schema设计问题

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对图数据库不是很熟，以前用惯了mysql和mongodb。现在用nebula设计schema时，感觉不太顺手。

假设我有以下的schema (为了方便，暂且用graphql来表示):


// 用户表
type User {
    name: String,
    followings: [User],
    followers: [User],
    posts: [Post],
    topics: [Topic]
}

// 主题表
type Topic {
    name: String,
    description: String,
    user: User,
    members: [Member]
    posts: [User]
}

// 帖子表
type Post {
    text: String,
    member: Member,
    topic: Topic
}

// 主题的成员表
type Member {
    user: User,
    topic: Topic,
    name: String,
    level: Int,
    join_date: DateTime,
    posts: [Post],
}

这个用nebula来做的话，没有表关联的概念，没法设置关联字段， 怎么设计它的schema比较好 ?

查询的时候是否能一次性把需要的标量字段和关联字段查出来 ？

请给些建议。

现在用的v2版本。

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关联字段可以建模成nebula中的边: 比如你的用户表中的followings字段, 表示的是一个User关注另一个User, 即User—following—>User, 那following字段就可以就可以表示为点User之间的关系(边)

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@jievince

这些概念我知道的，但我不是想问这个。
我比较疑惑的是：

1，tag和edge是分离的，没有强关联，那么查询的时候怎么把它们查出来，比如上面我要把post的数据都查出来，是不是先查tag，然后edge边再一个个去查？ 每个查询都得这样处理？
写入数据的时候也这样操作吗 ? (感觉超麻烦)

2，多个tag共用相同的边，比如上面的 user: User边 ，Topic、Member都使用了这个边，是否会引起数据混乱，怎么区分？(不想换名字创建新的边)

3，关联字段通常有一对一关联，比如上面的user: User ，有一对多关联，比如上面的followings: [User] ，还有多对多关联，那么这些在nebula里面怎么表示 ？

4，对于关联列表，通常需要统计数量，通常做法是聚合查询，或者单独设置count字段来保存数量，那么在nebula里怎么处理比较好？是在边里面设置count属性吗？比如CREATE EDGE followings(count int default 0); ?

官网文档写的太术语化了，没有结合实际场景和案例，很多东西也没有细讲，理解起来很费劲。

可以的话，针对上面的schema，帮忙弄一个最佳的nebula schema 案例，包括查询和写入等。

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首先感谢你提供的场景，可以给我们的文档提需求 @Amber @min.wu :wink:

下面针对以上的场景，简单组织其中关系如下：

discuss

目前 Scan By Tag 的功能还没有完成，后续会在 Match 中实现，比如 MATCH(p:post) RETURN p。这种全量扫 tag 的 query 依赖索引，同时也会比较消耗内存，数据量大的情况下容易 OOM。

数据写入只要填入对应 post 中的 properties 即可，不需要其他操作。

这里你应该是把 tag 和 vertex 的概念弄混了，建议你看看 Nebula Concepts 先。实际中不会出现如你所诉的不同顶点共用同一条边的情况，边的 id 有 src/dst vertex 构成，如果两端的顶点相同，再加上 edge type 和 rank 也相同，即为一条边。有一处不同，即为不同边。不同的边可以是相同的 edge type，但往往不会是相同的顶点，除非 rank 不同。

像 user – topic 的 edge type 可能是 focus，而 user – member 的 edge type 就可能是 is.

还是参看上一条，nebula 不做 tag 跟 edge 之间的建模，而是 vertex 和 edge 之间的 relationship，tag 是附属在 vertex 上，vertex 之间通过 edge 来描述关系，所以无论是 1-1，1-N 还是 N-N 都是体现在每个顶点的出入边上。

nGQL 支持 Count 等聚合操作，可以不需要通过设置 counter 属性的方式来统计

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