RedisGraph节点与边的内部存储技术细节咨询

节点（Nodes）存储 #

• 核心标识与属性：每个节点分配唯一64位ID，同时维护包含标签（Label）和键值对属性的字典结构。
• 物理存储形式：节点数据以紧凑二进制格式存储在Redis字符串结构中，标签与属性会被编码为高效字节序列，减少冗余开销。
• 索引优化：针对节点标签、属性建立二级索引（哈希索引或全文索引），这类索引独立存储在Redis哈希或有序集合中，用于加速标签匹配、属性过滤类查询。

边（Edges）存储 #

• 稀疏邻接矩阵的具体实现：采用压缩稀疏行（CSR, Compressed Sparse Row） 变体实现：
  • 用一个数组存储所有边的目标节点ID，按源节点分组排列；
  • 用偏移数组记录每个源节点对应的边在目标数组中的起始位置；
  • 边的关系类型、属性单独存储在关联数组中，与边的位置一一对应。
• 边属性处理：边的属性同样以二进制编码形式存储，与边ID直接关联，支持快速读写。
• 反向遍历优化：自动维护反向邻接结构，相当于同时实现压缩稀疏列（CSC）逻辑，确保双向查询的高效性。

底层存储依托 #

所有节点、边、索引数据最终基于Redis原生数据结构（字符串、哈希、有序集合等）完成内存管理与持久化，借助Redis的内存效率和高速IO特性支撑图数据操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sparkx_18