Дизайн базы данных Facebook?


133

Мне всегда было интересно, как Facebook разработал отношения друг <-> пользователь.

Я полагаю, что таблица пользователей выглядит примерно так:

user_email PK
user_id PK
password 

Я полагаю, что таблица с данными пользователя (пол, возраст и т. Д., Связанная с электронной почтой пользователя).

Как он связывает всех друзей с этим пользователем?

Что-то вроде этого?

user_id
friend_id_1
friend_id_2
friend_id_3
friend_id_N 

Возможно нет. Потому что количество пользователей неизвестно и будет увеличиваться.


13
На странице разработки Facebook есть много информации такого типа, но не совсем то, о чем вы спрашиваете. Вы можете спросить там и посмотреть, сможете ли вы получить ответ. facebook.com/FacebookEngineering
Джон Мигер

1
Google graph database. Это точно не СУБД.

Ответы:


90

Сохраните таблицу друзей, которая содержит UserID, а затем UserID друга (мы назовем его FriendID). Оба столбца будут внешними ключами для таблицы Users.

Несколько полезный пример:

Table Name: User
Columns:
    UserID PK
    EmailAddress
    Password
    Gender
    DOB
    Location

TableName: Friends
Columns:
    UserID PK FK
    FriendID PK FK
    (This table features a composite primary key made up of the two foreign 
     keys, both pointing back to the user table. One ID will point to the
     logged in user, the other ID will point to the individual friend
     of that user)

Пример использования:

Table User
--------------
UserID EmailAddress Password Gender DOB      Location
------------------------------------------------------
1      bob@bob.com  bobbie   M      1/1/2009 New York City
2      jon@jon.com  jonathan M      2/2/2008 Los Angeles
3      joe@joe.com  joseph   M      1/2/2007 Pittsburgh

Table Friends
---------------
UserID FriendID
----------------
1      2
1      3
2      3

Это покажет, что Боб дружит и с Джоном, и с Джо, и что Джон также дружит с Джо. В этом примере мы предполагаем, что дружба всегда бывает двухсторонней, поэтому вам не понадобится строка в таблице, например (2,1) или (3,2), потому что они уже представлены в другом направлении. Для примеров, когда дружба или другие отношения не являются явно двусторонними, вам также понадобятся эти строки для обозначения двусторонних отношений.


8
подумайте о том, насколько это неэффективно - вам нужно выполнить дизъюнктивный запрос по столбцам типа «многие ко многим», что в среднем удваивает время поиска.
Anthony Bishopric

2
Лично я бы не хотел, чтобы эти два поля составляли составной первичный ключ. Совершенно уникальный ключ. Определенно кластеризованный индекс по этому уникальному ключу. Но я бы также поставил какую-то несоставную идентичность в качестве PK с некластеризованным индексом. Это позволило бы другим таблицам, которым нужен FK «идентификатор дружеских отношений», легко связываться с этой таблицей, а различные триггеры могли бы запускать каскадные события добавления друзей, защиты друзей и т. Д.
Джесси С. Слайсер

1
В нем говорится, что у Facebook около 1 000 000 000 пользователей. Если у среднего пользователя 100 друзей, это означает, что таблица будет содержать 100 000 000 000 строк. Разбиение MySQL на разделы?
veidelis

Забудьте об этом подходе. Если у вас появится большое количество пользователей, он определенно станет очень медленным. Посмотрите мой ответ и попробуйте сами протестировать его. Я провел несколько тестов с 10 тысячами пользователей и 2,5 миллионами дружеских связей, и результат меня разочаровал. Если вы управляете небольшим сообществом, он будет работать нормально, но есть проблемы с производительностью, которые следует учитывать.
Burzum

7
вы можете быть уверены, что facebook не использует для этого СУБД, общеизвестно, что они, твиттер и все остальные, которым нужно выполнять подобные запросы, используют базу данных графов с некоторым вкусом. есть по крайней мере 69 человек, которые никогда не работали в масштабах или не умеют выполнять математические вычисления в масштабе.

51

Взгляните на следующую схему базы данных, реконструированную Анатолием Любарским :

Схема Facebook


7
Это диаграмма классов, а не схема базы данных
Lemon Juice

2
Итак, будет ли у каждого «пользователя» своя собственная база данных? Как тот, что выше? Как это будет работать? Например, когда пользователь входит в FB, проверяет, является ли он действительным User + Pass, а затем, если он действителен, facebook перенаправляет их в свою базу данных, которая затем отображает все из указанной выше базы данных
James111

В этом магазине хранится только информация, относящаяся к пользователю, я специально ищу публикацию и ее аудиторию?
Васим Ахмад Наим

47

TL; DR:

Они используют стековую архитектуру с кэшированными графами для всего, что находится выше нижней части стека MySQL.

Длинный ответ:

Я сам провел небольшое исследование по этому поводу, потому что мне было любопытно, как они обрабатывают свои огромные объемы данных и быстро их ищут. Я видел, как люди жаловались на то, что скрипты социальных сетей, созданные по индивидуальному заказу, замедляются при росте пользовательской базы. После того, как я провел несколько тестов с участием всего 10 тыс. Пользователей и 2,5 млн друзей, даже не пытаясь беспокоиться о разрешениях группы, лайках и публикациях на стене, быстро выяснилось, что этот подход ошибочен. Итак, я потратил некоторое время на поиски в Интернете, как сделать это лучше, и наткнулся на эту официальную статью в Facebook:

Я действительно рекомендую вам посмотреть презентацию по первой ссылке выше, прежде чем продолжить чтение. Это, вероятно, лучшее объяснение того, как FB работает за кулисами, которое вы можете найти.

Видео и статья расскажут вам несколько вещей:

  • Они используют MySQL в самом низу своего стека.
  • Над базой данных SQL находится уровень TAO, который содержит как минимум два уровня кэширования и использует графики для описания соединений.
  • Я не мог найти ничего о том, какое программное обеспечение / БД они фактически используют для своих кешированных графиков.

Давайте посмотрим на это, дружеские связи вверху слева:

введите описание изображения здесь

Что ж, это график. :) Он не говорит вам, как построить это на SQL, есть несколько способов сделать это, но на этом сайте есть много разных подходов. Внимание: учтите, что реляционная БД - это то, чем она является: предполагается, что она хранит нормализованные данные, а не структуру графа. Таким образом, он не будет работать так же хорошо, как специализированная база данных графов.

Также учтите, что вам нужно выполнять более сложные запросы, чем просто друзья друзей, например, когда вы хотите отфильтровать все местоположения по заданной координате, которые нравятся вам и вашим друзьям друзей. График здесь - идеальное решение.

Я не могу сказать вам, как создать его, чтобы он работал хорошо, но он явно требует проб, ошибок и тестирования.

Вот мой неутешительный тест на просто находки друзей друзей:

Схема БД:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `friends` (
`id` int(11) NOT NULL,
  `user_id` int(11) NOT NULL,
  `friend_id` int(11) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

Друзья друзей Запрос:

(
        select friend_id
        from friends
        where user_id = 1
    ) union (
        select distinct ff.friend_id
        from
            friends f
            join friends ff on ff.user_id = f.friend_id
        where f.user_id = 1
    )

Я действительно рекомендую вам создать несколько примеров данных с не менее чем 10 тыс. Пользовательских записей, каждая из которых имеет не менее 250 дружеских связей, а затем выполнить этот запрос. На моей машине (i7 4770k, SSD, 16 ГБ ОЗУ) результат для этого запроса составил ~ 0,18 секунды . Может быть, его можно оптимизировать, я не гений БД (предложения приветствуются). Однако, если это масштабируется линейно, у вас уже будет 1,8 секунды для всего 100 тыс. Пользователей и 18 секунд для 1 миллиона пользователей.

Это может показаться нормальным для ~ 100 тыс. Пользователей, но учтите, что вы только что пригласили друзей друзей и не выполняли более сложный запрос вроде « отображать мне только сообщения от друзей друзей + проверять разрешения, разрешено ли мне или НЕ разрешено. чтобы увидеть некоторые из них + выполните дополнительный запрос, чтобы проверить, понравился ли мне какой-либо из них ». Вы хотите, чтобы база данных провела проверку, понравился ли вам пост или нет, или вам придется делать это в коде. Также учтите, что это не единственный запрос, который вы выполняете, и что у вас есть более чем активных пользователей одновременно на более или менее популярном сайте.

Я думаю, что мой ответ отвечает на вопрос, как Facebook очень хорошо спланировал отношения с друзьями, но мне жаль, что я не могу сказать вам, как реализовать это так, чтобы это работало быстро. Внедрить социальную сеть легко, но убедиться, что она работает хорошо, явно не так - ИМХО.

Я начал экспериментировать с OrientDB, чтобы выполнять графические запросы и отображать мои ребра в базовую базу данных SQL. Если у меня это получится, я напишу об этом статью.


так .. ты когда-нибудь приходил к написанию статьи?
FlowUI. SimpleUITesting.com

1
Нет, я очень занят, помимо программирования, и у меня нет на это времени и настроения. Ответ здесь содержит все, что вам нужно знать, если вы хотите реализовать эффективные ассоциации друзей. Либо кешируйте списки друзей для каждого пользователя, либо сопоставляйте свою реляционную БД по частям или целиком в граф и запрашивайте БД графа. Для этого вы можете использовать OrientDB или Neo4j. Я бы с удовольствием написал свое собственное программное обеспечение для социальных сетей с открытым исходным кодом, но есть еще масса других дел. Что бы вы ни делали: проводите тесты. :)
Burzum

Все еще нет. Но документация OrientDB объясняет дружеские связи, а все остальное можно смоделировать после понимания основ. orientdb.com/docs/2.1/Tutorial-Working-with-graphs.html Если вы хотите использовать реляционную БД в качестве основы, вам просто нужно добавить код в обратные вызовы «после сохранения» и «после удаления», чтобы обновить ваши Графическая БД (которую вы бы использовали для чтения данных). Если у вас нет таких обратных вызовов, реализуйте их, но я думаю, что почти все виды реализаций и фреймворков ORM имеют что-то подобное. На самом деле OrientDB также может хранить документы.
Burzum

1
так .. ты когда-нибудь приходил к написанию статьи?
Коннор Герни

1
По-прежнему нет, но мы делаем что-то похожее на работе: мы сопоставляем наши реляционные данные с индексом эластичного поиска, как я уже писал в своем комментарии ранее, это просто вопрос получения данных, которые вы хотите сохранить в индексе или графике после определенного действия (обратный вызов afterSave () / afterDelete () в нашем случае), а затем обновление индекса или графика. Довольно просто? :) Кстати, то же самое можно сделать и со списками друзей, на самом деле не имеет значения, храните ли вы их в ES, на графике или в кеше на основе памяти (если у вас достаточно оперативной памяти). Это действительно несложно, сложнее всего добиться масштабирования всего, когда вы растете.
Burzum

32

Лучше всего, чтобы они создали структуру графа . Узлы - это пользователи, а «дружба» - это ребра.

Держите одну таблицу пользователей, держите другую таблицу ребер. Затем вы можете хранить данные о ребрах, например «день, когда они стали друзьями», «утвержденный статус» и т.д.


40
У меня такое чувство, что вам придется объяснить это кое-кому подробнее.
TheTXI

4
Я думаю, что более интересным будет вопрос, как сохранить такую ​​огромную структуру (мы говорим о 200 миллионах узлов и миллиардах ребер) таким образом, чтобы ее можно было легко найти и обновить.
Дирк Воллмар

1
@divo: умное использование индексов и разделов.
Belgariontheking

20

Скорее всего, это отношения многие ко многим:

FriendList (таблица)

user_id -> users.user_id
friend_id -> users.user_id
friendVisibilityLevel

РЕДАКТИРОВАТЬ

Пользовательская таблица, вероятно, не имеет user_email в качестве PK, хотя , возможно, в качестве уникального ключа.

пользователи (таблица)

user_id PK
user_email
password

4
Хотя это, безусловно, имеет наибольший смысл, я думаю, что производительность будет ужасающей, учитывая, сколько пользователей у Facebook и сколько друзей есть у каждого пользователя Facebook.
Кевин Панг,

17

Взгляните на эти статьи, описывающие, как устроены LinkedIn и Digg:

Также может быть полезен «Большие данные: точки зрения команды данных Facebook»:

http://developer.yahoo.net/blogs/theater/archives/2008/01/nextyahoonet_big_data_viewpoints_from_the_fac.html

Кроме того, в этой статье рассказывается о нереляционных базах данных и о том, как они используются некоторыми компаниями:

http://www.readwriteweb.com/archives/is_the_relational_database_doomed.php

Вы увидите, что эти компании имеют дело с хранилищами данных, многораздельными базами данных, кешированием данных и другими концепциями более высокого уровня, с которыми большинство из нас никогда не сталкивается ежедневно. Или, по крайней мере, может быть, мы этого не знаем.

На первые две статьи есть много ссылок, которые должны дать вам больше информации.

ОБНОВЛЕНИЕ 20.10.2014

Мурат Демирбас написал резюме

  • TAO: распределенное хранилище данных Facebook для социального графа (ATC'13)
  • F4: система хранения теплых BLOB-объектов Facebook (OSDI'14)

http://muratbuffalo.blogspot.com/2014/10/facebooks-software-architecture.html

НТН


9

Невозможно получить данные из СУБД для данных друзей пользователей для данных, которые превышают более полумиллиарда в постоянное время, поэтому Facebook реализовал это с помощью хэш-базы данных (без SQL), и они открыли базу данных под названием Cassandra.

Таким образом, у каждого пользователя есть свой ключ и сведения о друзьях в очереди; чтобы узнать, как работает кассандра, посмотрите на это:

http://prasath.posterous.com/cassandra-55


Очень интересно, спасибо мой друг. Когда перешли на кассандру с sql? Вы случайно не знаете?
Marin

1
Имейте в виду: Posterous Spaces мертвы ... так что ссылка.
TechNyquist

6

В этом недавнем сообщении от июня 2013 года подробно объясняется переход от баз данных отношений к объектам со связями для некоторых типов данных.

https://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/tao-the-power-of-the-graph/10151525983993920

Более длинный документ доступен по адресу https://www.usenix.org/conference/atc13/tao-facebook's-distributed-data-store-social-graph.


5

Вы ищете внешние ключи. По сути, у вас не может быть массива в базе данных, если у него нет собственной таблицы.


Пример схемы:

    Таблица пользователей
        userID PK
        другие данные
    Стол друзей
        userID - FK для таблицы пользователей, представляющей пользователя, у которого есть друг.
        friendID - таблица FK для пользователей, представляющая идентификатор пользователя друга

5
Почему отрицательные? По крайней мере, пусть кто-нибудь знает, почему вы его проголосовали против.
Саша Чедыгов

3
@freak: Почему? Вся концепция голосования на этом сайте заключается в том, чтобы голосование было анонимным. Почему ты считаешь, что Малфист имеет право на что угодно?
GEOCHET

4
Особенно, когда это действительный ответ, и ему вторят другие ответы (хотя я не копировал их, когда я отвечал, там ответов нет)
Малфист

4
@TheTXI: Я думаю, что комментарии к отрицательным голосам - это любезность, особенно к ответам, которые явно не заслуживают их, но я также согласен с тем, что комментарии не должны быть обязательными.
Роберт С.

2
Люди, которые анонимно голосуют против неочевидных ответов, - это те, кто опасается, что их поверхностные рассуждения будут раскрыты, если они оставят комментарий, объясняющий отрицательный голос.
Vinayak


1

Имейте в виду, что таблицы базы данных предназначены для вертикального роста (больше строк), а не по горизонтали (больше столбцов).


24
НИКОГДА НЕ ЗАБЫВАЙ! Мой отец умер из-за того, что таблица db слишком выросла по вертикали для своих столбцов. Я буду скучать по тебе, папа.
belgariontheking

1
хм, а почему отрицательный? И комментарий выше не имеет смысла.
Neil N

2
Нет, комментарий не имеет смысла. Похоже, кто-то пытался подшутить, так что не против.
Dirk Vollmar

0

Что касается производительности таблицы «многие ко многим», если у вас есть 2 32-битных int, связывающих идентификаторы пользователей, ваше базовое хранилище данных для 200000000 пользователей, в среднем по 200 друзей на каждого, составляет чуть менее 300 ГБ.

Очевидно, вам потребуется некоторое разбиение и индексация, и вы не собираетесь хранить это в памяти для всех пользователей.


0

Вероятно, есть таблица, в которой хранится отношение друг <-> пользователь, скажем «frnd_list», с полями user_id, frnd_id.

Каждый раз, когда пользователь добавляет другого пользователя в друзья, создаются две новые строки.

Например, предположим, что у меня идентификатор 'deep9c', и я добавляю пользователя с идентификатором 'akash3b' в качестве друга, затем в таблице «frnd_list» создаются две новые строки со значениями ('deep9c', 'akash3b') и ('akash3b », 'deep9c').

Теперь при показе списка друзей конкретному пользователю простой sql сделает это: «выберите frnd_id из frnd_list, где user_id =», где - идентификатор вошедшего в систему пользователя (хранится как атрибут сеанса).

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.