JanusGraph索引

GraphIndex是整个图上的全局索引结构，用户可以通过属性高效查询Vertex或Edge，如根据属性查找Vertex或Edge的查询语句：

g.V().has(‘name’,’Alana’)

g.E().hasLabel(‘wife’)

如果没有设置索引，上述的操作将会导致全表扫描，对大图来说是不可取的。

JanusGraph支持两种不同的Graph Index，Composte index和Mixed Index。CompostieIndex非常快并且很高效，但是只能用于相等查询，并且索引需要根据属性键组合预先定义好。Mixed Index可以用于任何索引建的组合查询，并且支持更多的后端索引存储的条件谓词。

1.1 CompositeIndex

Comositeindex通过一个或多个固定的key组合来获取VertexKey或Edge，也即查询条件是在Index中固定的。

例如：

构建根据name查询vertex的组合索引：mgmt.buildIndex('byNameComposite',Vertex.class).addKey(name).buildCompositeIndex()

构建根据name和age查询vertex的组合索引：

mgmt.buildIndex('byNameAndAgeComposite',Vertex.class).addKey(name).addKey(age).buildCompositeIndex()

Composite index需要在查询条件完全匹配的情况下才能触发。且支持匹配，不支持范围查询。

1.1.1 Index Uniqueness

Composite Index也可以作为图的属性约束使用，如果composite graph index被设置为unique()，则只能存在多一个对应的属性组合。

例如：

mgmt.buildIndex('byNameUnique',Vertex.class).addKey(name).unique().buildCompositeIndex()

Mixed Index支持通过其中的任意key的组合查询Vertex或者Edge。Mixed Index使用上更加灵活，而且支持范围查询等；从另外一方面说，Mixedindex效率要比Composite Index低。

与Compositekey不同，Mixed Index需要配置索引后端，JanusGraph可以在一次安装中支持多个索引后端，而且每个索引后端必须使用JanusGraph中配置标识：称为indexing backend name。

例如：

mgmt.buildIndex('nameAndAge',Vertex.class).addKey(name).addKey(age).buildMixedIndex("search")，这里建立了一个名为nameAndAge的索引，该索引使用name和age属性构成，并设定其索引后端为"search"，对应到配置文件中为：index.serarch.backend，如果叫solrsearch，则需要增加：index.solrsearch.backend配置。

在使用上，支持范围查询和索引中任何组合查询，而不仅局限于“相等”查询方式：

g.V().has('name', textContains('hercules')).has('age', inside(20,50))

g.V().has('age', lt(50))

Mixed Index支持全文检索，范围检索，地理检索和其他方式。与composite index不同，mixed index不支持性。

Vertex-centric index（顶点中心索引）是为每个vertex建立的本地索引结构，在大型graph中，每个vertex有数千条Edge，在这些vertex中遍历效率将会非常低（需要在内存中过滤符合要求的Edge）。Vertex-centric index可以通过使用本地索引结构加速遍历效率。

如：

h = g.V().has('name','hercules').next()

g.V(h).outE('battled').has('time', inside(10,20)).inV()

如果没有vertex-centric index，则需要遍历所有的batteled边并找出属性time的值符合的记录，在边的数量庞大时效率将会非常低。此时建立一个vertex-centric index可以加速查询：

mgmt.buildEdgeIndex(battled,'battlesByTime',Direction.BOTH,Order.decr, time)

上面对battled边根据属性time以降序建立了双向索引。buildEdgeIndex()方法中的个参数是要索引的Edge的Label，第二个参数是index的名称，第三个参数是边的方向，BOTH意味着可以使用IN/OUT，如果只设置为某一方向，可以减少一半的存储和维护成本。后两个参数是index的排序方向，以及要索引的property key，property key可以是多个，order默认为升序（Order.ASC）。

mgmt.buildEdgeIndex(battled,'battlesByRatingAndTime',Direction.OUT,Order.decr, rating, time)

上面建立了battlesByRatingAndTime索引，并由rating和time构成，需要注意的是构成索引的property key的顺序非常重要，查询时只能根据propety key定义的顺序查询。

可以对一个label创建多个不同的索引来支持不同的遍历。JanusGraph自动选择有效的索引，Vertex-centric仅支持相等和range/interval约束。制

JanusGraph自动为每个edge label的每个property key建立了vertex-centric label，因此即使有数千个边也能高效查询。 

到此有关JanusGraph的介绍完毕。