1.背景

圖數(shù)據(jù)庫，不是存儲圖片的數(shù)據(jù)庫，而是以圖論為基礎(chǔ)存儲節(jié)點與節(jié)點間關(guān)系的數(shù)據(jù)庫。圖數(shù)據(jù)庫是近年來成長最快的數(shù)據(jù)庫分類，從社交網(wǎng)絡(luò)到金融關(guān)系，都會涉及大量的高度關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，因此圖數(shù)據(jù)庫很早就開始被Twitter，F(xiàn)acebook和Google等公司采用，也成為當今各行各業(yè)所推崇的主流技術(shù)。

較傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，關(guān)系在圖數(shù)據(jù)庫中是最重要的元素，應(yīng)用程序不必使用外鍵約束實現(xiàn)表間的相互引用。圖1分別展示了圖數(shù)據(jù)庫和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在查找三度人脈關(guān)系時的工作原理，可以看出圖數(shù)據(jù)庫能夠充分發(fā)揮其存儲關(guān)系的優(yōu)勢，利用關(guān)系作為連接跳板進行查詢，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫必須進行表連接的操作，表連接次數(shù)隨著查詢的度數(shù)增大而增多，會極大影響查詢的響應(yīng)速度。

圖1  圖數(shù)據(jù)庫和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫查找三度人脈關(guān)系邏輯示例

圖數(shù)據(jù)庫支持非常靈活和細粒度的數(shù)據(jù)模型，可以用簡單直觀的方式對數(shù)據(jù)應(yīng)用進行建模和管理，利用圖的方式來表達現(xiàn)實世界的很多事物將更為直接、易于理解，同時圖數(shù)據(jù)庫在查詢關(guān)系時性能極佳，在深挖關(guān)系上極具潛力，具備挖掘數(shù)據(jù)潛在價值的能力，與關(guān)系數(shù)據(jù)庫相比，圖數(shù)據(jù)庫可支持更多類型的關(guān)系場景，本文將基于圖數(shù)據(jù)庫對元數(shù)據(jù)血緣關(guān)系進行研究和實踐。

1.1 元數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時代的到來，意味著數(shù)據(jù)的海量性和復雜性。隨著平臺應(yīng)用不斷推廣創(chuàng)新，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)也會飛速增長，增長的數(shù)據(jù)就會存在血緣不清、重復存儲加工、口徑混亂、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊等一系列問題。元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)及信息資源進行描述，是關(guān)于數(shù)據(jù)的更高層次抽象，通過對元數(shù)據(jù)的有效管理，能夠有效解決上述問題。

根據(jù)元數(shù)據(jù)描述對象的不同，可將其劃分為業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)和管理元數(shù)據(jù)。（1）業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)主要記錄在系統(tǒng)中業(yè)務(wù)的相關(guān)概念信息，包括業(yè)務(wù)術(shù)語、信息分類、指標定義、業(yè)務(wù)規(guī)則等。（2）技術(shù)元數(shù)據(jù)描述系統(tǒng)中技術(shù)領(lǐng)域的相關(guān)概念信息，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)處理方面特征描述，以及數(shù)據(jù)源接口、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、存儲等全面數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的信息。（3）管理元數(shù)據(jù)定義系統(tǒng)中涉及管理領(lǐng)域的相關(guān)概念等信息，如對項目管理、IT運維、IT資源設(shè)備等相關(guān)信息的描述。

元數(shù)據(jù)實現(xiàn)了信息的描述和分類的格式化，能夠?qū)?shù)據(jù)資產(chǎn)進行有效管理，理清數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。元數(shù)據(jù)可以幫助研發(fā)人員了解平臺的情況，例如平臺所包含的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)存儲占用的空間、數(shù)據(jù)存儲位置、數(shù)據(jù)產(chǎn)出信息等，在此基礎(chǔ)上可以做一些運維報警工作。此外，它還有助于制定平臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計的標準，梳理出統(tǒng)一的數(shù)據(jù)口徑、計算指標、上下游關(guān)聯(lián)關(guān)系，為數(shù)據(jù)質(zhì)量及維護可視化奠定基礎(chǔ)。

1.2 元數(shù)據(jù)應(yīng)用

元數(shù)據(jù)記錄了系統(tǒng)包含的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的表示、數(shù)據(jù)的來源，以及在系統(tǒng)中的流轉(zhuǎn)關(guān)系。元數(shù)據(jù)的應(yīng)用廣泛，可以使用其構(gòu)建業(yè)務(wù)術(shù)語、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄、數(shù)據(jù)血緣關(guān)系以及數(shù)據(jù)地圖等。下面將主要介紹下文所涉及的數(shù)據(jù)血緣關(guān)系。

數(shù)據(jù)血緣能夠表示數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，反映數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的生產(chǎn)加工流程，主要包括集群血緣關(guān)系、系統(tǒng)血緣關(guān)系、表級血緣關(guān)系和字段血緣關(guān)系，當溯源數(shù)據(jù)的上游，即可查詢該數(shù)據(jù)的生成流程，對其來源進行跟蹤。當分析下游流向時，便具備影響度分析的功能。

在系統(tǒng)進行升級改造時，通過對依賴數(shù)據(jù)進行影響性分析，可以快速定位到下游受到影響的范圍，從而減少系統(tǒng)升級改造帶來的風險，如圖2快速定位改造影響系統(tǒng)范圍。當同時分析上游和下游流向時，即能獲得完整的數(shù)據(jù)流動鏈，依據(jù)此可以更好地分析依賴關(guān)系，輔助后續(xù)系統(tǒng)功能的增加。

圖2  快速定位改造影響系統(tǒng)范圍

2.元數(shù)據(jù)血緣關(guān)系實踐

使用圖數(shù)據(jù)庫存儲查詢元數(shù)據(jù)血緣關(guān)系，需要首先梳理出元數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系建立圖模型，再以此為基礎(chǔ)整理出所需的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)加載進圖數(shù)據(jù)庫，之后即可設(shè)計關(guān)系模型進行鏈路匹配查詢。

本文基于農(nóng)業(yè)銀行人民銀行金融基礎(chǔ)數(shù)據(jù)報送系統(tǒng),梳理了系統(tǒng)中表、腳本、作業(yè)、作業(yè)鏈、應(yīng)用系統(tǒng)、主機、節(jié)點之間的關(guān)系，以構(gòu)建圖模型。在數(shù)據(jù)準備環(huán)節(jié)，通過SQL腳本獲得腳本和表之間的關(guān)系以及表和表之間的關(guān)系，通過調(diào)度監(jiān)控臺中作業(yè)鏈相關(guān)信息，建立作業(yè)和腳本，作業(yè)鏈和作業(yè)，父子作業(yè)等關(guān)系。隨后在圖數(shù)據(jù)庫平臺上進行操作，創(chuàng)建圖模型、建立模型與數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，并執(zhí)行數(shù)據(jù)加載操作，完成從建模到數(shù)據(jù)裝載的過程。為了實現(xiàn)血緣關(guān)系的查詢，需要提前設(shè)定好圖的匹配模式，在此基礎(chǔ)上編寫相應(yīng)的圖查詢語句。結(jié)合現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，本文展示了三種關(guān)系分析模型。

2.1 圖模型定義

在圖模型的設(shè)計上，本文采用先建立實體，再以實體節(jié)點展開建立節(jié)點與節(jié)點之間的關(guān)系的方式。通過農(nóng)業(yè)銀行人民銀行金融基礎(chǔ)數(shù)據(jù)報送系統(tǒng)進行分析，建立作業(yè)鏈、作業(yè)、腳本等7種實體以及表之間的依賴關(guān)系、父子作業(yè)、作業(yè)鏈與作業(yè)的包含關(guān)系等10種關(guān)系，具體如下：

表1 圖模型schema定義

 圖3 元數(shù)據(jù)血緣關(guān)系圖模型示意圖

根據(jù)已定義的實體和關(guān)系，梳理如下信息：表基礎(chǔ)信息、腳本基礎(chǔ)信息、作業(yè)基礎(chǔ)信息、作業(yè)鏈基礎(chǔ)信息、應(yīng)用系統(tǒng)基礎(chǔ)信息、節(jié)點基礎(chǔ)信息、主機基礎(chǔ)信息、表與表依賴關(guān)系、表輸入腳本關(guān)系、腳本輸出表關(guān)系、作業(yè)執(zhí)行腳本關(guān)系、作業(yè)鏈包含作業(yè)關(guān)系、作業(yè)與節(jié)點存儲關(guān)系、作業(yè)與主機運行關(guān)系、作業(yè)之間父子關(guān)系、作業(yè)鏈之間父子關(guān)系以及作業(yè)鏈與系統(tǒng)所屬關(guān)系。

2.2 血緣關(guān)系模型定義

根據(jù)想要追溯的數(shù)據(jù)關(guān)系方向，將模型分為三類：向上追溯的依賴關(guān)系模型、向下流動的影響度分析模型以及串聯(lián)整個數(shù)據(jù)流向的數(shù)據(jù)加工模型，具體如下：

（1）依賴關(guān)系分析模型

對表級、作業(yè)級、作業(yè)鏈級依賴關(guān)系進行追溯。此三類的關(guān)系追溯處理邏輯相似，以表為例，選定一張表后不斷尋找該表的依賴表，直到找到源頭所在，形成向上的關(guān)系溯源。

（2）影響度分析模型

對其進行下游影響度分析時，需要不斷的進行查找當前節(jié)點被哪些節(jié)點依賴，以形成向下的完整關(guān)系鏈。

（3）數(shù)據(jù)加工模型

該模型能夠反映數(shù)據(jù)的生成加工過程，可查看表、腳本、作業(yè)、作業(yè)鏈、系統(tǒng)等不同級別的關(guān)聯(lián)關(guān)系,具體模型如圖4所示。從一張表出發(fā)展開與其相關(guān)的表的一度關(guān)系，并且關(guān)聯(lián)處理該表的腳本，追溯執(zhí)行腳本的作業(yè)，展開該作業(yè)的父作業(yè)和子作業(yè)、運行節(jié)點和主機，查找包含該作業(yè)的作業(yè)鏈，并展開該作業(yè)鏈的所屬系統(tǒng)，從而呈現(xiàn)完整的數(shù)據(jù)加工過程。

圖4 數(shù)據(jù)加工模型 

2.3 結(jié)果可視化

Cypher是Neo4j圖數(shù)據(jù)庫描述性圖查詢語言，允許不必編寫圖形結(jié)構(gòu)的遍歷代碼實現(xiàn)對圖形存儲有表現(xiàn)力和效率的查詢，其語法形象易懂，編寫使用難度較低。開發(fā)人員只需關(guān)注如何找到數(shù)據(jù)，不必關(guān)心查詢過程的具體細節(jié)。上文提到的各血緣關(guān)系以虛擬場景實現(xiàn)具體代碼及結(jié)果如下：

(1) 依賴關(guān)系分析（以查詢機構(gòu)信息表）為例）

MATCHdata=(na:TABLE{TABLE_NAME:'機構(gòu)信息表_當期表_歷史表'})<-[r:DEPENDANCE*]-(nb:TABLE)

RETURNdata

圖5  依賴關(guān)系分析查詢結(jié)果圖

(2) 影響度分析（以查詢客戶信息表為例）

MATCH data=(na:TABLE{TABLE_NAME:'客戶信息表_備份表_歷史表'})-[r:DEPENDANCE*]->(nb:TABLE)

RETURN data

圖6 影響度分析查詢結(jié)果圖

(3) 數(shù)據(jù)加工模型

MATCH
data1=(:TABLE{TABLE_NAME:'機構(gòu)信息表_當期表_歷史表'})<-[:DEPENDANCE*1..2]-(:TABLE),
data2=(:TABLE{TABLE_NAME:'機構(gòu)信息表_當期表_歷史表'})<-[:OUTPUT*]-(:SCRIPT)<-[:EXCUTE*]-(nJ:JOB)<-[:RELATION*]-(:JOB),
data3=(nJ)-[:BELONGTO*]->(:LINK)-[:PERTAINTO*]->(:SYS),
data4=(nJ)-[:RUNINGON|RUNNINGON*]->()
RETURNdata1,data2,data3,data4

圖7 數(shù)據(jù)加工查詢結(jié)果圖

圖5-圖7展示了上文各模型Cypher語句的查詢結(jié)果?？梢钥闯隼脠D數(shù)據(jù)庫平臺能夠?qū)D查詢結(jié)果進行直觀地展示，并且支持查詢圖譜嵌入其他可視化系統(tǒng)。其作為輔助工具，能夠直觀地展示各個實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及屬性，有助于數(shù)據(jù)分析師、研發(fā)人員、業(yè)務(wù)人員進行分析探查。

以圖7為例，從表機構(gòu)信息表_當期表_歷史表出發(fā),它的加工處理依賴于表補錄表、地區(qū)表、賬號表。向左追溯，它是由腳本文件腳本_機構(gòu)信息表的執(zhí)行產(chǎn)出，該腳本由作業(yè)_機構(gòu)信息表執(zhí)行。它的父作業(yè)有作業(yè)_外部基礎(chǔ)信息表、作業(yè)_組織信息表、作業(yè)_代碼表等。該作業(yè)在節(jié)點_數(shù)據(jù)節(jié)點上，在主機_數(shù)據(jù)主機上。它包含于作業(yè)鏈_機構(gòu)信息表作業(yè)鏈，此作業(yè)鏈屬于數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)。以上就是查詢一張表的基本加工處理關(guān)系的全部過程。

3.總結(jié)與展望

本文基于圖數(shù)據(jù)庫對元數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系進行研究和分析，通過建立圖模型、構(gòu)建數(shù)據(jù)映射關(guān)系、定義血緣關(guān)系模型以及編寫Cypher查詢語句以實現(xiàn)元數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的存儲和展示。在進行系統(tǒng)升級、系統(tǒng)改造甚至表結(jié)構(gòu)變更等操作時通過該模型查詢結(jié)果的輔助，能夠快速、有效定位系統(tǒng)中受影響的范圍，大大減少了時間成本。目前，我行的數(shù)據(jù)湖建設(shè)正在有序推進，未來數(shù)據(jù)湖所涉及到大量的實時型、分析型計算，圖數(shù)據(jù)庫在關(guān)鍵路徑的分析中無疑會起到非常重要的作用。

圖數(shù)據(jù)庫在關(guān)系存儲上具有巨大的優(yōu)勢，使其作為近六年來使用增長最迅速的數(shù)據(jù)庫，得到各行各業(yè)的廣泛關(guān)注。在互聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能等數(shù)字化技術(shù)推動下，隨著數(shù)據(jù)技術(shù)與金融行業(yè)的融合發(fā)展，銀行金融業(yè)當前面臨以下兩個問題。（1）數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)復雜度增加，數(shù)據(jù)本身的4V特性（Volume大量、Velocity高速、Variety多樣、Value價值）使得查詢性能成指數(shù)級惡化，但數(shù)據(jù)實時關(guān)聯(lián)已成為不可逆的趨勢。（2）金融欺詐風險不斷擴大，傳統(tǒng)反欺詐技術(shù)不斷遭受著沖擊與挑戰(zhàn)。欺詐閉環(huán)、反洗錢監(jiān)測、交易擔保識別等越來越多的場景需要多重維度、及時反饋的技術(shù)支持。圖數(shù)據(jù)庫的發(fā)展和興起正是解決這兩個問題的理想工具。積極推進圖計算平臺的搭建，積極探索圖數(shù)據(jù)庫在風控場景、營銷場景、智能搜索等場景的應(yīng)用，可以為進一步挖掘海量數(shù)據(jù)潛在的商業(yè)價值奠定堅實的基礎(chǔ)。