集合管理命令 集合相关方法 图数据库 AQL 语句执行 ArangoDB 的 AQL 语法 插入数据 修改语句 删除语句 查询语句 图的遍历查询 前置知识 ArangoDB 的特性 灵活的数据类型，...（开启验证情况下） ....在客户端压缩包里的 bin/ 目录下的所有可执行文件在服务端的压缩包中全部存在，如果是本地服务端安装的话，且已经配备了 ArangoDB 环境变量，则可以直接使用 arangosh 命令，无需安装 ArangoDB...c.surname, c.name LIMIT 10 RETURN { surname: c.surname, name: c.name } 图的遍历查询...-- 以名为 Joffery 的顶点为出发点，正向遍历，步长为 1~2步，并输出终点节点的名称 FOR c IN Characters FILTER c.name == "Joffrey"
同样地，如果一款图数据库只兼容其他家的标准（例如：OpenCypher与Gremlin），却没有自己的任何语法、语言特色，可以断定该系统既不是高性能，也不是自研的——在实际商业应用中的效果一定是一塌糊涂且不尽人意的...，继续向下遍历（注意已经遍历过的顶点需要被标注，不会重复遍历）； 如果当前查询深度已经抵达K步，记录并返回，统计最终结果（含去重），如果没有，继续向下遍历。...一种典型的K邻查询的并发化逻辑 K邻查询的计算（时间）复杂度与底层的数据结构息息相关，例如第一步中定位顶点所需的时间、第二步中找到全部邻居的时间复杂度，这个地方原生图的近邻无索引存储就显得至关重要，因为用...需要1.7秒，这代表着它可能在磁盘上进行某种低效的遍历操作后，才获得全部1度邻居结果，而最快的Ultipa（嬴图）仅需要0.0006秒（600微秒），较第二名Tigergraph（24毫秒）快了足足40...超深度遍历（下钻）的能力——没有深度下钻能力的系统根本不能算作是一款图系统。 动态剪枝的能力——动态剪枝需要底层数据结构的支持，它意味着计算时间复杂度的大幅（动态）降低。
的内部语言执行请求 Neo4j 功能齐全，速度敏捷，还有强大的查询语言及另外许多功能，可以满足使用图数据库的最常使用场景。...API ArangoDB 的图形存储基于其自己的文档存储系统， 每个顶点都作为json条目存储在一个集合中 查询可进行配置（例如，您可以选择深度优先遍历）ArangoDB 提供了一个遍历对象，允许您构建特定的路径...，还有其他的助手，如最短路径查找或路径长度检索，可以满足图形查询的大部分需求 查询结果记录易于显示和分析 ArangoDB 和Python 客户端很容易理解，而且文档编制完善 在ArangoDB Web...UI中可视化您的图形, 使数据存储更容易 其开发公司非常活跃，并提供很多的额外支持项目 1.如果想用自己的脚本实现同等性，需要自己编写“获取或创建”方法 还是一个年轻的数据库 ArangoDB 是开发者和用户最友好的数据库...除了图形存储以外，其文档存储也将使您的生产数据管理更加轻松方便,可以安全地用于在CG生产环境中 OrientDB Java ／ ／ 由于用户反馈问题
“图查询”是指涉及到对edge的特定连接特性的查询，例如：最短路径、图遍历和模式匹配。多模型数据库中的模式匹配会根据任意查询条件的复杂组合，查询出符合该组合条件的所有路径。...vertices - 所有vertices都可以通过edge，按照edge的方向遍历到，这是典型的图遍历。...查看某个组件的所有组成部分 以下是此查询的示例代码，该查询通过图遍历，从查找“components / Engine765”顶点开始，返回可以在4步以内访问到的所有下层vertices： FOR part...所有数据都可以从相应的JSON文档中读取。由于要经过多少步才能找到符合条件的组件，我们先前是不知道的，因此这是一个典型的图遍历。...更重要的是，本示例表明，多模型数据库确实可以极大地提升应用程序的查询的性能。在没有图数据库的情况下，要根据路径长度进行图查询（查询的路径及步骤并不是预知的），只能转变为繁琐的、低效的join查询。
adjacency，擅长遍历图，以及计算不存在大量关系的节点的图 ArangoDB ArangoDB图数据库，它是一个原生多模型数据库，兼有key/value键/值对、graph图和document文档数据模型...易于理解，更加敏捷 相对于关系型数据库的二维表格，图的组织形式更接近于现实世界，易于理解 可以很自然的表达现实世界中的实体及其关联关系（对应图的顶点及边） 关系型数据库在遍历关系网络并抽取信息的能力非常弱...在图数据的操作抽象上，采用基于顶点的视角，比如顶点通过其所有处、边访问其邻接顶点，这一类的操作也是图数据库系统设计的核心。...所以Atlas读写数据的过程可以看作就是将图数据库对象映射成Java类的过程，基本流程如下： 在Atlas中查询某一个元数据对象时往往需要遍历图数据库中的多个顶点与边，相比关系型数据库直接查询一行数据要复杂的多...应用程序中的客户代码（相对JanusGraph来说是客户）直接调用Gremlin去查询JanusGraph中存储的图，这种情况下外部存储系统可以是本地的，也可以处在远程。
PageRank也是最早被用在大规模分布式系统中的一种逻辑相对简单，容易实现分布式计算的图算法，因此所有的图数据库、图计算厂家都会提供该算法。...图9 Tigergraph的性能评测结果中的数据（参考Github公开的测试结果数据） Tigergraph的查询结果错误有3个可能，都具有典型性： 构图错误：只存储了单向边，没有存储反向边，无法进行反向边遍历...； 查询方式错误：只进行了单向查询，没有进行双向边遍历查询； 图查询代码实现错误：即没有对结果进行有效的去重——这个我们在多跳K-hop查询中再继续分析。...图10 Tigergraph的仅进行单向遍历的错误的2nd-Hop结果 遗憾的是，Tigergraph的查询结果错误问题在今天的图数据库市场并不是个例，我们在Neo4j、ArangoDB等系统中也发现因底层实现或接口调用等问题而出现的错误...，以顶点12、13为例，它们都是典型的有百万邻居的“超级节点”，在这种情况下，手工验证结果的准确性并不现实。
现在，您应该使用新创建的用户登录服务器。本教程中的所有示例都可以从用户的主目录中执行： cd ~ 第1步 - 安装ArangoDB ArangoDB是为许多操作系统和发行版预先构建的。...操作包括过滤，修改，选择更多文档，创建新结构，或（如本示例中）将文档插入数据库。实际上，AQL也支持所有CRUD操作。 要获得数据库中所有歌曲的概述，请运行以下查询。...您应该以与使用关系数据库时不同的方式对数据建模。 在文档存储中，您可以嵌入数据，否则这些数据将被建模为关系，但这种方法并不总是可行的。有些情况下，关系更有意义。..._key } ) REPLACE song WITH song_with_album_ref IN songs 我们首先遍历所有专辑，然后查找与此专辑相关联的所有歌曲。...ArangoDB不仅是一个文档存储，还具有非常强大的图形功能。它允许您将数据建模为有向图中的顶点。可以将关系建模为这些顶点之间的边而不是使用_key引用。
图数据库是所有数据管理系统中成长最快的分类，下面分别从图检索语言和图数据库两个方面来介绍图数据市场的发展。...查询的本质是图遍历，擅长解决求图的直径、点到点之间的路径。...是一个多模型的 NoSQL 数据库，同时支持图、kv、document 存储，近几年的热度在持续上升中； Titan 自从2015年被 Datastax 收购后，其活跃度大幅下降，因此没有计入2018...年的排行榜，其继任者 JanusGraph 也在快速跟进中； 此外一些国内还有一些图开源项目，如 HugeGraph ，将在后面一部分介绍。...应用程序中的客户代码（相对JanusGraph来说是客户）直接调用Gremlin去查询JanusGraph中存储的图，这种情况下外部存储系统可以是本地的，也可以处在远程。
需要注意的是，一定要递归地找到“最左的”左子树再访问。中序遍历是从叶子结点或叶子结点的父节点（当叶子结点的父节点没有左孩子时）开始的。...2-3树的插入、分裂 深度优先与广度优先 图的遍历分为深度优先（Depth First Search）与广度优先（Breadth First Search），从字面意思可以看出： 深度优先会先沿着顶点连接的某个顶点访问...，当一个顶点所有的邻居（顶点连接的顶点）都被访问过，访问会回退到上一个顶点，继续寻找没有访问过的顶点，直至返回开始的顶点。...根据数组D，选择到A距离最短并且没有标记过的点E（也是图中离A第四近的点），对其设置标记，以其为出发点，更新其所有邻居到A的距离（比较D（A，P）与D（A，E）+（E-P），只有比数组中的记录更小才更新...Kruskal算法最小代价生成树 初始状态所有顶点都是独立子图，寻找连边权重最小且分别属于两个子图的顶点，将两个子图通过这条连边连接在一起，重复这个过程直到只有一个子图，既最小代价生成树。
深度优先遍历图算法步骤： 1.访问顶点v； 2.依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； 3.若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发...，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。 ...简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。 ...否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中。 3.若队列为空，表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。 4.重复步骤2。...该算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。我们以V表示G中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u,v)表示从顶点u到v有路径相连。
简述图的深度优先搜索DFS 将图中每个顶点的访问标志设为 FALSE, 之后搜索图中每个顶点，如果未被访问，则以该顶点V0为起始点出发，访问此顶点，然后依次从V0的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图...简述图的广度优先搜索 从图中的某个顶点V0出发，并在访问此顶点之后依次访问V0的所有未被访问过的邻接点，之后按这些顶点被访问的先后次序依次访问它们的邻接点，直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访问到。...n次循环至n个顶点全部遍历： 从权值数组中找到权值最小的，标记该边端点k 打印该路径及权值 如果存在经过顶点k到顶点i的边比v->i的权值小 更新权值数组及对应路径 简述堆 堆是一种完全二叉树形式，其可分为最大值堆和最小值堆...最大值堆：子节点均小于父节点，根节点是树中最大的节点。 最小值堆：子节点均大于父节点，根节点是树中最小的节点。 简述set Set是一种集合。集合中的对象不按特定的方式排序，并且没有重复对象。...； 二叉查找树的右子树若不为空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 二叉查找树的左、右子树也分别为二叉查找树； 没有键值相等的结点。
深度优先遍历图算法步骤： 1. 访问顶点v； 2. 依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； 3....若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。...简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。 算法步骤： 1....该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是 在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
深度优先遍历图算法步骤： 1. 访问顶点 v； 2. 依次从 v 的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和 v 有路径相通的顶点都被访问； 3....若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。...简单的说，BFS 是从根节点开始，沿着树 (图) 的宽度遍历树 (图) 的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS 同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现 BFS 算法。...该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及 G 中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
深度优先遍历图算法步骤： 1. 访问顶点v； 2. 依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； 3. ...若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。...简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。 算法步骤： 1. ...该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
深度优先遍历图算法步骤： 1.访问顶点v； 2.依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； 3.若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发...，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。...简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。 如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。...该算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。我们以V表示G中所有顶点的集合。 每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u,v)表示从顶点u到v有路径相连。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
深度优先遍历图算法步骤： 访问顶点v； 依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； 若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历...接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的访问；如果没有，就再退回一步进行搜索。...简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。...该算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。我们以V表示G中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u,v)表示从顶点u到v有路径相连。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
深度优先遍历图算法步骤： 1. 访问顶点v； 2. 依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； 3....若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。...简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。 算法步骤： 1....该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是 在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
深度优先遍历图算法步骤： 1. 访问顶点v； 2. 依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； 3....若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。...简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。 算法步骤： 1....该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
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