Nebula 基于 ElasticSearch 的全文搜索引擎的文本搜索

2021-06-17 19:08:55 +08:00
 NebulaGraph

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1 背景

Nebula 2.0 中已经支持了基于外部全文搜索引擎的文本查询功能。在介绍这个功能前，我们先简单回顾一下 Nebula Graph 的架构设计和存储模型，更易于下边章节的描述。

1.1 Nebula Graph 架构简介

如图所示，Storage Service 共有三层，最底层是 Store Engine，它是一个单机版 local store engine，提供了对本地数据的get/put/scan/delete操作，相关的接口放在 KVStore / KVEngine.h 文件里面，用户完全可以根据自己的需求定制开发相关 local store plugin，目前 Nebula 提供了基于 RocksDB 实现的  Store Engine 。

在 local store engine 之上，便是我们的 Consensus 层，实现了 Multi Group Raft，每一个 Partition 都对应了一组 Raft Group，这里的 Partition 便是我们的数据分片。目前 Nebula 的分片策略采用了静态 Hash的方式，具体按照什么方式进行 Hash，在下一个章节 schema 里会提及。用户在创建 SPACE 时需指定 Partition 数，Partition 数量一旦设置便不可更改，一般来讲，Partition 数目要能满足业务将来的扩容需求。

在 Consensus 层上面也就是 Storage Service 的最上层，便是我们的 Storage Interfaces，这一层定义了一系列和图相关的 API 。 这些 API 请求会在这一层被翻译成一组针对相应 Partition 的 KV 操作。正是这一层的存在，使得我们的存储服务变成了真正的图存储，否则，Storage Service 只是一个 KV 存储罢了。而 Nebula 没把 KV 作为一个服务单独提出，其最主要的原因便是图查询过程中会涉及到大量计算，这些计算往往需要使用图的 Schema，而 KV 层是没有数据 Schema 概念，这样设计会比较容易实现计算下推。

1.2 Nebula Graph 存储介绍

Nebula Graph 在 2.0 中，对存储结构进行了改进，其包含点、边和索引的存储结构，接下来我们将简单回顾一下 2.0 的存储结构。通过存储结构的解释，大家基本也可以简单了解 Nebula Graph 的数据和索引扫描原理。

1.2.1 Nebula 数据存储结构

Nebula 数据的存储包含“点”和“边”的存储，“点” 和 “边” 的存储均是基于 KV 模型存储，这里我们主要介绍其 Key 的存储结构，其结构如下所示

1.2.1.1 点的存储结构
Type (1 byte) PartID (3 bytes) VertexID (n bytes) TagID (4 bytes)
1.2.1.2 边的存储结构
Type (1 byte) PartID (3 bytes) VertexID (n bytes) EdgeType (4 bytes) Rank (8 bytes) VertexID (n bytes) PlaceHolder (1 byte)

1.2.2 Nebula 索引存储结构

1.2.2.1 tag index 存储结构
Type (1 byte) PartID (3 bytes) IndexID (4 bytes) props binary (n bytes) nullable bitset (2 bytes) VertexID (n bytes)
1.2.2.2 edge index 存储结构
Type (1 byte) PartID (3 bytes) IndexID (4 bytes) props binary (n bytes) nullable bitset (2 bytes) VertexID (n bytes) Rank (8 bytes) VertexID (n bytes)

1.3 借用第三方全文搜索引擎的原因

由以上的存储结构推理可以看出，如果我们想要对某个 prop 字段进行文本的模糊查询，都需要进行一个 full table scan 或 full index scan，然后逐行过滤，由此看来，查询性能将会大幅下降，数据量大的情况下，很有可能还没扫描完毕就出现内存溢出的情况。另外，如果将 Nebula 索引的存储模型设计为适合文本搜索的倒排索引模型，那将背离 Nebula 索引初始的设计原则。经过一番调研和讨论，所谓术业有专攻，文本搜索的工作还是交给外部的第三方全文搜索引擎来做，在保证查询性能的基础上，同时也降低了 Nebula 内核的开发成本。

2 目标

2.1 功能

2.0 版本我们只对 LOOKUP 支持了文本搜索功能。也就是说基于 Nebula 的内部索引，借助第三方全文搜索引擎来完成 LOOKUP 的文本搜索功能。对于第三方全文引擎来说，目前只使用了一些基本的数据导入、查询等功能。如果是要做一些复杂的、纯文本的查询计算的话，Nebula 目前的功能还有待完善和改进，期待广大的社区用户提出宝贵的建议。目前所支持的文本搜索表达式如下：

2.2 性能

这里所说的性能，指数据同步性能和查询性能。

3 名词解释

名称 说明
Tag 用于点上的属性结构，一个 vertex 可以附加多个 tag，以 tagId 标示。
Edge 类似于 tag，edge 是用于边上的属性结构，以 edgetype 标示。
Property tag 或 edge 上的属性值，其数据类型由 tag 或 edge 的结构确定。
Partition Nebula Graph 的最小逻辑存储单元，一个 Storage Engine 可包含多个 partition 。Partition 分为 leader 和 follower 的角色，raftex 保证了 leader 和 follower 之间的数据一致性。
Graph space 每个 graph space 是一个独立的业务 graph 单元，每个 graph space 有其独立的 tag 和 edge 集合。一个 Nebula Graph 集群中可包含多个 graph space 。
Index 下文中出现的 index 指 Nebula Graph 中点和边上的属性索引。其数据类型依赖于 tag 或 edge 。
TagIndex 基于 tag 创建的索引，一个 tag 可以创建多个索引。因暂不支持复合索引，因此一个索引只可以基于一个 tag 。
EdgeIndex 基于 edge 创建的索引。同样，一个 edge 可以创建多个索引，但一个索引只可以基于一个 edge 。
Scan Policy index 的扫描策略，往往一条查询语句可以有多种索引的扫描方式，但具体使用哪种扫描方式需要 scan policy 来决定。
Optimizer 对查询条件进行优化，例如对 WHERE 子句的表达式树进行子表达式节点的排序、分裂、合并等。其目的是获取更高的查询效率。

4 实现逻辑

目前我们兼容的第三方全文搜索引擎是 ElasticSearch，此章节中主要围绕 ElasticSearch 来进行描述。

4.1 存储结构

4.1.1 DocID

partId(10 bytes) schemaId(10 bytes) encoded_columnName(32 bytes) encoded_val(max 344 bytes)

4.1.2 Doc Fields

4.2 数据同步逻辑

Leader & Listener

上边的章节中简单介绍了数据异步同步的逻辑，此逻辑将在本章节中详细介绍。介绍之前，先让我们认识一下 Nebula 的 Leader 和 Listener 。

接下来我们介绍一下数据同步逻辑：

  1. 通过 Client 或 Console 插入 vertex 或 edge
  2. graph 层通过 Vertex ID 计算出相关 partition
  3. graph 层通过 storageClient 将 INSERT 请求发送到相关 Partition 的 Leader
  4. Leader 解析 INSERT 请求，并将 WAL 同步到 Listener 中
  5. Listener 会定时处理新同步来的 WAL，并解析 WAL，获取 tag 或 edge 中字段类型为 string 的属性值。
  6. 将 tag 或 edge 的元数据和属性值组装成 ElasticSearch 兼容的数据结构
  7. 通过 ElasticSearch 的 PUT 或 BULK 接口写入到 ElasticSearch 中。
  8. 如果写入失败，则回到第 5 步，继续重试失败的 WAL，直到写入成功。
  9. 写入成功后，记录成功的 Log ID 和 Term ID，做为下次 WAL 同步的起始值。
  10. 回到第 5 步的定时器，处理新的 WAL 。

在以上步骤中，如果因为 ElasticSearch 集群挂掉，或 Listener 进程挂掉，则停止 WAL 同步。当系统恢复后，会接着上次成功的 Log ID 继续进行数据同步。在这里有一个建议，需要 DBA 通过外部监控工具实时监控 ES 的运行状态，如果 ES 长期处于无效状态，会导致 Listener 的 log 日志暴涨，并且无法做正常的查询操作。

4.3 查询逻辑

由上图可知，其文本搜索的关键步骤是 “Send Fulltext Scan Request” → "Fulltext Cluster" → "Collect Constant Values" → "IndexScan Optimizer"。

5 演示

5.1 部署外部 ES 集群

对于 ES 集群的部署，这里不再详细介绍，相信大家都很熟悉了。这里需要说明的是，当 ES 集群启动成功后，我们需要对 ES 集群创建一个通用的 template，其结构如下：

{
 "template": "nebula*",
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 3,
      "number_of_replicas": 1
    }
  },
  "mappings": {
    "properties" : {
            "tag_id" : { "type" : "long" },
            "column_id" : { "type" : "text" },
            "value" :{ "type" : "keyword"}
        }
  }
}

5.2 部署 Nebula Listener

5.3 注册 ElasticSearch 的客户端连接信息

nebula> SIGN IN TEXT SERVICE (127.0.0.1:9200);
nebula> SHOW TEXT SEARCH CLIENTS;
+-------------+------+
| Host        | Port |
+-------------+------+
| "127.0.0.1" | 9200 |
+-------------+------+
| "127.0.0.1" | 9200 |
+-------------+------+
| "127.0.0.1" | 9200 |
+-------------+------+

5.4 创建 Nebula Space

CREATE SPACE basketballplayer (partition_num=3,replica_factor=1, vid_type=fixed_string(30));
 
USE basketballplayer;

5.5 添加 Listener

nebula> ADD LISTENER ELASTICSEARCH 192.168.8.5:46780,192.168.8.6:46780;
nebula> SHOW LISTENER;
+--------+-----------------+-----------------------+----------+
| PartId | Type            | Host                  | Status   |
+--------+-----------------+-----------------------+----------+
| 1      | "ELASTICSEARCH" | "[192.168.8.5:46780]" | "ONLINE" |
+--------+-----------------+-----------------------+----------+
| 2      | "ELASTICSEARCH" | "[192.168.8.5:46780]" | "ONLINE" |
+--------+-----------------+-----------------------+----------+
| 3      | "ELASTICSEARCH" | "[192.168.8.5:46780]" | "ONLINE" |
+--------+-----------------+-----------------------+----------+

5.6 创建 Tag 、Edge 、Nebula Index

此时建议字段 “name” 的长度应该小于 256，如果业务允许，建议 player 中字段 name 的类型定义为 fixed_string 类型，其长度小于 256 。

nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
nebula> CREATE TAG INDEX name ON player(name(20));

5.7 插入数据

nebula> INSERT VERTEX player(name, age) VALUES \
  "Russell Westbrook": ("Russell Westbrook", 30), \
  "Chris Paul": ("Chris Paul", 33),\
  "Boris Diaw": ("Boris Diaw", 36),\
  "David West": ("David West", 38),\
  "Danny Green": ("Danny Green", 31),\
  "Tim Duncan": ("Tim Duncan", 42),\
  "James Harden": ("James Harden", 29),\
  "Tony Parker": ("Tony Parker", 36),\
  "Aron Baynes": ("Aron Baynes", 32),\
  "Ben Simmons": ("Ben Simmons", 22),\
  "Blake Griffin": ("Blake Griffin", 30);

5.8 查询

nebula> LOOKUP ON player WHERE PREFIX(player.name, "B");
+-----------------+
| _vid            |
+-----------------+
| "Boris Diaw"    |
+-----------------+
| "Ben Simmons"   |
+-----------------+
| "Blake Griffin" |
+-----------------+

6 问题跟踪与解决技巧

对于系统环境的搭建过程中，可能某个步骤错误导致功能无法正常运行，在之前的用户反馈中，我总结了三类可能发生的错误，对分析和解决问题的技巧概况如下

7 TODO

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