的查询结果。

(7)进行简单查询。查询API中传入的node_name参数指定的节点，按过滤条件对其中的记录进行匹配，与过滤条件相符合，且其_drity列的值为-1的记录是查询的结果集。

(8)将查询后的结果集返回给API调用者，本次查询结束。

Claims (6)

1.一种图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法，其特征在于：

非联机事务处理自上而下分为三层：

最上层为暴露给外部调用程序的API；

中间层为事务逻辑控制层，按操作类别分为同步区与非同步区，同步区意味着在同一时间只能有一个操作进行，其他操作在进入同步区之间均处于等待状态，该机制利用Java语言的线程同步锁定特性实现，非同步区的操作则不受限制，在任何时间均可以进行；

最下层为存储数据的DataSet操作抽象层，在DataSet中，保存有联机事务自身的状态信息，以及数据的事务状态属性信息；

将图形数据库中的每一个节点Node的定义信息保存在名称为graphic_db_node_def的数据集DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

 列名称   数据类型   说明  node_id   Number   全局唯一的ID  name   String   用于保存Node的名称

用Relation描述Node与Node之间的关系，每一个Relation均有一个全局唯一的名称、一个源Node、一个目标Node，由源Node到目标Node的方向，称之为正向，由目标Node到起始Node的方向称之为反向，将每一个Relation的定义信息保存在名称为graphic_db_relation_def的DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

  列名称   数据类型   说明   relation_id   Number   全局唯一的ID   name   String   用于保存Relation的名称   source_node   Number   源Node的ID   target_node   Number   目标Node的ID

两个通过Relation连接的Node中的数据可以建立连接，将所有数据的连接信息保存在名称为graphic_db_relation_record_def的DataSet中，该DataSet的数据结构如下：

执行以下步骤：

1)客户程序调用API，将参数数据传给图形数据库，API传入的参数包括：指定进行查询的起始节点名称node_name、以路径表达式的形式指定返回的关联节点数据fetch_path、过滤条件filter；

2)检查欲查询数据的目标节点是否存在，若目标节点存在，则继续执行下面的步骤，否则退出；

3)检查返回节点数据结果集的路径表达式是否正确，若正确，则继续执行下面的步骤，否则退出；

4)检查过滤条件是否合法，若合法，则继续执行下面的步骤，否则退出；

5)检查过滤条件中是否包含路径表达式，如果包含则进行基于路径表达式的查询步骤6)，否则进行简单查询步骤7)；

6)执行基于路径表达式的条件查询；

7)进行简单查询；

8)将查询后的结果集返回给API调用者，查询结束。

2.如权利要求1所述的图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法，其特征在于：

在所述步骤2)中，检查目标节点是否存在的方法是：查询名称为graphic_db_node_def的DataSet，查找该DataSet的name列中的值与API中传入的node_name值相等的数据记录，如果找到相应记录，则说明目标节点存在。

3.如权利要求2所述的图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法，其特征在于：

在所述步骤3)中，检查返回节点数据结果集的路径表达式是否正确的详细步骤如下：

解析路径表达式，以API中传入的node_name为起始点，查询名称为graphic_db_relation_def的DataSet，根据关系表达式的方向不同，查找source_node列或target_node列，与name列相匹配的数据记录，如果记录存在，说明表达式正确。

4.如权利要求3所述的图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法，其特征在于：

在所述步骤4)中，检查过滤条件是否合法的详细步骤如下：

如果过滤条件中包含路径表达式，则进行路径表达式合法性的检查，检查过程与步骤3)相同，然后获取过滤条件中的列属性名称，查询名为graphic_db_node_def的DataSet，查看路径表达式中的最后一个节点是否包含该列，如果包含，则说明过滤条件合法，否则不合法；

如果过滤条件中不包含路径表达式，则直接获取过滤条件中的列属性名称，然后查询名为graphic_db_node_def的DataSet，查看API中的传入的node_name标识的节点是否包含该列，如果包含，则说明过滤条件合法，否则不合法。

5.如权利要求4所述的图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法，其特征在于：

在所述步骤6)中，基于路径表达式的条件查询的详细步骤如下：

a.反转路径表达式，以过滤条件中路径表达式的终点为起点，以其起点为终点，同时将关系的方向倒转；

b.查询反转后的路径表达式的起始节点，按过滤条件获取匹配的数据记录，如果结果集中有列_dirty的值为1的数据，说明该条记录为脏数据，将其从结果集中去除；

c.以上一步查询的结果集为起点，依照反转后的路径表达式，通过查询名称为graphic_db_relation_record_def的DataSet，递归获取与之建立关系的记录，如果记录的drity列的值为1，则说明该条记录为脏数据，忽略该条记录；

d.反转路径表达式终点节点的关联记录为当前过滤条件的查询结果。

6.如权利要求4所述的图形数据库非联机事务中查询数据的控制方法，其特征在于：

在所述步骤7)中，简单查询的详细步骤如下：

查询API中传入的node_name参数指定的节点，按过滤条件对其中的记录进行匹配，与过滤条件相符合，且其_drity列的值为-1的记录是查询的结果集。

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