JanusGraph：图数据库系统简介
图(graph)是《数据结构》课中第一次接触到的一个概念，它是一种用来描述现实世界中个体和个体之间网络关系的数据结构。
为了在计算机中存储图，《数据结构》中初步介绍了图的逻辑结构和存储结构。本文对图的定义、图的作用、图的逻辑结构、图的存储结构进行了回顾，继而引出了图数据库、主流的图数据库产品，最后重点介绍了JanusGraph图数据库的基本知识。
本文提纲：
1、图的简介
2、图数据库的概念
3、JanusGraph的简介
1、图的简介
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参考《数据结构》，说明图的基本概念，举两个图的例子，图的存储方法。
图型结构中，节点间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相关。
2、图数据库的概念
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介绍清楚图数据库的基本概念，和目前主流的图数据库的简介
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。
图将实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景，从宇宙火箭的建造到道路系统，从食物的供应链及原产地追踪到人们的病历，甚至更多其他的场景。
图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。 Google的图形计算系统名为Pregel。
目前主流的图数据库有：Neo4j，FlockDB，GraphDB，InfiniteGraph，Titan，JanusGraph，Pregel等。
图计算引擎多种多样。最出名的是有内存的、单机的图计算引擎Cassovary和分布式的图计算引擎Pegasus和Giraph。大部分分布式图计算引擎基于Google发布的Pregel白皮书，其中讲述了Google如何使用图计算引擎来计算网页排名。
3、JanusGraph简介
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3.1 JanusGraph简介
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JanusGraph是一个可扩展的图数据库，可以把包含数千亿个顶点和边的图存储在多机集群上。它支持事务，支持数千用户实时、并发访问存储在其中的图。（JanusGraph is a scalable graph database optimized for storing and querying graphs containing hundreds of billions of vertices and edges distributed across a multi-machine cluster. JanusGraph is a transactional database that can support thousands of concurrent users executing complex graph traversals in real time.)
我们可以将图数据库系统的应用领域划分成以下两部分：
- 用于联机事务图的持久化技术（通常直接实时地从应用程序中访问）。这类技术被称为图数据库，它们和“通常的”关系型数据库世界中的联机事务处理（Online Transactional Processing，OLTP）数据库是一样的。
- 用于离线图分析的技术（通常都是按照一系列步骤执行）。这类技术被称为图计算引擎。它们可以和其他大数据分析技术看做一类，如数据挖掘和联机分析处理（Online Analytical Processing，OLAP）。
3.2 JanusGraph的发展历史
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JanusGraph是2016年12月27日从Titan fork出来的一个分支，之后TiTan的开发团队在2017年陆续发了0.1.0rc1、0.1.0rc2、0.1.1、0.2.0等四个版本，最新的版本是2017年10月12日。
titan是从2012年开始开发，到2016年停止维护的一个分布式图数据库。最初在2012年启动titan项目的公司是Aurelius，2015年此公司被 DataStax（DataStax是开发apache Cassandra 的公司）收购，DataStax公司吸收了TiTan的图存储能力，形成了自己的商业产品DataStax Enterprise Graph。
TiTan开发者们希望把TitTan放到Apache Software Foundation下，不过，DataStax不愿意这样做（可能考虑到要保护自己的商业产品DataStax Enterprise Graph的技术优势吧，其实这点优势是从Titan来的），而且自从2015年9月DataStax收购了Titan的母公司后，TiTan一直处于停滞状态（应该是DataStax收购之后，忙于推出自己的商业产品DataStax Enterprise Graph，忙于整合Titan进自己的商业产品吧，可是Titan本身没有得到发展）。鉴于此，2016年6月，TiTan的开发者们fork了一个TiTan的分支（因为Titan已经属于DataStax了，所以他们必须另外弄一个商标），重命名为JanusGraph，并将其置于Linux Software Foundation下。
2017年4月6日发布了第一个版本0.1.0-rc1，目前最新版本是2017年10月12日发布的0.2.0版。
JanusGraph项目启动的初衷是“通过为其增加新功能、改善性能和扩展性、增加后端存储系统来增强分布式图系统的功能，从而振兴分布式图系统的开发”，JanusGraph从Apahce TinkerPop中吸收了对属性图模型（Property Graph Model）的支持和对属性图模型进行遍历的Gremlin遍历语言。(“reinvigorate development of the distributed graph system to add new functionality, improve performance and scalability, and maintain a variety of storage backends，JanusGraph incorporates support for the property graph model with the open source graph computing framework Apache TinkerPop and its Gremlin graph traversal language”.）
3.2 JanusGraph的功能（Benefits）
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JanusGraph最大的一个好处就是：可以扩展图数据的处理，能支持实时图遍历和分析查询（Scaling graph data processing for real time traversals and analytical queries is JanusGraph’s foundational benefit.）。
因为JanusGraph是分布式的，可以自由的扩展集群节点的，因此，它可以利用很大的集群，也就可以存储很大的包含数千亿个节点和边的图。由于它又支持实时、数千用户并发遍历图和分析查询图的功能。所以这两个特点是它显著的优势。
它支持以下功能：
（1）分布式部署，因此，支持集群。
（2）可以存储大图，比如包含数千亿Vertices和edges的图。
（3）支持数千用户实时、并发访问。（并发访问肯定是实时的，这个唉，没必要强调好像）
（4）集群节点可以线性扩展，以支持更大的图和更多的并发访问用户。（Elastic and linear scalability for a growing data and user base）
（5）数据分布式存储，并且每一份数据都有多个副本，因此，有更好的计算性能和容错性。（Data distribution and replication for performance and fault tolerance）
（6）支持在多个数据中心做高可用，支持热备份。（Elastic and linear scalability for a growing data and user base）
（7）支持各种后端存储系统，目前标准支持以下四种，当然也可以增加第三方的存储系统：
- Apache Cassandra®
- Apache HBase®
- Google Cloud Bigtable
- Oracle BerkeleyDB
（8）通过集成大数据平台，比如Apache Spark、Apache Giraph、Apache Hadoop等，支持全局图数据分析、报表、ETL
（9）支持geo（Gene Expression Omnibus，基因数据分析）、numeric range（这个的含义不清楚）
(10) 集成ElasticSearch、Apache Solr、Apache Lucene等系统后，可以支持全文搜索。
(11) 原生集成Apache TinkerPop图技术栈，包括Gremlin graph query language、Gremlin graph server、Gremin applications。
(12) 开源，基于Apache 2 Licence。
(13) 通过使用以下系统可以可视化存储在JanusGraph中的图数据：
- Cytoscape
- Gephi plugin for Apache TinkerPop
- Graphexp
- KeyLines by Cambridge Intelligence
- Linkurious
3.3. JanusGraph的体系结构（architecture，架构）
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JanusGraph是模块化的体系结构（JanusGraph has a modular architecture）。
它使用hadoop来做图的分析和图的批处理，使用模块化接口来做数据持久化、索引和客户端访问。
在JanusGraph和磁盘之间有多个后端存储系统和多个索引系统。（Between JanusGraph and the disks sits one or more storage and indexing adapters.）
它支持的外部存储系统，目前标准支持的有（当然也可以将第三方的存储系统作为JanusGraph的后端存储系统）：
- Apache Cassandra
- Apache HBase
- Oracle Berkeley DB Java Edition
- Google Cloud BigTable
支持的外部索引系统：
- Elasticsearch
- Apache Solr
- Apache Lucene
体系结构图：
3.4 应用使用JanusGraph的方法
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作为一个数据库系统，它是要用来为应用程序存储数据用的，那么应用程序应该如何使用JanusGraph来为自己存储数据呢？
一般来说，应用程序可以通过两种不同的方式来使用JanusGraph：
（1）第一种方式：可以把JanusGraph嵌入到应用程序中去，JanusGraph和应用程序处在同一个JVM中。应用程序中的客户代码（相对JanusGraph来说是客户）直接调用Gremlin去查询JanusGraph中存储的图，这种情况下外部存储系统可以是本地的，也可以处在远程。
（2）第二种方式：应用程序和Janus Graph处在两个不同JVM中，应用通过给JanusGraph提交Gremlin查询给GremlinServer，来使用JanusGraph，因为JanusGraph原生是支持Gremlin Server的。（Gremlin Server是Apache Tinkerpop中的一个组件）。
3.5 JanusGraph的配置文件
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JanusGraph集群包含一个、或者多个JanusGraph实例。每次启动一个JanusGraph实例的时候，都必须指定JanusGraph的配置。在配置中，可以指定JanusGraph要用的组件，可以控制JanusGraph运行的各个方面，还可以指定一些JanusGraph集群的调优选项。
最小的JanusGraph配置只需要指定一下JanusGraph的后端存储系统，也就是它的持久化引擎。
如果要JanusGraph支持高级的图查询，就需要为JanusGraph指定一个索引后端。
若果要提升JanusGraph的查询性能，就必须为JanusGraph指定缓存，指定性能调优的选项。
以上提到的后端存储系统、索引后端、缓存、调优选项等都可以在JanusGraph的配置文件中进行指定。默认情况下它的配置文件存放在JanusGraph_home/conf目录下。
在JanusGraph_home/conf目录下有一些JanusGraph的示例配置文件。
下面是一个JanusGraph的示例配置文件的内容，这个文件中为JanusGraph指定了cassandra作为后端存储引擎，并且指定了elasticsearch作为索引后端。
storage.backend=cassandra storage.hostname=localhost index.search.backend=elasticsearch index.search.hostname=100.100.101.1, 100.100.101.2 index.search.elasticsearch.client-only=true
3.6 JanusGraph配置文件的加载方法
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JanusGraph的配置文件如何加载呢？
（1）对于单独安装的JanusGraph，可以在Gremlin中使用JanusGraphFactory类的方法来加载配置文件
graph = JanusGraphFactory.open('path/to/configuration.properties')
（2）对于嵌入到应用中的JanusGraph来说，应用可以直接调用JanusGraph的公共API，只要在应用中调用JanusGraph的JanusGraphFactory就可以加载配置文件了
（3）还可以在JanusGraphFactory中使用简写来加载配置。
graph = JanusGraphFactory.open('cassandra:localhost'); graph = JanusGraphFactory.open('berkeleyje:/tmp/graph');
3.7 JanusGraph分布式集群的安装方法
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JanusGraph作为一个图数据库系统，其实还是比较复杂的，它的安装可以是很简单的单机安装，也可以是很复杂的分布式安装，最不可理解的是官网（janusgraph.org）上没有专门介绍安装的文档。这里的安装方法是从IBM Developer works搜索来的，下面着重介绍单机安装，分布式集群的安装较为复杂，目前还没有时间做，以后在做吧，任务在即。
从JanusGraph的架构图可以看出，Janus的安装需要以下组件：
（1）外部存储系统，上图左下的橙色方框，JP也集成了一个Cassandra，可以用于单一数据库使用
（2）外部索引系统，上图右下的橙色方框，JP本身集成了一个ES，这个是可选的。
（3）启动JanusGraph Server，上图中部的橙色方框，它是从Apache Tinkpop项目中的Gremlin Server来的。
（4）启动Gremlin客户端去连接JanusGraph Server，上图中部橙色方框中的小框Tinkpop API-Gremlin指的是Gremlin console这个客户端是调用了Tinkpop API去访问JanusGraph Server的。
由以上的架构分析可以看出，安装JP的过程中最少要安装一个外部存储系统。这里按照以下顺序安装：
1、安装后端存储系统。这里下载了Cassandra，同时启动Cassandra和thrift。
$cassandra_home/bin/cassandra
$cassandra_home/bin/nodetool enablethrift #开启thrift，或者也可以在启动cassandra之前，在conf/cassandra.yaml中修改start_rpc选项的值为true，那么启动cassandra同时就启动了thrift了，不需要单独启动thrift
2、安装JanusGraph。它的安装很简单，就是解压即可。
$janusgraph_home/bin/gremlin-server.sh #启动JanusGraph Server
$janusgraph_home/bin/gremlin.sh #启动gremlin console
3、在gremlin console中输入gremlin query language，新建图数据库，在其中存入vertexs，edges、vertex labels、edge labels、property key等元素，来存入图的组成元素。
3.8 JanusGraph的命令接口使用方法
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如下的命令会创建一个图，如下所示：
它有3个顶点，2个边
3 vertex:
v1: label student property id: 1
v2: no label, no property
v3: label studentproperty id: 2
2 edges with label friends
graph = JanusGraphFactory.open('conf/janusgraph-cassandra.properties');
mgmt = graph.openManagement();
student = mgmt.makeVertexLabel('student').make();
friends = mgmt.makeEdgeLabel('friends').make();
mgmt.commit();
v1 = graph.addVertex(label, 'student');
v1.property('id', '1');
v2 = graph.addVertex();
v3 = graph.addVertex(label, 'student');
v3.property('id', '2');
graph.tx().commit();
v1.addEdge('friends', v2);
v1.addEdge('friends', v3);
graph.tx().commit();
graph.traversal().V();
graph.traversal().V().values('id');
graph.traversal().E();
3.9 用Java访问JanusGraph中的图
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如下为项目结构：
pom.xml:
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.cnic</groupId>
<artifactId>Connect2JanusGraph</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>Connect2JanusGraph</name>
<description>a project to connect JanusGraph using java code</description>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.janusgraph</groupId>
<artifactId>janusgraph-core</artifactId>
<version>0.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.janusgraph</groupId>
<artifactId>janusgraph-cassandra</artifactId>
<version>0.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
VisitJanusGraph.java源代码：
import org.janusgraph.core.JanusGraph;
import org.janusgraph.core.JanusGraphFactory;
import org.janusgraph.core.JanusGraphTransaction;
import org.apache.tinkerpop.gremlin.structure.Edge;
import org.apache.tinkerpop.gremlin.structure.T;
import org.apache.tinkerpop.gremlin.structure.Vertex;
public class VisitJanusGraph {
public static void main(String[] args)
{
createVertexAndEdge();
}
public static void createVertexAndEdge()
{
//First configure the graph
JanusGraphFactory.Builder builder = JanusGraphFactory.build();
builder.set("storage.backend", "cassandrathrift");
builder.set("storage.hostname", "192.168.192.128");
builder.set("storage.port", "9160");
//ip address where cassandra is installed
//builder.set("storage.username", “cassandra”);
//buder.set("storage.password", “cassandra”);
//builder.set("storage.cassandra.keyspace", "testing");
//open a graph database
JanusGraph graph = builder.open();
//Open a transaction
JanusGraphTransaction tx = graph.newTransaction();
//Create a vertex v1 with label student, add property to the vertex
Vertex v1 = tx.addVertex(T.label, "student");
v1.property("id", 1);
//create a vertex v2 without label and property
Vertex v2 = tx.addVertex();
//create a vertex v3 with label student, then add property to the vertex
Vertex v3 = tx.addVertex(T.label, "student");
v3.property("id", 2);
tx.commit();
//Create edge between 2 vertices
Edge edge12 = v1.addEdge("friends", v2);
Edge edge13 = v1.addEdge("friends", v3);
//Finally commit the transaction
tx.commit();
System.out.println(graph.traversal().V());
System.out.println(graph.traversal().E());
}
}
以上的源代码创建了如下的图：
至此，使用JanusGraph提供的JavaAPI访问JG的Java程序就算是介绍完了。
进一步，探索JanusGraph作为一个gdbms的其他功能，需要认真阅读它的官方文档，配置、集群、HA、Failure and Failover等内容。
再深入想要对JanusGraph的源代码进行阅读，并为它贡献代码，得认真的阅读JanusGraph Development Process（https://docs.janusgraph.org/latest/development-process.html）的内容。
参考资料：
1、严蔚敏，《数据结构》
2、百度百科-图形数据库，https://baike.baidu.com/item/图形数据库/5199451?fr=aladdin
3、JanusGraph picks up where TitanDB left off，https://www.datanami.com/2017/01/13/janusgraph-picks-titandb-left-off/
4、JanusGraph官方网站，http://janusgraph.org/
5、Janus集群搭建，http://www.itboth.com/d/YVvEja6jueA3/janusgraph-cassandra
6、JanusGraph with Cassandra，https://www.bluepiit.com/blog/janusgraph-with-cassandra/
7、图数据库——大数据时代的高铁，https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80128421
8、Getting started with JanusGraph, Part 1 – Deployment，https://developer.ibm.com/dwblog/2018/whats-janus-graph-learning-deployment/
9、Part VII. JanusGraph Development Process，https://docs.janusgraph.org/latest/development-process.html