面试题：Neo4j原生图存储中节点与关系的存储结构

Question

请阐述Neo4j原生图存储中，节点和关系分别是如何在底层存储结构中进行组织和管理的，以及这种存储结构对于图数据查询的优势体现在哪些方面？

Answer 1

节点的组织和管理

1. 存储结构：在Neo4j原生图存储中，节点存储在一种称为“节点存储”的文件结构中。每个节点在文件中有一个固定大小的记录，该记录包含节点的唯一标识符（ID）、节点标签集合、属性列表等信息。节点ID是从0开始的整数，通过该ID可以快速定位到节点记录在文件中的位置。
2. 标签管理：节点标签用于对节点进行分类。每个标签都有一个唯一的内部ID，节点记录中存储了指向这些标签ID的引用。这种设计使得可以快速通过标签查询相关节点。
3. 属性存储：节点的属性以键值对的形式存储。属性的键和值都有各自的编码方式，存储在节点记录的属性部分。Neo4j使用了一种高效的编码策略，如前缀编码，以减少属性存储的空间开销。

关系的组织和管理

1. 存储结构：关系存储在“关系存储”文件中。每个关系记录也有固定大小，包含关系的唯一标识符（ID）、起始节点ID、结束节点ID、关系类型以及属性列表等信息。关系ID同样是从0开始的整数，方便在文件中定位。
2. 关系类型：与节点标签类似，每个关系类型都有唯一的内部ID，关系记录中存储了关系类型的ID引用。这有助于快速筛选特定类型的关系。
3. 属性存储：关系的属性存储方式与节点属性类似，以键值对形式存储，采用高效编码策略减少空间占用。

对图数据查询的优势

1. 高效的关联查询：由于节点和关系直接存储了彼此的ID引用，在查询图中节点之间的关系时，无需像关系型数据库那样进行复杂的表连接操作。例如，要查找某个节点的所有出边关系，只需根据节点ID在关系存储中查找起始节点ID与之匹配的记录，这大大提高了查询效率。
2. 标签和关系类型过滤：通过节点标签和关系类型的内部ID索引，能够快速筛选出符合条件的节点和关系。比如，查询所有具有特定标签且通过某特定类型关系相连的节点对，Neo4j可以利用这些索引快速定位相关数据，避免全表扫描。
3. 属性查询优化：节点和关系属性的高效编码策略不仅节省了存储空间，还优化了属性查询性能。例如，在查询具有特定属性值的节点或关系时，Neo4j可以快速遍历属性列表找到匹配项。
4. 支持复杂图算法：这种存储结构天然适合图算法的执行。图算法通常需要频繁访问节点及其相邻关系，Neo4j的存储结构能够高效支持这种操作，例如在执行最短路径算法时，可以快速沿着关系遍历节点，减少算法执行时间。