初识 ArangoDB 文章目录 初识 ArangoDB 前置知识 ArangoDB 的特性 ArangoDB 的安装与连接 ArangoDB 的操作 ArangoDB 的管理操作命令 数据库管理命令...的安装与连接 ArangoDB 社区版的下载地址: https://www.arangodb.com/download-major/ 这里我用的是 CentOS7 的操作系统 ArangoDB 服务端安装..._collections() # 删除集合内所有数据（不删除索引） db._truncate("Characters") # 删除集合（连带删除索引） db...._document(myGraph.e1); # 查看顶点相关的边 db.relation.edges(myGraph.v1...._id); # 查看以某顶点为终点的边 db.relation.inEdges(myGraph.v2.
/immigrant_song") 如您所见，原始数据已从文档中删除： { "genre" : "Hard Rock", "_id" : "songs/immigrant_song",...此外，特定集合的集合概述页面允许您导出和导入数据，管理索引以及过滤文档。 如前所述，Web界面有很多可供选择。涵盖每个功能都超出了本教程，因此您可以自己探索其他功能。...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。...要安装最新版本，首先需要更新存储库索引： sudo apt-get update 现在停止数据库： sudo service arangodb stop 将其更新到最新版本： sudo apt-get...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。以这种方式对数据建模可以比SQL数据库中使用的关系方法更有好处。
SparkGraphX也可以基于关系型存储结构进行转化成图结构，然后完成图运算 使用外置nosql存储的数据库： 以Titan/JanusGraph为代表，以及使用外置的索引生成工具如Elasticsearch...在图计算上基于batch进行优化的新一代图数据库： 如DGraph。...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...性能和可扩展性不好 索引： 侧重文档数据库，主要还是SB树索引导致，空间浪费比较大；插入节点与另外两个数据库（neo4j和ArangoDB）相差无几，但是在插入关系中另外两个数据库都做了优化，OrientDB...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。
>>>> 写在前面 声明：本文大部分是基于ArangoDB的论文的翻译，在翻译过程中加入了自己的一些理解和说明。...除此之外，我们使用图模型来存储不同数据之间的层次和关联关系。具体如下：整个飞机维保团队是一个vertices，每个飞机也是一个vertices，飞机的每个大型组件，如：发动机也是一个vertices。...2、对于某个指定的（孤立的）部件，找到包含该部件并且有维护程序的飞机的最小部件 这种查询涉及从叶子vertices在树中反向向上搜索，直到找到有维护记录的组件vertices。...== true LIMIT 1 RETURN component 从上面的查询语句中，我们指定了graph的名称、起始顶点的_id和目标顶点的过滤规则。...这种数据最好用树或有向无环图来描述。在判断有没有权限的时候，通常会涉及到对图数据的检索和分析，但是在进行身份认证的时候，只是进行身份数据的核对和查询，这个过程是不会涉及到图数据的检索和处理的。
缺点是官方的Python客户端功能薄弱 ArangoDB C++ 26 秒 灵活多样的数据库模型，支持文档，图形和键值对存储 数据库创建非常简单直爽 可以在云基础设施上轻松部署，并帮助构建REST...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...，我们未对其进行测试 在CG生产环境中使用有风险 结论: ArangoDB 是我们这组测试中最喜欢的数据库，如果正在考虑使用图形数据库，建议首选测试ArangoDB。
在下图中示意的是K邻查询的并发逻辑，从图中某个顶点出发，查询其K步邻居全集（结果需去重）： 定位被查询起始顶点； 记录该顶点全部（1度）邻居，如果满足并发条件，分而治之（进入多线程、多任务模式）； 每个线程分配到的顶点作为起点...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...以性能对标评测中常见的Twitter-2010数据集为例（15亿点边规模，其中有大量1度邻居达到百万以上规模的超级节点），1-Hop的平均查询时间就能反映出一套图系统的性能指标，例如下图中所示ArangoDB...这种差异会在2度、3度、6度及更深的查询中被逐级放大——在下图中，可以看到在3度邻居查询时，Ultipa较JanusGraph和ArangoDB快8000倍以上，更深层的查询，这种新能落差稳定在1万倍以上...在15亿点、边规模的图数据集上，各家图数据库的性能对比（32核X86-CPU、256GB内存、1TB HDD硬盘） 或许有读者对于高性能、高并发的数据结构与算法心存疑惑，甚至会质疑其意义何在？
常用的数据结构 常用的数据结构包括数组、堆栈、队列、链表、树、图表和哈希表等等，下面我们就简要介绍一下： 数组 数组是最简单和最广泛使用的数据结构。其他数据结构（如堆栈和队列）都是从数组派生的。...数组主要有两种类型： 一维数组 多维数组 数组的基本操作 插入 - 在给定索引处插入元素 Get - 返回给定索引处的元素 删除 - 删除给定索引处的元素 大小 - 获取数组中元素的总数 常见的数组面试问题...节点也称为顶点。一对（x，y）称为边，表示顶点x连接到顶点y。边可以包含权重/成本，显示从顶点x到y遍历所需的成本。 ?...计算图表中的边数 找到两个顶点之间的最短路径 树 树是一种分层数据结构，由顶点（节点）和连接它们的边组成。...哈希数据结构的性能取决于以下三个因素： 哈希函数 哈希表的大小 碰撞处理方法 这是一个如何在数组中映射哈希的说明。该数组的索引是通过哈希函数计算的。 ?
注意顶点是如何被发现(黄色)和被访问(红色)的。 应用 用于确定最短路径和最小生成树。 被搜索引擎爬虫用来建立网页的索引。 用来在社交网络上搜索。...用于查找可用的邻接节点在对等网络，如BitTorrent。 深度优先搜索 （Depth-first search） ?...用于解决只有一个解的谜题(如迷宫) 最短路径 ? 从一个顶点到另一个顶点的最短路径是图中应该移动的边的权值总和最小的路径。 图4显示了一个动画，其中确定了图中顶点1到顶点6的最短路径。...在加密应用程序中用于确定可以将消息映射到相同加密值的消息的密钥。 最小生成树 ? 最小生成树是图的边的子集，它连接所有边权值最小和的顶点，不包含任何循环。...算法 Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法、Dinic的算法 应用 用于航空公司调度，安排航班机组人员。 用于图像分割，在图像中找到背景和前景。
从图中可以获取到的信息有： 无论是在 native 图数据库 还是复合型图数据库，Neo4j 均取得了一枝独秀的成绩； 微软 Azure 的 Cosmos DB 的增长速度非常非常非常迅猛； ArangoDB...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。...Neo4j Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系...HugeGraph的系统架构主要包括存储层、计算层和用户接口层三个功能层次。 HugeGraph 的存储层包括图数据（顶点、边和属性等）存储、索引数据存储和 Schema 元数据存储。...以 Neo4j 为代表的所谓 native 图数据库，主要特点是查一个点的边或者边上的端点时，不需要再走一次B+树索引，而是直接指针指向下一度的物理地址。
设计原则选择合适的索引结构： 根据图数据库的特点，选择适合的索引结构，如哈希索引、B+树索引、全文索引等。每种索引结构有其适用的场景和性能特点。...支持多种索引类型： 提供多种索引类型的支持，如节点索引、边索引、属性索引等，以便针对不同的查询需求选择合适的索引类型。支持复合索引： 允许为多个属性创建复合索引，以提高复杂查询的性能。...实现方法顶点索引： 创建顶点标识符和属性的索引，以加速按顶点标识符或属性值进行查找。可以使用哈希索引或B+树索引来实现。...边索引： 创建边的标识符、属性或连接的顶点的索引，以加速按边标识符、属性或连接的顶点进行查找。可以使用哈希索引或B+树索引来实现。属性索引： 创建顶点和边的属性的索引，以加速按属性值进行查找。...可以使用B+树索引或全文索引来实现。复合索引： 创建多个属性的复合索引，以加速复杂查询的性能。例如，可以联合创建姓名和年龄的复合索引，实现根据姓名和年龄的组合条件进行查询。
假设要在n 个城市之间建立通讯联络网，则连通n个城市只需要修建n-1条线路，如何在最节省经费的前提下建立这个通讯网？...(比如说开封、安阳、许昌、驻马店、濮阳、焦作) 最小生成树:普里姆算法 取图中任意一个顶点 v 作为生成树的根，之后往生成树上添加新的顶点 w。...,则返回相应的索引....,则返回相应的索引....v = j; break; } } /*在顶点数组中找到距离顶点最小的顶点位置
前言 我是如何在一份全职工作中每天练习12个以上的编程问题的？ 我不是在解决编程问题，而是练习把问题映射到我已经解决的问题上。 过去常常读一个问题，然后花几分钟把它映射到我以前见过的类似问题上。...由于没有两个连续的数字是相同的（因为数组是单调递增或递减的），所以当我们计算二分法检索的 middle 索引时，我们可以将索引 middle 和 middle+1 所指出的数字进行比较，以确定我们是在升序还是降序部分...广度优先搜索（BFS）类似于二叉树的层序遍历算法，它的基本思想是：首先访问起始顶点v，然后由v出发，依次访问v的各个未被访问过的邻接顶点w1,w2,w3….wn，然后再依次访问w1，w2,…,wi的所有未被访问过的邻接顶点...，再从这些访问过的顶点出发，再访问它们所有未被访问过的邻接顶点….以此类推，直到途中所有的顶点都被访问过为止。...要以DFS的方式递归遍历二叉树，我们可以从根开始，在每个步骤中执行两个递归调用，一个用于左边，一个用于右边。 以下是解决二叉树路径和问题的步骤： 1、从树的根开始DFS。
您可以按元素的值或索引搜索元素 更新：在给定索引处更新现有元素的值 数组的应用 用作构建其他数据结构的基础，例如数组列表，堆，哈希表，向量和矩阵。...链表操作 搜索：通过简单的线性搜索在给定的链表中找到键为k的第一个元素，并返回指向该元素的指针 插入：在链接列表中插入一个密钥。...8.图 一个图由一组有限的顶点或节点以及一组连接这些顶点的边组成。 图的顺序是图中的顶点数。图的大小是图中的边数。 如果两个节点通过同一边彼此连接，则称它们为相邻节点。...有向图 如果图形G的所有边缘都具有指示什么是起始顶点和什么是终止顶点的方向，则称该图形为有向图。 我们说（u，v）从顶点u入射或离开顶点u，然后入射到或进入顶点v。 自环：从顶点到自身的边。...Visualization of Terminology of Graphs 图的应用 用于表示社交媒体网络。每个用户都是一个顶点，并且在用户连接时会创建一条边。 用于表示搜索引擎的网页和链接。
您可以按元素的值或索引搜索元素 · 更新：在给定索引处更新现有元素的值 数组的应用 · 用作构建其他数据结构的基础，例如数组列表，堆，哈希表，向量和矩阵。...链表操作 · 搜索：通过简单的线性搜索在给定的链表中找到键为k的第一个元素，并返回指向该元素的指针 · 插入：在链接列表中插入一个密钥。...8.图 一个图由一组有限的顶点或节点以及一组连接这些顶点的边组成。 图的顺序是图中的顶点数。图的大小是图中的边数。 如果两个节点通过同一边彼此连接，则称它们为相邻节点。...有向图 如果图形G的所有边缘都具有指示什么是起始顶点和什么是终止顶点的方向，则称该图形为有向图。 我们说（u，v）从顶点u入射或离开顶点u，然后入射到或进入顶点v。 自环：从顶点到自身的边。...· 用于表示搜索引擎的网页和链接。互联网上的网页通过超链接相互链接。每页是一个顶点，两页之间的超链接是一条边。用于Google中的页面排名。 · 用于表示GPS中的位置和路线。
EACAScript 6 中的 Map 数据结构就是字典的一种实现，它类似对象。 #散列表（散列映射 Hash） 散列算法：尽可能快得在数据结构中找到一个值。...线性探查：当新元素加入列表时，如果索引为index的位置已被占据，则尝试index+1的位置，依次类推，已找到空位置未知。...树是一种分层的抽象模型，如：家谱，公司组织架构图等。 每个树都有一个根节点以及多个子节点构成，节点分为内节点和外节点，至少有一个节点的的节点被称为内部节点，没有子元素的节点被称为外部节点。...图是一种网络抽象模型，它是一组由边连接的节点（或顶点），任何二元关系都可以用图来表示。...简单理解：就是一层一层的访问遍历，走完为止。 #深度优先搜索（DFS） 栈实现：通过将顶点粗存入栈中，顶点沿着路径被探索的，存在新的相邻顶点就去访问。
B树保证一定比例的结点是满的，减少层数。 那B+树对比B树有什么特别之处呢？ ? 在结构定义上，B+树基本跟B树一致，区别在于，每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。...如果说B树是有序数组加平衡多叉树组成的，那B+树就是有序数组链表加平衡多叉树的实现。B+树相比其他的优势在于动态索引，更少的IO次数（更少的层数），区间利用率大大提升等优点。...这里将B+树作为kv外存，主要的优化是，我们会为每一个图中的顶点分配一个独一无二的node ID，之前都是直接将其放在内存用一个map绑定id和向量的关系，而这里会将向量压缩之后，以ID作为B+树构建索引依据...我们考虑将边的关系的索引放内存，然后顶点的向量的存储采用B+树作为kv外存。同时查询和建索引的时候都支持两种模式，即全内存和边内存顶点向量外存，可以根据具体场景来筛选。...具体复现的下面几个函数： add函数 add函数对应伪代码的INSERT函数，主要逻辑跟伪代码是一样的，如下所示支持建索引支持fast和slow两种模式，slow模式情况下，每次的顶点向量都会通过B+树从外存读取
给定边权图 G 的最小生成树，假设删除一个不会使 G 断开的边。描述如何在与 E 成正比的时间内找到新图的最小生成树。 解决方案. 如果边不在最小生成树中，则旧的最小生成树是更新后图的最小生成树。...否则，从最小生成树中删除边会留下两个连通分量。添加一个顶点在每个连通分量中的最小权重边。 给定边权图 G 的最小生成树和一个新边 e，描述如何在与 V 成正比的时间内找到新图的最小生成树。...提示：维护一个顶点索引数组，以标识连接每个组件到其最近邻居的边，并使用并查集数据结构。 备注。 由于每个阶段树的数量至少减少一半，所以最多有 log V 个阶段。这种方法高效且可以并行运行。...包括每对顶点 i 和 j 之间的成本 c[i][j] 的边（表示潜在的管道）。包括源 s 和每个房子 i 之间成本为 w[i] 的边（表示潜在的开放井）。在这个边权图中找到一个最小生成树。...Yen 对 Bellman-Ford 的改进。 [参考] 将边分为两个 DAGs A 和 B：A 由从较低索引顶点到较高索引顶点的边组成；B 由从较高索引顶点到较低索引顶点的边组��。
以下是两种数组： 一维数组（如上所示） 多维数组（数组的数组） 数组的基本操作： Insert——在给定索引位置插入一个元素 Get——返回给定索引位置的元素 Delete——删除给定索引位置的元素 Size...节点也被称为顶点（vertices）。一对（x,y）就叫做一个边，表示顶点 x 和顶点 y 相连。一个边可能包含权重/成本，显示从顶点 x 到 y 所需的成本。 ?...计算一张图中的边的数量 找到两个顶点之间的最短路径 树 树是一种层级数据结构，包含了连接它们的顶点（节点）和边。...常见的字典树面试问题： 计算字典树中的总字数 打印存储在字典树中的所有单词 使用字典树对数组的元素进行排序 使用字典树从字典中形成单词 构建一个T9字典 哈希表 散列是一个用于唯一标识对象并在一些预先计算的唯一索引...哈希数据结构的性能取决于以下三个因素： 哈希函数 哈希表的大小 碰撞处理方法 下图展示了如何在数组中映射哈希。该数组的索引是通过哈希函数计算的。 ?
下图是一个包含元素（1，2，3和4）的简单数组，数组长度为4。 每个数据元素都关联一个正数值，我们称之为索引，它表明数组中每个元素所在的位置。大部分语言将初始索引定义为零。...以下是数组的两种类型： 一维数组（如上所示） 多维数组（数组的数组） 数组的基本操作 Insert——在指定索引位置插入一个元素 Get——返回指定索引位置的元素 Delete——删除指定索引位置的元素...节点也称为顶点。 一对节点（x，y）称为边（edge），表示顶点x连接到顶点y。边可以包含权重/成本，显示从顶点x到y所需的成本。...找到两个顶点之间的最短路径 树 树形结构是一种层级式的数据结构，由顶点（节点）和连接它们的边组成。...散列数据结构的性能取决于以下三个因素： 哈希函数 哈希表的大小 碰撞处理方法 下图为如何在数组中映射哈希键值对的说明。该数组的索引是通过哈希函数计算的。
以下是数组的两种类型： 一维数组（如上所示） 多维数组（数组的数组） 数组的基本操作 Insert——在指定索引位置插入一个元素 Get——返回指定索引位置的元素 Delete——删除指定索引位置的元素...节点也称为顶点。 一对节点（x，y）称为边（edge），表示顶点x连接到顶点y。边可以包含权重/成本，显示从顶点x到y所需的成本。 ?...找到两个顶点之间的最短路径 树 树形结构是一种层级式的数据结构，由顶点（节点）和连接它们的边组成。...它能够提供快速检索，主要用于搜索字典中的单词，在搜索引擎中自动提供建议，甚至被用于IP的路由。 以下是在字典树中存储三个单词“top”，“so”和“their”的例子： ?...散列数据结构的性能取决于以下三个因素： 哈希函数 哈希表的大小 碰撞处理方法 下图为如何在数组中映射哈希键值对的说明。该数组的索引是通过哈希函数计算的。 ?
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