Gremlin Console Tutorial: 学习如何有效地使用Gremlin控制台以交互方式遍历和分析图形。...鉴于神的图形只有一个战斗者（Hercules），另一个战斗者（为了举例）被添加到图中，Gremlin展示了如何将顶点和边添加到图形中。...但是添加边时必须指定边标签。 可以在顶点和边上设置作为键值对的属性。 使用SET或LIST基数定义的属性键，必须使用addProperty向顶点添加此属性。...Gremlin的其他语言驱动和实现也是可以使用的。 2. 遍历迭代 Gremlin控制台其中的一个特性是它从gremlin>prompt自动迭代所有的查询结果。...toList() - 获取所有的结果作为一个list，如果没有结果则返回空列表。
得到的结果就是a和a的合作者 3.去除a，只剩下的a的合作者 4.通过title进行聚合计数，获得最终结果 5：获取gremlin购买的相关产品的的排名列表 g.V().has("name","gremlin...获取所有”人“的顶点 2. 使用know-edges计算他们的PageRank。 3. 通过他们的朋友排名得分。 4. 获得排名前10位的人。...命令式的Gremlin遍历告诉遍历者如何在遍历中的每一步进行。 例如，下面的命令遍历首先将遍历器放置在表示Gremlin的顶点处。...“查询语言”和“编程语言”之间的差异并不像我们所教导的那么大。 Gremlin统一了这种鸿沟，遍历可以用任何支持函数组合和嵌套的编程语言编写（每种主要的编程语言都支持）。...遍历源定义确定遍历执行的位置，一旦定义了遍历源，就可以以类似于数据库连接的方式反复使用它。最终的效果是用户“感觉”他们的数据和遍历都位于他们的应用程序中，并且可以通过他们的应用程序的本机编程语言访问。
图形数据库适用于高度连接数据的应用程序，其中数据之间的关系是应用程序功能的重要部分，如社交网站。Titan用于存储和查询分布在多台机器上的大量数据。...第2步 - 使用Gremlin查询图表 Gremlin是一种图形遍历语言，用于查询，分析和操作Graph数据库。现在Titan已经设置并启动，您将使用Gremlin创建和查询Titan的节点和边缘。...此对象表示我们当前正在处理的图表。它有一些方法可以帮助管理图形，如添加顶点，创建标签和处理事务。...在图形数据库中，您主要通过遍历它来查询数据，而不是像关系数据库一样检索具有连接和索引的记录。为了遍历图形，我们需要来自graph参考变量的图形遍历源。以下命令可实现此目的。...gremlin> company.addEdge('hasMascot', sammy, 'status', 'high') 这会在sammy和company之间使用标签hasMascot创建edge，
原生支持 Gremlin 图遍历语言。 众多图级别配置可用于调整性能。 顶点中心索引提供顶点级查询，以缓解臭名昭著的超节点问题。 提供优化的磁盘表示，以允许有效地使用存储和访问速度。...JanusGraph的数据模型支持灵活的图结构定义，包括顶点、边的标签以及属性的关联。 2. 关系查询： 图数据库通过节点和边的关系来存储和查询数据，能够迅速解决复杂的关系问题。...这样，数据库就能够表示知识图谱中的关联关系。 3. SQL 查询： 使用 MySQL 的 SQL 查询语言，可以轻松进行复杂的查询，包括概念之间的关联、属性的筛选等。...属性图模型： 属性图模型由顶点、边、属性和标签组成，其中顶点和边可以带有标签。...outVertexId: 边的源 Vertex 的 ID。 inVertexId: 边的目标 Vertex 的 ID。 properties: 边的属性。
第一部分将重点介绍100万和1000万条边缘，涉及一些Gremlin的常见操作。第二部分将重点关注1亿和10亿个边缘，将涉及到Faunus的基本使用。...collect函数将处理getOrCreate所得到的值，然后将所得列表解构到的两个顶点变量存入已经存在或以其它方式被新创建的图中：fromVertex和toVertex。...这些差异中最重要的是BatchGraph的使用，它在指定的时间间隔处理事务的中间提交，并维护顶点缓存以便快速检索。有关其使用限制的重要信息，请参阅BatchGraph文档。...该DocGraph数据集“展示了医疗保健提供者团队如何提供护理”。该网络中的顶点代表医疗服务提供者，它们由NPI number标识。边表示两个提供者之间的共享交互，其中三个属性进一步限定了该交互。...在数百万和数千万条边的规模上，我们通常需要Gremlin脚本和REPL来批量加载活动。对于那些刚刚开始使用TinkerPop和Titan的人来说，需要掌握最基本的堆栈知识。
本节将使用Gods图作为演示示例，此图在JanusGraph演示中广泛使用。该图如下图所示。这个抽象的数据模型对应图模型中的属性，这个特定的实例描述了罗马万神殿中人物和地点之间的关系。...下面的例子将展示如何处理numbers、strings和maps。本教程的其他部分将讨论如何构建特定的图。...添加所有的顶点及其属性到图中。 添加所有的边及其属性到图中。 更多细节请参考GraphOfTheGodsFactory的源码。...该起始点是一个元素（或一组元素） - 即顶点或边。从起始点，Gremlin路径描述描述了如何通过显示的图结构来遍历图中的其他点。...JanusGraph会自动使用索引来检索满足一个或多个约束条件的所有顶点(g.V)或边(g.E)。JanusGraph中另外一种索引是以顶点为中心的索引。以顶点为中心的索引可以加快图的遍历。
为了寻找新的图数据库我们把目光投向了接受度和知名度都比较高的 JanusGraph。当然还有收费的图数据库 TigerGraph，暂时不做考虑 在此贴一张我们图的应用场景，查询用户之间的关系 ?...其实最开始想到的就是这个方案，但是这个方案对导入的数据有非常严格的要求，它需要每个顶点一行数据，再把这个顶点关联的所有边都关联到这一行，中间用 tab 分隔，第一部分是顶点的属性，第二部分是顶点的入边，...并且我们也通过其他同事的努力解决了 JanusGraph 如何集成 Spark on Yarn 说回 Spark 导入过程中相关的问题，最主要的问题就是如何平衡 executor 内存和并行度的问题。...JanusGraph 默认的做法是逐条获取这个1000 个用户的所有属性，再在内存中做过滤最后获得这 100 个用户，这就导致关联的顶点数量比较大的时候，直接不可用。...而你能做的只能是想尽办法绕开，例如：has("is_exception", neq("true")) 另一个问题就是 JanusGraph 查询的数据如何返回的问题，Gremlin 返回数据支持多种写法
正因为如此，使用Neo4j可能更容易上手，因为涉及的移动部件更少，但是JanusGraph提供了更大的灵活性，用户可以根据自己的特定需求在不同的存储和索引后端之间进行选择。...虽然也可以将TinkerPop及其查询语言Gremlin和Neo4j一起使用，但Neo4j主要是促进它们自己的查询语言——cipher。因此，大多数Neo4j用户最终可能会使用这种语言。...准备好使用您的域的一个小的代表性数据集和您想要运行的查询列表，这样您就可以看到模型对您的用例的执行情况。当您从一个顶点跳到另一个顶点时，请密切关注分支因子。...即使给定顶点上有合理数量的边，查询将触及的图元素的数量也会随着几次跳跃呈指数增长。考虑将图结构反规范化，这样就可以更好地利用过滤(在标签或属性上匹配)来减少查询早期的元素数量。...可能JanusGraph新的贡献者的一个优点是,它由很多不同的模块,还有一个广泛的话题作出贡献,卡桑德拉等一些特定于某个后端或Elasticsearch核心领域像如何执行一个查询工具方面JanusGraph
RDF 由节点和边组成，节点表示实体/资源、属性，边则表示了实体和实体之间的关系以及实体和属性的关系。RDF 没有外键和主键，它使用的是 URI，万维网的标准引用格式。...属性图：属性图是由 顶点（Vertex），边（Edge），标签（Lable），关系类型 还有 属性（Property）组成的有向图。...Hadoop 2和 Tinkerpop 3.2.3，采用 Gremlin 图查询语言； Neo4j：Neo4j 使用「图」这种最通用的数据结构来对数据进行建模，使得 Neo4j 的数据模型在表达能力上非常强...例1：查询所有城市类型为「Capital」的城市列表/URL Cypher： match(n:Capital) return n; SPARQL: PREFIX rdf：< http://www.w3....举例： Composite Index: // 顶点中含有name属性且值为jack的所有顶点 g.V().has('name', 'jack') Mixed Index: // 顶点中含有age属性且小于
使用关系数据库来进行欺诈侦测不是不可行，但表形式并不适合描述数据之间的某些特定的复杂关系，而且在海量数据的情况下，表之间的JOIN操作会带来大量系统性能的损耗，单次运算时间甚至以小时计，导致反欺诈策略无法实时返回结果...如果使图系统具有处理功能（OLAP），则需要实现GraphComputer API，它定义了消息或遍历器是如何在工作者（线程或机器）之间进行交互和传递的。...这意味着不仅所有的TinkerPop启用的图形系统都能执行Gremlin遍历，而且每个Gremlin遍历都可以被评估为实时数据库查询或批处理查询。...这种分布式、基于图形的虚拟机了解如何协调多机器图遍历的执行，用户不需要学习数据库查询语言和域特定的BigData分析语言（例如Spark DSL，MapReduce等）。...为此每导入一个顶点数据都会执行如下逻辑：获取要导入顶点的id值，查询图中是否有某个顶点的bulkLoader.vertex.id值等于id值的，如果等于，则使用要插入的值，更新该图中已存在的顶点属性；如果不存在
除了随需应变的事件调查外，目标还包括从Jaeger作为标准Jaeger部署的一部分收集的所有跟踪信息中获得见解。因此，让我们先看看一些用例，然后再看看技术细节。...跟踪包含关于请求/事务的端到端信息。通过做一些最小的计算，我们能够获得客户机和服务器调用之间的网络延迟。结果可以导出为直方图，并按客户端和服务器服务标签进行划分。...此指标的另一个变体可能是消息传递系统中的使用者和生产者之间的持续时间。 跟踪和服务深度 ? 服务深度为三的调用图——根服务和叶服务之间的最大跳数。 有时，在微服务架构中验证调用图的结构是很重要的。...这些方法是通过TraceTraversalSource.class添加到Gremlin核心API中的。结果是一个满足这个查询的顶点/span列表。从顶点/span我们可以导航到跟踪的其他部分。...架构 下图描述了数据分析集成的Jaeger流架构。 ? Jaeger流架构图与数据分析集成。 分析平台有两个部分：所有传入数据的Spark流和按需Jupyter笔记本。
核心在于提供gremlin查询语法及引擎，类似sqlparse,把查询语言转变成执行计划。...的源在表达式的左边（示例中的vertex1,marko节点）这些steps在traversal中间（示例种 out(‘knows’)以及values(‘name’)) 通过不断执行”traversal.next...使用64位的顶点Id作Key指向相应顶点的邻接表row。每个边或属性在row中都是一个独立的cell，并且这些cell可以高效的完成插入和删除。...单条边的数据布局 ? 每个边或者属性会保存在顶点的邻接表row的cell中。序列化之后的column数据字节序也反映了原来的Edge标签的key序。...一个体系的ID编码和压缩的对象序列化易于使得每个cell保持尽可能少地占用后端存储空间。 一条边信息会被出度、入度vetex保留两遍，便于快速定位到邻接节点，可避免表级联查询。
2.1 Vertex 缓存 顶点缓存包含顶点及其在特定事务中检索的邻接列表的子集。此高速缓存中维护的最大顶点数等于事务高速缓存大小。如果事务工作负载是迭代遍历，则顶点缓存将显着加快速度。...换句话说，具有大邻接列表（即许多入射边缘）的顶点将比具有较小列表的顶点消耗更多空间。 此外，请注意，修改后的顶点固定在缓存中，这意味着它们无法被驱逐，因为这将导致失去其更改。...因此，包含大量修改的事务最终可能会使用大于配置的顶点缓存。 2.2 Index缓存 索引缓存包含在此事务的上下文中执行的索引查询的结果。随后的相同索引调用将从此缓存提供，因此明显更便宜。...如果所有JanusGraph实例都应立即看到任何更改，则应在分布式设置中禁用数据库级缓存。但是，对于大多数应用程序来说，特定的JanusGraph实例可以通过一些延迟看到远程修改。...配置太大的缓存可能导致内存不足异常和过多的GC。 3.3 清理等待时间 当本地修改顶点（例如添加边）时，所有顶点的相关数据库级缓存条目都被标记为已过期并最终被逐出。
本文的内容最初由Marko Rodriguez和Bobby Norton在Aurelius博客上共同撰写。 webwxgetmsgimg.jpg 点阵是一个有特定且明确结构的图。...请注意，两幅图像是“相同的”20x20点阵——无论网格是否“折叠”，两个图形都是同构的（即元素能够彼此一一对应）。因此，对于点阵来说重要的不是它在二维平面上呈现的方式，而是它的元素之间是如何连接的。...遍历一个有向点阵 假设有一个有向点阵，其中所有的边都指向正下和正右的顶点。在这样的结构中，左上角顶点只有出度。同样，右下角顶点只有入度。...例如，尝试使用Gremlin的遍历方法来确定1000x1000点阵中的所有不同的路径，缺点很快就会暴露出来，Gremlin 将需要和宇宙的年龄一样长的时间来实现。...图结构不像它简化的对应物（例如列表，地图和树）。图的连通性模式使它可以产生组合爆炸。处理图形时，理解这种行为很重要。因为很容易就遇到这种需要耗尽宇宙的时间来求解的方案。
扩展Schema不会减慢查询速度，也不需要数据库停机。 Schema第一次被创建时，需要指定他们的类型例如边的标签、属性的key、顶点的标签。无法更改特定元素的Schema类型。...这是为了确保系统的稳定。 除了本节中介绍的Schema定义方式外，第30章高级教程中也讲了如何定义来提高性能。 1. 定义边的标签 连接两个顶点的每条边都有一个标签，用来描述他们之间的关系。...例如：顶点A和顶点B之间具有朋友关系，那他们之间边的标签可以定义为friend。...执行的遍历主动适配短暂的中间状态，其中旧名称或新名称基于特定的JanusGraph实例和名称更改的状态。例如，这意味着遍历可能同时查询两个name。...属性可以绑定到特定的顶点标签和/或边标签。此外，连接约束允许用户明确定义哪两个顶点标签被连接通过边缘标签。这些约束用于确保图与给定的模型匹配。
利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。...为什么需要GCN的图形数据库 通过合并每个顶点的图形特征，GCN可以以低标签率实现高精度。在Kipf和Welling的工作中[1]，使用图形中5％的标记顶点（实体）可以获得80％的精度。...我们将在查询中选择一些语句，以说明如何执行GSQL语句。 SELECT语句： 我们先来看一下查询初始化。第一行将初始化包含图形中所有PAPER顶点的顶点集Papers。...在下一个SELECT语句中，我们将从顶点集Papers开始，并遍历所有CITE边。对于每个边缘（由e表示），其边缘权重是根据其源顶点（由s表示）和目标顶点（由t表示）的平行度来计算的。 ?...它将每个目标顶点的特征向量（称为t。@ z_0）计算为其源顶点的特征向量（称为s.zeta_0）并按e.weight加权。下一个POST-ACCUM块进行垂直传播。
图的查询和传统SQL查询有很大不同，它更加直观易于理解，但是偏离底层存储模型更远。...Gremlin 是Apache TinkerPop开源项目的一部分，它是专门用于图数据库查询的语言，采用类 Scala 语法。...所有的查询都是从g（graph）开始的，它代表了整个图。下面我们实践下如何使用，首先启动cayley的web服务，并导入样例数据 % .....接着我们开始查询,比如查询顶点，我们可以使用g.Vertex()或者g.V(),可以使用g.addDefaultNamespaces()增加默认命名空间，或者使用graph.addNamespace(pref...，如果没有制定顶点id标识所有的顶点。
属性的集合 (键-值对) 每个边包括 : 唯一的标识符。 边开始的顶点(尾部顶点) 边结束的顶点(头部顶点) 描述两个顶点间关系类型的标签。 属性 的集合 (键-值对)。 很多数据可以建模为图。...这使得我们在抽象业务问题时，可以着眼于“业务问题本身”，而不是“如何将问题描述为数据库的某种特定结构（例如表格结构）”。 图更容易展现数据的特征，例如转账的路径、近邻的社区。...例如，找到 X 的所有粉丝，只需要用 当做 key 进行查询，就能获得一个 posting list，包含了所有粉丝的 uid；寻找 X 和 Y 的公共粉丝，只需要查询 的单个对象，处理过程如下： 查询 、 两个 key，分别获得一个值(或者值列表)和一个 uidlist。...发出两个查询 和 ，获得两个 uidlist。
1，图的组成 图的基本组成是顶点(vertex)和边(edge). 2，图的分类 有向图和无向图：根据边是否有方向，图可以分成为有向图和无向图。有向图的边从源顶点出发，指向目标顶点。...二分图：如果图的顶点被分成两个不同的子集，边的源顶点始终来自其中一个子集，目标顶点始终来自另外一个子集。这种图称为二分图。二分图可用于交友网站，源顶点来自男性集合，目标顶点来自女性集合。...如果设计迭代算法，推荐使用pregel迭代接口，它能够正确地释放不再使用的中间计算结果。...CanonicalRandomVertexCut：对srcId和dstId的排序结果来作Hash，这样两个顶点之间所有的边都会分配到同一个分区，而不管方向如何。...我们考虑使用迭代算法计算每个顶点和离它最远的源顶点的距离。假设图是无环图。 算法基本过程如下： 1，给每个顶点赋初始属性值0。 2，每条边向其目标顶点发送消息，消息值为该边源顶点的属性值+1。
对于分布式图计算系统而言，图划分有两个目标： 每个子图的规模尽可能相近，获得较为均衡的负载。 不同子图之间的依赖（例如跨子图的边）尽可能少，降低机器间的通信开销。...标签传播是一种常用的社区发现算法：每个顶点的标签即为自己的社区，初始化时设置自己的顶点编号；在随后的每一轮迭代中，每个顶点将邻居中出现最频繁的标签设置为自己新的标签；当所有顶点相邻两轮之间的标签变化少于某个阈值时则停止迭代...0.3.3最短路径 在图上发现顶点与顶点之间的最短路径是一类很常见的图计算任务，根据起始顶点与目标顶点集合的大小，又可分为单对单（一个顶点到一个顶点）、多对多（多个顶点到多个顶点）、单源（一个顶点到所有其它顶点...）、多源（多个顶点到所有其它顶点）、所有点对（所有顶点到其它所有顶点）等。...我们可以：查询图数据，使用基本统计信息，可视化地探索图、展示图，或者将图信息预处理后合并到机器学习任务中。图的查询通常用于局部数据分析，而图计算通常涉及整张图和迭代分析。 图算法是图分析的工具之一。
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