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DDIA 逐章精读（二）：数据模型和查询语言

概要

本节围绕两个主要概念来展开。

如何分析一个数据模型：

  1. 基本考察点：数据基本元素，和元素之间的对应关系（一对多，多对多）
  2. 利用几种常用模型来比较：（最为流行的）关系模型，（树状的）文档模型，（极大自由度的）图模型。
  3. schema 模式：强 Schema（写时约束）；弱 Schema（读时解析）

如何考量查询语言：

  1. 如何与数据模型关联、匹配
  2. 声明式（declarative）和命令式（imperative）

数据模型

A data model is an abstract model that organizes elements of data and standardizes how they relate to one another and to the properties of real-world entities. —https://en.wikipedia.org/wiki/Data_model

数据模型：如何组织数据，如何标准化关系，如何关联现实。

它既决定了我们构建软件的方式（实现），也左右了我们看待问题的角度（认知）。

作者开篇以计算机的不同抽象层次来让大家对泛化的数据模型有个整体观感。

大多数应用都是通过不同的数据模型层级累进构建的。

ddia2-layered-data-models.png

每层模型核心问题：如何用下一层的接口来对本层进行建模？

  1. 作为应用开发者， 你将现实中的具体问题抽象为一组对象、数据结构（data structure） 以及作用于其上的 API。
  2. 作为数据库管理员（DBA），为了持久化上述数据结构，你需要将他们表达为通用的数据模型（data model），如文档数据库中的 XML/JSON、关系数据库中的表、图数据库中的图。
  3. 作为数据库系统开发者，你需要将上述数据模型组织为内存中、硬盘中或者网络中的字节（Bytes） 流，并提供多种操作数据集合的方法。
  4. 作为硬件工程师，你需要将字节流表示为二极管的电位（内存）、磁场中的磁极（磁盘）、光纤中的光信号（网络）。

在每一层，通过对外暴露简洁的数据模型，我们隔离和分解了现实世界的复杂度。

这也反过来说明了，好的数据模型需有两个特点：

  1. 简洁直观
  2. 具有组合性

第二章首先探讨了关系模型、文档模型及其对比，其次是相关查询语言，最后探讨了图模型。

关系模型与文档模型

关系模型

关系模型无疑是当今最流行的数据库模型。

关系模型是 埃德加·科德（E. F. Codd）于 1969 年首先提出，并用“科德十二定律”来解释。但是商业落地的数据库基本没有能完全遵循的，因此关系模型后来通指这一类数据库。特点如下：

  1. 将数据以关系呈现给用户（比如：一组包含行列的二维表）。
  2. 提供操作数据集合的关系算子。

常见分类

  1. 事务型（TP）：银行交易、火车票
  2. 分析型（AP）：数据报表、监控表盘
  3. 混合型（HTAP）：

关系模型诞生很多年后，虽有不时有各种挑战者（比如上世纪七八十年代的网状模型 network model 和层次模型 hierarchical model），但始终仍未有根本的能撼动其地位的新模型。

直到近十年来，随着移动互联网的普及，数据爆炸性增长，各种处理需求越来越精细化，催生了数据模型的百花齐放。

NoSQL 的诞生

NoSQL（最初表示 Non-SQL，后来有人转解为 Not only SQL），是对不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称。根据 DB-Engines 排名，现在最受欢迎的 NoSQL 前几名为：MongoDB，Redis，ElasticSearch，Cassandra。

其催动因素有：

  1. 处理更大数据集：更强伸缩性、更高吞吐量
  2. 开源免费的兴起：冲击了原来把握在厂商的标准
  3. 特化的查询操作：关系数据库难以支持的，比如图中的多跳分析
  4. 表达能力更强：关系模型约束太严，限制太多

面向对象和关系模型的不匹配

核心冲突在于面向对象的嵌套性和关系模型的平铺性（？我随便造的）。

当然有 ORM 框架可以帮我们搞定这些事情，但仍是不太方便。

ddia2-bill-resume.png

换另一个角度来说，关系模型很难直观的表示一对多的关系。比如简历上，一个人可能有多段教育经历和多段工作经历。

文档模型：使用 Json 和 XML 的天然嵌套。

关系模型：使用 SQL 模型就得将职位、教育单拎一张表，然后在用户表中使用外键关联。

在简历的例子中，文档模型还有几个优势：

  1. 模式灵活：可以动态增删字段，如工作经历。
  2. 更好的局部性：一个人的所有属性被集中访问的同时，也被集中存储。
  3. 结构表达语义：简历与联系信息、教育经历、职业信息等隐含一对多的树状关系可以被 JSON 的树状结构明确表达出来。

多对一和多对多

是一个对比各种数据模型的切入角度。

region 在存储时，为什么不直接存储纯字符串：“Greater Seattle Area”，而是先存为 region_id → region name，其他地方都引用 region_id？

  1. 统一样式：所有用到相同概念的地方都有相同的拼写和样式
  2. 避免歧义：可能有同名地区
  3. 易于修改：如果一个地区改名了，我们不用去逐一修改所有引用他的地方
  4. 本地化支持：如果翻译成其他语言，可以只翻译名字表。
  5. 更好搜索：列表可以关联地区，进行树形组织

类似的概念还有：面向抽象编程，而非面向细节。

关于用 ID 还是文本，作者提到了一点：ID 对人类是无意义的，无意义的意味着不会随着现实世界的将来的改变而改动。

这在关系数据库表设计时需要考虑，即如何控制冗余（duplication）。会有几种范式（normalization） 来消除冗余。

文档型数据库很擅长处理一对多的树形关系，却不擅长处理多对多的图形关系。如果其不支持 Join，则处理多对多关系的复杂度就从数据库侧移动到了应用侧。

如，多个用户可能在同一个组织工作过。如果我们想找出在同一个学校和组织工作过的人，如果数据库不支持 Join，则需要在应用侧进行循环遍历来 Join。

ddia2-mul-to-mul.png

文档 vs 关系

  1. 对于一对多关系，文档型数据库将嵌套数据放在父节点中，而非单拎出来放另外一张表。
  2. 对于多对一和多对多关系，本质上，两者都是使用外键（文档引用）进行索引。查询时需要进行 join 或者动态跟随。

文档模型是否在重复历史？

层次模型 （hierarchical model）

20 世纪 70 年代，IBM 的信息管理系统 IMS。

A hierarchical database model is a data model in which the data are organized into a tree-like structure. The data are stored as records which are connected to one another through links. A record is a collection of fields, with each field containing only one value. The type of a record defines which fields the record contains. — wikipedia

几个要点：

  1. 树形组织，每个子节点只允许有一个父节点
  2. 节点存储数据，节点有类型
  3. 节点间使用类似指针方式连接

可以看出，它跟文档模型很像，也因此很难解决多对多的关系，并且不支持 Join。

为了解决层次模型的局限，人们提出了各种解决方案，最突出的是：

  1. 关系模型
  2. 网状模型

网状模型（network model）

network model 是 hierarchical model 的一种扩展：允许一个节点有多个父节点。它被数据系统语言会议（CODASYL）的委员会进行了标准化，因此也被称为 CODASYL 模型。

多对一和多对多都可以由路径来表示。访问记录的唯一方式是顺着元素和链接组成的链路进行访问，这个链路叫访问路径 （access path）。难度犹如在 n-维空间中进行导航。

内存有限，因此需要严格控制遍历路径。并且需要事先知道数据库的拓扑结构，这就意味着得针对不同应用写大量的专用代码。

关系模型

在关系模型中，数据被组织成元组（tuples），进而集合成关系（relations）；在 SQL 中分别对应行（rows）和表（tables）。

  • 不知道大家好奇过没，明明看起来更像表模型，为什叫关系模型？ 表只是一种实现。 关系（relation）的说法来自集合论，指的是几个集合的笛卡尔积的子集。 R ⊆ （D1×D2×D3 ··· ×Dn） （关系用符号 R 表示，属性用符号 Ai 表示，属性的定义域用符号 Di 表示）

其主要目的和贡献在于提供了一种声明式的描述数据和构建查询的方法。

即，相比网络模型，关系模型的查询语句和执行路径相解耦，查询优化器（Query Optimizer 自动决定执行顺序、要使用的索引），即将逻辑和实现解耦。

举个例子：如果想使用新的方式对你的数据集进行查询，你只需要在新的字段上建立一个索引。那么在查询时，你并不需要改变的你用户代码，查询优化器便会动态的选择可用索引。

文档型 vs 关系型

根据数据类型来选择数据模型

文档型 关系型
对应关系 数据有天然的一对多、树形嵌套关系，如简历。 通过外键 + Join 可以处理 多对一，多对多关系
代码简化 数据具有文档结构，则文档模型天然合适，用关系模型会使得建模繁琐、访问复杂。但不宜嵌套太深，因为只能手动指定访问路径，或者范围遍历 主键，索引，条件过滤
Join 支持 对 Join 支持的不太好 支持的还可以，但 Join 的实现会有很多难点
模式灵活性 弱 schema，支持动态增加字段 强 schema，修改 schema 代价很大
访问局部性 1. 一次性访问整个文档，较优
2. 只访问文档一部分，较差		 分散在多个表中

对于高度关联的数据集，使用文档型表达比较奇怪，使用关系型可以接受，使用图模型最自然。

文档模型中 Schema 的灵活性

说文档型数据库是 schemaless 不太准确，更贴切的应该是 schema-on-read。

数据模型 编程语言 性能 & 空间
schema-on-read 写入时不校验，而在读取时进行动态解析。 弱类型 动态，在运行时解析 读取时动态解析，性能较差。写入时无法确定类型，无法对齐，空间利用率较差。
schema-on-write 写入时校验，数据对齐到 schema 强类型 静态，编译时确定 性能和空间使用都较优。

文档型数据库使用场景特点：

  1. 有多种类型的数据，但每个放一张表又不合适。
  2. 数据类型和结构由外部决定，你没办法控制数据的变化。

查询时的数据局部性

如果你同时需要文档中所有内容，把文档顺序存储，访问会效率比较高。

但如果你只需要访问文档中的某些字段，则文档仍需要将文档全部加载出。

但运用这种局部性不局限于文档型数据库。不同的数据库，会针对不同场景，调整数据物理分布以适应常用访问模式的局部性。

  • Spanner 中允许表被声明为嵌入到父表中——常用关联内嵌（获得类似文档模型的结构）
  • HBase 和 Cassandra 使用列族来聚集数据——分析型
  • 图数据库中，将点和出边存在一个机器上——图遍历

关系型和文档型的融合

  • MySQL 和 PostgreSQL 开始支持 JSON 原生支持 JSON 可以理解为，MySQL 可以理解 JSON 类型。如 Date 这种复杂格式一样，可以让某个字段为 JSON 类型、可以修改 Join 字段的某个属性、可以在 Json 字段中某个属性建立索引。
  • RethinkDB 在查询中支持 relational-link Joins

科德（Codd）：nonsimple domains，记录中的值除了简单类型（数字、字符串），还可以一个嵌套关系（表）。这很像 SQL 对 XML、JSON 的支持。

数据查询语言

获取动物表中所有鲨鱼类动物。

function getSharks() {
  var sharks = [];
  for (var i = 0; i < animals.length; i++) {
    if (animals[i].family === 'Sharks') {
      sharks.push(animals[i]);
    }
  }
  return sharks;
}
SELECT * FROM animals WHERE family = 'Sharks';
声明式（declarative）语言 命令式（imperative）语言
概念 描述控制逻辑而非执行流程 描述命令的执行过程，用一系列语句来不断改变状态
举例 SQL，CSS，XSL IMS，CODASYL，通用语言如 C，C++，JS
抽象程度 高 低
解耦程度 与实现解耦。
可以持续优化查询引擎性能；		 与实现耦合较深。
解析执行 词法分析 → 语法分析 → 语义分析
生成执行计划 → 执行计划优化		 词法分析 → 语法分析 → 语义分析
中间代码生成 → 代码优化 → 目标代码生成
多核并行 声明式更具多核潜力，给了更多运行时优化空间 命令式由于指定了代码执行顺序，编译时优化空间较小。

Q：相对声明式语言，命令式语言有什么优点？

  1. 当描述的目标变得复杂时，声明式表达能力不够。
  2. 实现命令式的语言往往不会和声明式那么泾渭分明，通过合理抽象，通过一些编程范式（函数式），可以让代码兼顾表达力和清晰性。

数据库以外：Web 中的声明式

需求：选中页背景变蓝。

<ul>
  <li class="selected">
    <p>Sharks</p>
    <ul>
      <li>Great White Shark</li>
      <li>Tiger Shark</li>
      <li>Hammerhead Shark</li>
    </ul>
  </li>
  <li>
    <p>Whales</p>
    <ul>
      <li>Blue Whale</li>
      <li>Humpback Whale</li>
      <li>Fin Whale</li>
    </ul>
  </li>
</ul>

如果使用 CSS，则只需（CSS selector）：

li.selected > p {
  background-color: blue;
}

如果使用 XSL，则只需（XPath selector）：

<xsl:template match="li[@class='selected']/p">
	<fo:block background-color="blue">
		<xsl:apply-templates/>
	</fo:block>
</xsl:template>

但如果使用 JavaScript（而不借助上述 selector 库）：

var liElements = document.getElementsByTagName('li');
for (var i = 0; i < liElements.length; i++) {
  if (liElements[i].className === 'selected') {
    var children = liElements[i].childNodes;
    for (var j = 0; j < children.length; j++) {
      var child = children[j];
      if (child.nodeType === Node.ELEMENT_NODE && child.tagName === 'P') {
        child.setAttribute('style', 'background-color: blue');
      }
    }
  }
}

MapReduce 查询

Google 的 MapReduce 模型

  1. 借鉴自函数式编程。
  2. 一种相当简单的编程模型，或者说原子的抽象，现在不太够用。
  3. 但在大数据处理工具匮乏的蛮荒时代（03 年以前），谷歌提出的这套框架相当有开创性。

how maprduce works

MongoDB 的 MapReduce 模型

MongoDB 使用的 MapReduce 是一种介于

  1. 声明式：用户不必显式定义数据集的遍历方式、shuffle 过程等执行过程。
  2. 命令式：用户又需要定义针对单条数据的执行过程。

两者间的混合数据模型。

需求：统计每月观察到鲨类鱼的次数。

查询语句：

PostgresSQL

SELECT date_trunc('month', observation_timestamp) AS observation_month,
	sum(num_animals) AS total_animals
FROM observations
WHERE family = 'Sharks' GROUP BY observation_month;

MongoDB

db.observations.mapReduce(
  function map() {
    // 2. 对所有符合条件 doc 执行 map
    var year = this.observationTimestamp.getFullYear();
    var month = this.observationTimestamp.getMonth() + 1;
    emit(year + '-' + month, this.numAnimals); // 3. 输出一个 kv pair
  },
  function reduce(key, values) {
    // 4. 按 key 聚集
    return Array.sum(values); // 5. 相同 key 加和
  },
  {
    query: { family: 'Sharks' }, // 1. 筛选
    out: 'monthlySharkReport', // 6. reduce 结果集
  }
);

上述语句在执行时，经历了：筛选（filter） → 遍历并执行 map → 对输出按 key 聚集（shuffle）→ 对聚集的数据逐一 reduce → 输出结果集。

MapReduce 一些特点：

  1. 要求 Map 和 Reduce 是纯函数。即无任何副作用，在任意地点、以任意次序执行任何多次，对相同的输入都能得到相同的输出。因此容易并发调度。
  2. 非常底层、但表达力强大的编程模型。可基于其实现 SQL 等高级查询语言，如 Hive。

但要注意：

  1. 不是所有的分布式 SQL 都基于 MapReduce 实现。
  2. 不是只有 MapReduce 才允许嵌入通用语言（如 js）模块。
  3. MapReduce 是有一定理解成本的，需要非常熟悉其执行原理才能让两个函数紧密配合。

MongoDB 2.2+ 进化版，aggregation pipeline:

db.observations.aggregate([
  { $match: { family: 'Sharks' } },
  {
    $group: {
      _id: {
        year: { $year: '$observationTimestamp' },
        month: { $month: '$observationTimestamp' },
      },
      totalAnimals: { $sum: '$numAnimals' },
    },
  },
]);

图模型

  • 文档模型的适用场景？ 你的建模场景中存在着大量一对多（one-to-many）的关系。
  • 图模型的适用场景？ 你的建模场景中存在大量的多对多（many-to-many）的关系。

基本概念

图数据模型（属性图）的基本概念一般有三个：点，边和附着于两者之上的属性。

常见的可以用图建模的场景：

例子 建模 应用
社交图谱 人是点，follow 关系是边 六度分隔，信息流推荐
互联网 网页是点，链接关系是边 PageRank
路网 交通枢纽是点，铁路/公路是边 路径规划，导航最短路径
洗钱 账户是点，转账关系是边 判断是否有环
知识图谱 概念是点，关联关系是边 启发式问答

同构（homogeneous）数据和异构数据 图模型中的点变可以像关系中的表一样都具有相同类型；但是，一张图中的点和变也可以具有不同类型，能够容纳异构数据是图模型善于处理多对多关系的一大原因。

本节都会以下图为例，它表示了一对夫妇，来自美国爱达荷州的 Lucy 和来自法国 的 Alain：他们已婚，住在伦敦。

example

有多种对图的建模方式：

  1. 属性图（property graph）：比较主流，如 Neo4j、Titan、InfiniteGraph
  2. 三元组（triple-store）：如 Datomic、AllegroGraph

属性图（PG，Property Graphs）

点 (vertices, nodes, entities) 边 (edges, relations, arcs)
全局唯一 ID 全局唯一 ID
出边集合 起始点
入边集合 终止点
属性集（kv 对表示） 属性集（kv 对表示）
表示点类型的 type？ 表示边类型的 label

Q：有一个疑惑点，为什么书中对于 PG 点的定义中没有 Type？ 因为属性图具体实现时也可以分为强类型和弱类型，NebulaGraph 是强类型，好处在于效率高，但灵活性差；Neo4j 是弱类型。书中应该是用的弱类型，此时每个点都是一组属性集，不需要 type。

如果感觉不直观，可以使用我们熟悉的 SQL 语义来构建一个图模型，如下图。（Facebook TAO 论文中的单机存储引擎便是 MySQL）

// 点表
CREATE TABLE vertices (
	vertex_id integer PRIMARYKEY, properties json
);

// 边表
CREATE TABLE edges (
	edge_id integer PRIMARY KEY,
	tail_vertex integer REFERENCES vertices (vertex_id),
	head_vertex integer REFERENCES vertices (vertex_id),
	label text,
	properties json
);

// 对点的反向索引，图遍历时用。给定点，找出点的所有入边和出边。
CREATE INDEX edges_tails ON edges (tail_vertex);
CREATE INDEX edges_heads ON edges (head_vertex);

图是一种很灵活的建模方式：

  1. 任何两点间都可以插入边，没有任何模式限制。
  2. 对于任何顶点都可以高效（思考：如何高效？）找到其入边和出边，从而进行图遍历。
  3. 使用多种标签来标记不同类型边（关系）。

相对于关系型数据来说，可以在同一个图中保存异构类型的数据和关系，给了图极大的表达能力！

这种表达能力，根据图中的例子，包括：

  1. 对同样的概念，可以用不同结构表示。如不同国家的行政划分。
  2. 对同样的概念，可以用不同粒度表示。比如 Lucy 的现居住地和诞生地。
  3. 可以很自然的进行演化。

将异构的数据容纳在一张图中，可以通过图遍历，轻松完成关系型数据库中需要多次 Join 的操作。

Cypher 查询语言

Cypher 是 Neo4j 创造的一种查询语言。

Cypher 和 Neo 名字应该都是来自《黑客帝国》（The Matrix）。想想 Oracle。

Cypher 的一大特点是可读性强，尤其在表达路径模式（Path Pattern）时。

结合前图，看一个 Cypher 插入语句的例子：

CREATE
  (NAmerica:Location {name:'North America', type:'continent'}),
  (USA:Location      {name:'United States', type:'country'  }),
  (Idaho:Location    {name:'Idaho',         type:'state'    }),
  (Lucy:Person       {name:'Lucy' }),
  (Idaho) -[:WITHIN]->  (USA)  -[:WITHIN]-> (NAmerica),
  (Lucy)  -[:BORN_IN]-> (Idaho)

如果我们要进行一个这样的查询：找出所有从美国移居到欧洲的人名。

转化为图语言，即为：给定条件，BORN_IN 指向美国的地点，并且 LIVING_IN 指向欧洲的地点，找到所有符合上述条件的点，并且返回其名字属性。

用 Cypher 语句可表示为：

MATCH
  (person) -[:BORN_IN]->  () -[:WITHIN*0..]-> (us:Location {name:'United States'}),
  (person) -[:LIVES_IN]-> () -[:WITHIN*0..]-> (eu:Location {name:'Europe'})
RETURN person.name

注意到：

  1. 点 ()，边 -[]→，标签\类型 ：，属性 {}。
  2. 名字绑定或者说变量：person
  3. 0 到多次通配符： *0...

正如声明式查询语言的一贯特点，你只需描述问题，不必担心执行过程。但与 SQL 的区别在于，SQL 基于关系代数，Cypher 类似正则表达式。

无论是 BFS、DFS 还是剪枝等实现细节，一般来说（但是不同厂商通常都会有不同的最佳实践），用户都不需要关心。

使用 SQL 进行图查询

前面看到可以用 SQL 存储点和边，以表示图。

那可以用 SQL 进行图查询吗？

Oracle 的 PGQL：

CREATE PROPERTY GRAPH bank_transfers
     VERTEX TABLES (persons KEY(account_number))
     EDGE TABLES(
                  transactions KEY (from_acct, to_acct, date, amount)
                  SOURCE KEY (from_account) REFERENCES persons
                  DESTINATION KEY (to_account) REFERENCES persons
                  PROPERTIES (date, amount)
       )

其中有一个难点，就是如何表达图中的路径模式（graph pattern），如多跳查询，对应到 SQL 中，就是不确定次数的 Join：

() -[:WITHIN*0..]-> ()

使用 SQL:1999 中 recursive common table expressions（PostgreSQL, IBM DB2, Oracle, and SQL Server 支持）的可以满足。但是，相当冗长和笨拙。

Triple-Stores and SPARQL

Triple-Stores，可以理解为三元组存储，即用三元组存储图。

ddia2-triple-store.png

其含义如下：

Subject 对应图中的一个点
Object 1. 一个原子数据，如 string 或者 number。
2. 另一个 Subject。
Predicate 1. 如果 Object 是原子数据，则 <Predicate, Object> 对应点附带的 KV 对。
2. 如果 Object 是另一个 Object，则 Predicate 对应图中的边。

仍是上边例子，用 Turtle triples (一种 Triple-Stores 语法）表达为：

@prefix : <urn:example:>.
_:lucy     a       :Person.
_:lucy     :name   "Lucy".
_:lucy     :bornIn _:idaho.
_:idaho    a       :Location.
_:idaho    :name   "Idaho".
_:idaho    :type   "state".
_:idaho    :within _:usa.
_:usa      a       :Location
_:usa      :name   "United States"
_:usa      :type   "country".
_:usa      :within _:namerica.
_:namerica a       :Location.
_:namerica :name   "North America".
_:namerica :type   "continent".

一种更紧凑的写法：

@prefix : <urn:example:>.
_:lucy     a: Person;   :name "Lucy";          :bornIn _:idaho
_:idaho    a: Location; :name "Idaho";         :type "state";     :within _:usa.
_:usa      a: Location; :name "United States"; :type "country";   :within _:namerica.
_:namerica a :Location; :name "North America"; :type "continent".

语义网（The Semantic Web）

万维网之父 Tim Berners Lee 于 1998 年提出，知识图谱前身。其目的在于对网络中的资源进行结构化，从而让计算机能够理解网络中的数据。即不是以文本、二进制流等非结构数据呈现内容，而是以某种标准结构化互联网上通过超链接而关联的数据。

语义：提供一种统一的方式对所有资源进行描述和结构化（机器可读）。

网：将所有资源勾连起来。

下面是语义网技术栈（Semantic Web Stack）：

ddia2-rdf.png

其中 RDF （ ResourceDescription Framework，资源描述框架 ）提供了一种结构化网络中数据的标准。使发布到网络中的任何资源（文字、图片、视频、网页），都能以统一的形式被计算机理解。从另一个角度来理解，即，不需要资源使用方通过深度学习等方式来抽取语义，而是靠资源提供方通过 RDF 主动提供其资源语义。

感觉有点理想主义，但互联网、开源社区都是靠这种理想主义、分享精神发展起来的！

虽然语义网没有发展起来，但是其中间数据交换格式 RDF 所定义的 SPO 三元组 (Subject-Predicate-Object) 却是一种很好用的数据模型，也就是上面提到的 Triple-Stores。

RDF 数据模型

上面提到的 Turtle 语言（SPO 三元组）是一种简单易读的描述 RDF 数据的方式，RDF 也可以基于 XML 表示，但是要冗余难读的多（嵌套太深）：

<rdf:RDF xmlns="urn:example:"
	xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#">
	<Location rdf:nodeID="idaho">
		<name>Idaho</name>
		<type>state</type>
		<within>
			<Location rdf:nodeID="usa">
				<name>United States</name>
				<type>country</type>
				<within>
					<Location rdf:nodeID="namerica">
						<name>North America</name>
						<type>continent</type>
			    </Location>
		    </within>
      </Location>
    </within>
	</Location>
	<Person rdf:nodeID="lucy">
		<name>Lucy</name>
		<bornIn rdf:nodeID="idaho"/>
	</Person>
</rdf:RDF>

为了标准化和去除二义性，一些看起来比较奇怪的点是：无论 subject，predicate 还是 object 都是由 URI 定义，如

lives_in 会表示为 <http://my-company.com/namespace#lives_in>

其前缀只是一个 namespace，让定义唯一化，并且在网络上可访问。当然，一个简化的方法是可以在文件头声明一个公共前缀。

SPARQL 查询语言

有了语义网，自然需要在语义网中进行遍历查询，于是有了 RDF 的查询语言：SPARQL Protocol and RDF Query Language, pronounced“sparkle.”

PREFIX : <urn:example:>
SELECT ?personName WHERE {
  ?person :name ?personName.
  ?person :bornIn  / :within* / :name "United States".
  ?person :livesIn / :within* / :name "Europe".
}

他是 Cypher 的前驱，因此结构看起来很像：

(person) -[:BORN_IN]-> () -[:WITHIN*0..]-> (location)   # Cypher
?person   :bornIn /        :within*        ?location.   # SPARQL

但 SPARQL 没有区分边和属性的关系，都用了 Predicates。

(usa {name:'United States'})   # Cypher
?usa :name "United States".    # SPARQL

虽然语义网没有成功落地，但其技术栈影响了后来的知识图谱和图查询语言。

图模型和网络模型

图模型是网络模型旧瓶装新酒吗？

否，他们在很多重要的方面都不一样。

模型 图模型（Graph Model） 网络模型（Network Model）
连接方式 任意两个点之间都有可以有边 指定了嵌套约束
记录查找 1. 使用全局 ID
2. 使用属性索引。
3. 使用图遍历。		 只能使用路径查询
有序性 点和边都是无序的 记录的孩子们是有序集合，在插入时需要考虑维持有序的开销
查询语言 即可命令式，也可以声明式 命令式的

查询语言前驱：Datalog

有点像 triple-store，但是变了下次序：(subject, predicate, object) → predicate(subject, object). 之前数据用 Datalog 表示为：

name(namerica, 'North America').
type(namerica, continent).

name(usa, 'United States').
type(usa, country).
within(usa, namerica).

name(idaho, 'Idaho').
type(idaho, state).
within(idaho, usa).

name(lucy, 'Lucy').
born_in(lucy, idaho).

查询从美国迁移到欧洲的人可以表示为：

within_recursive(Location, Name) :- name(Location, Name). /* Rule 1 */
within_recursive(Location, Name) :- within(Location, Via), /* Rule 2 */
                                    within_recursive(Via, Name).

migrated(Name, BornIn, LivingIn) :- name(Person, Name), /* Rule 3 */
                                    born_in(Person, BornLoc),
                                    within_recursive(BornLoc, BornIn),
                                    lives_in(Person, LivingLoc),
                                    within_recursive(LivingLoc, LivingIn).
?- migrated(Who, 'United States', 'Europe'). /* Who = 'Lucy'. */
  1. 代码中以大写字母开头的元素是变量，字符串、数字或以小写字母开头的元素是常量。下划线（_）被称为匿名变量
  2. 可以使用基本 Predicate 自定义 Predicate，类似于使用基本函数自定义函数。
  3. 逗号连接的多个谓词表达式为且的关系。

ddia2-triple-store-query.png

基于集合的逻辑运算：

  1. 根据基本数据子集选出符合条件集合。
  2. 应用规则，扩充原集合。
  3. 如果可以递归，则递归穷尽所有可能性。

Prolog（Programming in Logic 的缩写）是一种逻辑编程语言。它创建在逻辑学的理论基础之上。

参考

  1. 声明式 (declarative) vs 命令式 (imperative)：https://lotabout.me/2020/Declarative-vs-Imperative-language/
  2. SimmerChan 知乎专栏，知识图谱，语义网，RDF：https://www.zhihu.com/column/knowledgegraph
  3. MySQL 为什么叫“关系”模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/64731206