V：图中所有的顶点。 has('name', 'hercules')：过滤出顶点name为hercules的顶点。 out('father')：从hercules顶点遍历出边为father的边。...out('father')：从hercules的father顶点遍历出边为father的边。 name：获取hercules祖父顶点的name属性的值。 总之，这些步骤构成了类似路径的遍历查询。...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。...每个的函数在下面逐条列出，其中V是顶点而U是任何对象，其中V是U的子集。...next(int n) - 获取第n个结果，一定要先通过hasNext()判断。 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。
正如之前发表的一篇名为Polyglot Persistence and Query with Gremlin的博客文章所解释的，Gremlin REPL是一个处理任何类型数据的灵活环境。...在这种情况下，表中将只包含存在于每个用户顶点的userId。始终在类型创建结束时以及在将数据加载到图形实例之前进行提交。...此代码将选项卡上的文本行分割以创建包含两个userID值的列表。...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。...w=112&h=150] 加载数千万条边的方法与上一节没有太大区别。Gremlin脚本仍然是最直接的加载方法，但是需要考虑一些差异。
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。...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：的所有顶点 g.V().has('age', lt(50)) Vertex-Centric Index Vertex-centric index（顶点中心索引）是为每个 vertex 建立的本地索引结构...举例： 下面的查询中，如果对 'battled' 类型的边属性 'rating' 建立了属性，则是可以利用上索引的。...JanusGraph 的缺陷 由上面的存储和查询也可以看到，基于 Hbase的属性图有下面几个明显的缺陷： 顶点属性和边存储在一行中，当点的出入度越大时，属性查询耗时将会越大； 更新边某一个属性时，需要先获取整个边的数据
Graph of the Gods 标示 含义 加粗的key 图中的索引键 加粗带星的key 图中的索引键值必须是唯一的 带下划线的key 以顶点为中心的索引键 空心箭头的边 特定的边(不能重复) 尾部十字的边...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。...可以从Hercules顶点去遍历他的母亲和父亲。最后可以去确定他们的类型是“god”和“human”。...每个遍历查询的说明在注释中显示。
首先必须存在4个角顶点，每个角顶点的度数都为2；然后在每边有19个度数为三的顶点，假设有4条边，则有76个这样的点（19 x 4 = 76）；最后，在点阵的内部正方形中存在19行每行19列个度数为4的顶点...上面的直方图绘制了20x20点阵的度数分布 ，证实了上述推导：20x20点阵有441个顶点和840条边。通常，nxn的点阵中的顶点数为（n + 1）（n + 1），边数为2（（n^2）+ n）。...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。...- 加文斯科特，2003年8月9日“ 每一条路径都是包含n个D和n个R的字母序列，其中向下两次然后向右两次将是DDRR。这将“点阵问题”映射到“长度为2n问题的二进制串”问题。...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。
支持地理、数值范围和全文搜索对于非常大的图中的顶点和边。 原生支持 Apache TinkerPop 提供的流行的属性图数据模型。 原生支持 Gremlin 图遍历语言。...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。...属性图的定义是5元组： = (, , , , )，其中是顶点的有限集合，是边的有限集合，将边关联到顶点对，为顶点或边赋予标签，为顶点或边关联属性。属性图模型更贴近实际场景，可以很好地描述业务逻辑。...edges 属性是一个 Map 类型的属性，其中键是边的 label，值是边的 Edge 对象。 Edge 表示边。Edge 包含以下属性： id: 边的唯一标识符。 label: 边的标签。...图数据访问管理： JanusGraph支持在图数据库中添加新的点，根据指定的点、关系类型和方向创建边。
导入完顶点导入边的时候才发现边的导入非常的慢，按照当时的导入速度计算 200 亿边预计需要 3个月的时间才能导入完成，这种速度是不能接受的。...插入边比较慢，最主要的原因是每插入一条边都需要检索两个顶点。...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，...第三部分是顶点的出边。...经过分析发现慢的最主要的原因就是 JanusGraph 获取顶点属性特别慢，默认居然不是并行获取而是逐条获取。
而图数据库，则是以图这种具有点边结构来增、删、改、查之类操作的NoSQL数据库，它特别擅长处理大数据之间的关联。...根据官网上的介绍，HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database），实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin查询语言，支持百亿以上的顶点和边快速导入...HugeGraph有以下特点： 顶点、边：支持基本增删改查操作，支持有向图，支持两顶点间同一类型多条边，支持超级点。...属性：支持属性图、支持多值属性、支持多样化的属性类型、支持顶点属性追加与合并。 元数据：支持丰富的Schema校验，如属性是否可空（可选），支持Schema动态修改。...大规模数据：支持批量插入顶点/边、支持超级顶点、支持流式分页获取、支持Shard并行获取。
获取名为“gremlin”的顶点。 2. 得到gremlin知道的人。 3. 遍历那些人都知道的人。 4. 得到那些人的名字。...groupCount().by("title") 步骤：1.获取gremlin用户顶点并将该顶点设置为a，则下面的a便代表gremlin这个顶点 2.找到gremlin创造的项目，并且创建这些项目的人...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...获取名为“gremlin”的顶点 2. 获取Gremlin购买的产品并保存为以“stash”命名的临时集合 3. 还有谁买了这些产品，并且得到他们买的东西 4....名称” - 索引中获取Gremlin顶点）确定最佳执行计划 。
每个顶点可以拥有多个标签（Label），用于分类不同类型的实体；每条边则通过标签定义关系类型，并支持方向性表达。...邻接列表模型将每个顶点的邻接信息存储在同一行中，例如使用行键表示顶点ID，列族存储出边或入边，列限定符表示目标顶点ID，值存储边的属性。...在HBase中，可以为每个顶点和边分配独立的行，顶点行存储顶点的属性，边行存储边的属性和指向的顶点ID。这种模型支持复杂的属性查询，但可能需要多次扫描来获取完整的图结构，因此需要结合索引优化。...对于边数据，可以按类型或方向分离到不同列族，例如使用“outEdges”和“inEdges”列族来区分出边和入边，优化遍历操作。...通过为“购买”边标签和商品属性建立分布式混合索引，查询首先在Elasticsearch中快速匹配商品ID关联的边，再通过HBase获取具体用户列表，将原本分钟级的查询压缩到秒级内完成。
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...，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。...Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。 Neo4j 分为社区版和企业版，社区版只能工作在单机上，社区版免费 ，企业版收费 。...在OrientDB中，任何类型的数据都是可搜索的，用户域的建模支持面向对象的概念，可以很容易地扩展。每个模型不只是一个层，而是共存于一个引擎中。可选无模式、全模式或混合模式。...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。
介绍 Titan是一个高度可扩展的开源图形数据库。图形数据库是一种NoSQL数据库，其中所有数据都存储为节点（nodes）和边（edges）。...gremlin> g = graph.traversal() 您使用g变量执行遍历。让我们使用该变量来创建几个顶点。顶点就像SQL中的行。...每个顶点都有一个顶点类型或其label关联的属性，类似于SQL中的字段。...将其设置为false创建可以存储数据的常规ElasticSearch集群节点。 最后，添加此行，告诉Gremlin Server它将要服务的图形类型。...然后我们定义它将要服务的类型。默认情况下，该类型被假定为simple。由于我们用来启动Titan的启动脚本启动了其他子程序，我们将服务类型指定为forking。
图库是节点&边的集合，边描述了节点间的关联关系。 ?...Cardinality: 「single, list, set」 节点属性对应的value是单值，还是列表，或者set。...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。
1.1 Tinkerpop结构 Tinkerpop处理是图结构的数据，它的结构API的基础组件包括如下几部分： Graph：维护点和边的集合，数据库访问如事务； Element：维护属性和标签（表示元素的类型...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。...因此，用户的Gremlin遍历可以使用应用程序语言（主语言，Host language）编写，并受益于主语言及其工具（例如类型检查，语法高亮，点完成等）所提供的优点。...，可以把包含数千亿个顶点和边的图存储在多机集群上。...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
) RPQ 超集 (增加通过表达式比较属性值) RPQ 超集 (增加比较路径上的顶点和边) RPQ 超集 (增加复杂路径表达式) 语义 任意路径、集合 4 无重复边 5、包 2 任意路径 6、包 2 最短路径...所谓 “无索引邻接” 是指，每个顶点维护着指向其邻接顶点的直接引用，相当于每个顶点都可看作是其邻接顶点的一个 “局部索引”，用其查找邻接顶点比使用“全局索引” 节省大量时间。...这就意味着图导航操作代价与图大小无关，仅与图的遍历范围成正比 4.1.2 gStore gStore 将 RDF 数据图中每个资源的所有属性和属性值映射到一个二进制位串上。...然后利用若干个预先定义的字符串哈希函数将属性或属性值按照标识符映射到若干个小于位串长度的整数值，进而将位串上这些值所对应的位置置为 1。...它是世界上能够托管具有数百亿个顶点（节点）和数万亿条边（关系）的图形的最佳解决方案，具有毫秒级延迟。
(* 只能作用在单边) RPQ 超集 (增加通过表达式比较属性值) RPQ 超集 (增加比较路径上的顶点和边) RPQ 超集 (增加复杂路径表达式) 语义 任意路径、集合 4 无重复边 5、包 2 任意路径...所谓 “无索引邻接” 是指，每个顶点维护着指向其邻接顶点的直接引用，相当于每个顶点都可看作是其邻接顶点的一个 “局部索引”，用其查找邻接顶点比使用“全局索引” 节省大量时间。...这就意味着图导航操作代价与图大小无关，仅与图的遍历范围成正比 4.1.2 gStore gStore 将 RDF 数据图中每个资源的所有属性和属性值映射到一个二进制位串上。...然后利用若干个预先定义的字符串哈希函数将属性或属性值按照标识符映射到若干个小于位串长度的整数值，进而将位串上这些值所对应的位置置为 1。...它是世界上能够托管具有数百亿个顶点（节点）和数万亿条边（关系）的图形的最佳解决方案，具有毫秒级延迟。
、小张、小天 通过对关联出的小王、小张、小天判断黑名单用户、逾期用户、授信拒绝等信息综合判定一个分数 然后根据这个分数对小李 判定是否授信通过； 为了更加有效果我们可以小王、小张、小天作为源用户列表再获取这些用户的...灵活：图数据库有非常灵活的数据模型，使用者可以根据业务变化随时调整数据模型，比如任意添加或删除顶点、边，扩充或者缩小图模型这些都可以轻松实现，这种频繁的 Schema 更改在关系型数据库上不能到很好的支持...JanusGraph是一个可扩展的图形数据库，专门用于存储和查询分析分布在多机集群中的数千亿个顶点和关系边的图形。 JanusGraph是一个事务数据库，可以支持数千个并发用户实时执行复杂的图遍历。...Edge Label：边的类型，用于表示现实世界中的关系类型，比如“通话关系”，“转账关系”，“微博关注关系”等； Edge: 边，用于表示一个个具体的联系。JanusGraph的边都是单向边。...如果需要双向边，则通过两条相反方向的单向边组成。JanusGraph不存在无向边。 Property Key：属性的类型，比如“姓名”，“年龄”，“时间”等。
提示：探索图数据库终极指南以加深您对图结构及其应用的理解。 图查询语言类型 了解不同类型的图查询语言可以帮助您为您的特定需求选择合适的工具。...”的顶点开始，遍历传出的“FRIEND”边，并检索连接顶点的名称。...您可以轻松地添加新的节点和关系类型，或更新现有类型，而无需重写整个查询逻辑。这种适应性确保您的查询保持相关性和有效性，即使您的数据环境发生变化。...这些语言允许你用直接映射到图结构的方式来描述这些查询，使查询更加直观且易编写。 SQL 依赖于连接来查询相关数据，这对于高度连接的数据集来说可能是低效的。...每个联接都会增加复杂性并可能降低查询速度。在图查询语言中，只需从表示用户的节点开始并遍历“朋友”边即可到达已连接的节点。这种方法更直接，性能也更好，尤其是在网络不断增长的过程中。
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。...如果在事务中不再访问相同的顶点，则事务级缓存将没有区别。 请注意，堆上顶点缓存的大小不仅取决于它可以容纳的顶点数量，还取决于它们的邻接列表的大小。...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。...如果其他软件层在同一JVM中运行，那么这些软件层也可能占用大量的堆空间（例如Gremlin Server，嵌入式Cassandra等）。保守堆内存估计。...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。
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
