JanusGraph采用鄰接表(adjacency list
)的方式存儲圖，也即圖以頂點(vertex)和其鄰接表組成。鄰接表中保存某個頂點的所有入射邊(incident edges)。
通過將圖采用鄰接表的形式存儲，JanusGraph確保了某個頂點的所有入射邊和屬性都被緊湊的存儲在一起，從而能夠加快遍歷速度，缺點是數據存儲了兩次。而且JanusGraph以sort key指定的順序存儲數據。
JanusGraph可以采用任何支持big table數據模型的存儲后端存儲鄰接表。
Bigtable Data Model
在Bigtable data model下，表就是行的集合。每個行都唯一的由一個key標識，每行由大量的cell組成。一個cell是由列和值組成的。一個cell唯一的由指定行的制定列所標識。行在bigtable模型中稱為“寬行”，表因此稱為“寬表”。cell的數量可以非常大，而且不需要預定義。
JanusGraph對bigtable數據模型有一個特殊的要求：cell必須是根據列來排序的，而且由column制定的cell的子集必須可以高效查詢。
而且，如果bigtable實現可以根據行的key排序，JanusGraph則可以利用該特性實現更高的圖遍歷性能。
JanusGraph Data Layout
JanusGraph將每個鄰接表作為以個row保存在存儲后端，64位的vertex id是指向鄰接表的key。每個邊和屬性都是作為獨立的cell保存的，以實現更高效插入和刪除。沒行中最大能保存的cell的個數，也就是vertex的edge的數量限制。
Individual Edge Layout
每個edge和property都作為鄰接表的一個cell存儲，並通過序列化之后，byte order即表示了edge label的sort key。variableid對schema進行編碼和壓縮來節省空間。上圖中深藍色的色塊表示了對schema進行編碼壓縮后的ID，用以減少存儲消耗。紅色快代碼一個或多個屬性值，該值也被壓縮並關聯到屬性key上。灰色塊代表未壓縮的屬性值，如（序列化的OBJECT)。
Edge有edge label唯一ID開始，並附加一個表示方向的數據位；之后有屬性key組成的排序鍵，再之后是鄰接表IDD，和邊ID。Janus並不保存實際的vertex id，而是相對於鄰接表的偏移量，因其比壓縮更節省空間。value部分保存了序列化后的值。
對於屬性來說就簡單一點，column是屬性的key id，property id和property key保存在value部分，如果property key被定義為LIST，property id也保存在列中。
總結
對於理解JanusGraph的存儲，關鍵在於理解其bigtable的鄰接表存儲結構，而在鄰接表中保存了邊（包括邊的屬性）及vertex的屬性。
由於邊是由兩個vertex定義的，故肯定存在有edge的重復保存，這增加了存儲空間，但通過冗余也提高了查詢效率。
最后是每個鄰接表：行，的數據結構，對於一般的應用場景，我們沒有必要深入到行存儲中去，只是了其存儲的一般原理即可。