数据建模
- 节点文档设计：
- 在ElasticSearch中，将每个节点设计为一个文档。文档包含节点的唯一标识（如
node_id），节点的属性（例如节点名称node_name，节点类型node_type等）。
- 示例文档结构：
{
"node_id": "12345",
"node_name": "Node1",
"node_type": "typeA"
}
- 关系文档设计：
- 为了表示节点间的关系，创建关系文档。关系文档包含源节点ID（
source_node_id），目标节点ID（target_node_id）以及关系类型（relationship_type）。
- 示例关系文档结构：
{
"source_node_id": "12345",
"target_node_id": "67890",
"relationship_type": "connected_by_link"
}
聚合操作步骤
- 构建邻接矩阵数据：
- 首先，通过ElasticSearch的
terms聚合，基于关系文档中的source_node_id和target_node_id来统计不同节点间的连接情况。
- 例如，使用如下聚合查询：
{
"aggs": {
"source_nodes": {
"terms": {
"field": "source_node_id"
},
"aggs": {
"target_nodes": {
"terms": {
"field": "target_node_id"
}
}
}
}
}
}
- 这个查询会得到一个以源节点为外层桶，每个源节点桶内以目标节点为内层桶的聚合结果，初步构建出节点间连接的统计数据。
- 转换为邻接矩阵形式：
- 在应用程序层面，将上述聚合结果转换为邻接矩阵形式。可以使用编程语言（如Python）进行处理。遍历聚合结果，对于每个源节点和对应的目标节点，在邻接矩阵相应位置填充连接信息（例如根据关系类型填充不同的值）。
性能优化点
- 索引优化：
- 为
source_node_id和target_node_id字段创建索引，以加快聚合查询时对这些字段的检索速度。
- 可以通过ElasticSearch的索引模板来确保在创建索引时这些字段有合适的索引设置。
- 批量操作：
- 在数据导入时，使用批量操作（如
bulk API）来减少网络开销。将多个节点文档和关系文档的创建操作合并为一个批量请求，提高数据导入效率。
- 缓存：
- 如果邻接矩阵数据不经常变化，可以在应用程序层面实现缓存机制。缓存聚合后的邻接矩阵数据，避免重复进行聚合操作，提高响应速度。
- 减少聚合范围：
- 根据实际需求，尽量减少聚合操作的范围。例如，如果只关注特定类型节点间的关系，可以在查询时添加过滤条件，只对相关节点和关系进行聚合，减少数据处理量。
