当在计算机中构建一个图并应用于现代数据集和实践时，以计算为导向的二元图支持标签和key/value键值对。这种结构称为属性图。或更正式的成为一个有方向的，二元的，多属性的图。...图2.2 Tinkerpop 系统框架 TinkerPop是由多个可共同操作的组件组成的架构。Core TinkerPop3 API是整个架构的基础，它定义了什么是点、边和属性。...where(neq("a")). in("manages"). groupCount().by("name") 一个命令式的Gremlin遍历告诉运行器如何执行遍历中的每一步；然后，遍历器分裂到所有的...遍历并不能告诉遍历器执行它们的步骤的顺序，而是允许每个遍历器从一个（可能嵌套的）模式的集合中选择一个模式来执行。...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
遍历介绍 Gremlin查询是一系列从左到右的计算操作/函数。 下面通过第3章“入门”中讨论的Gods图来展示一个简单的祖父查询的示例。...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。...') ==>22 添加顶点时，可以选择是否指定顶点标签。...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。
社区里面建议是维持 name 索引到顶点id的一个 map 存放到内存中，我们没试过，主要感觉有两方面问题，第一20亿点的需要不少内存，其次因为我们顶点是批量插入的，构建这个 map 不是很方便，于是就放弃了这个方案...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。...好在 JanusGraph 在最新的 0.4 版本中提供了一个 _multiPreFetch 的优化功能，能在属性过滤的时候批量并行获取所有关联顶点的属性，再在内存做属性过滤，关于这个功能的详细介绍可以看这里...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...最常用的就是使用 valueMap 的方式，但是这里面有两个比较大的坑，第一个是返回的属性值默认是list类型，第二个是如果返回结果使用多个 valueMap 导致特别消耗内存。
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。...通过name属性上的唯一索引，可以检索到Saturn顶点，然后可以查到它的所有属性值(即Saturn属性的键值对)。...然后通过这些信息查看涉及到哪些顶点。...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。...而他的兄弟们根据这些地方的品质来选择他们居住的地方。
Gremlin：数据以属性图的形式存在，可以认为是上面两种的混合体，属性仍然在表中，但是联接关系是直接以链接（比如指针）的形式存在的。...类中，下面是给顶点增加 ID 的过程。...，返回该节点，这里可能会用到索引； out ：从上一步结果集合中，拉出一个，即 “vid” 的 id，并把该点对应的那行数据从hbase里读取出来（即该点的属性、相邻点、相邻边），返回出度节点，返回结果...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...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
Gremlin是一种函数式数据流语言，可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图（property graph）的遍历或查询。...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....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。...名称” - 索引中获取Gremlin顶点）确定最佳执行计划 。
数据建模： 在 MySQL 中，可以通过建立多个表来表示知识图谱中的不同概念和实体。每个表对应于一个概念或实体，表中的字段表示该概念或实体的属性。...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。...properties: 实体的属性。 PropertyKey 是 JanusGraph 中实体数据的基础。每个实体数据都由一个或多个 PropertyKey 组成。...每个实体都包含一个 id 属性，表示实体的唯一标识符。Vertex 还可以包含一个或多个 label 属性，表示实体的标签。Vertex 的 properties 属性表示实体的属性。...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。
生成树存在多种，其中权值之和最小的生成树即为最小生成树。 最小生成树保证最小权值是固定的，但是最小生成树可能有多个。 若 ? 为最小生成树 ? 的一个真子集，即 ?...的顶点集合和边集合都是 ? 的顶点和边集合的子集，构造过程为向 ? 中添加顶点和边，添加的原则有两种： 选择 ? 的边集合外，权值最小的边，加入到 ?...中 添加边的过程需要避免形成环。 选择 ? 的顶点集合外，距离 ? 最近的顶点，加入到 ? 中 距离 ? 最近的点，即为和 ? 中的顶点形成最小权值边的非 ?...中的某个顶点。 kruskal 算法 kruskal 算法即为上述第一种原则，通过选择图中的最小权值边来构造最小生成树，过程中需要注意避免形成环。...算法过程 对边集合进行排序 选择最小权值边，若不构成环，则添加到集合 ? 中 重复执行步骤 2，直到添加 ? 条边 演示示例 ?
模型 tinkerpop3 模型核心概念 Graph: 维护节点&边的集合，提供访问底层数据库功能，如事务功能 Element: 维护属性集合，和一个字符串label，表明这个element种类 Vertex...Property: kv键值对 VertexProperty: 节点的属性，有一组健值对kv，还有额外的properties 集合。同时也继承自element，必须有自己的id, label....，可以看的出来从任意图中的一个起始节点，可以先找到出度的边，然后查询边的出度节点，这样travesal就跳到了下一个节点，反复如此即可完成对图的遍历。...持久化模型 JanusGraph内部数据布局 JanusGraph将邻接表按行row保存在后台存储中。使用64位的顶点Id作Key指向相应顶点的邻接表row。...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。
然后，从dis数组选择最小值，则该值就是原点s到该值对应的顶点的最短路径，并且把该点加入到T中，OK，此时完成一个顶点。...然后，我们需要看看新加入的顶点是否可以到达其他顶点并且看看通过该顶点到达其他点的路径长度是否比源点直接到达短，如果是，那么就替换这些顶点在dis中的值。...首先第一步，我们先声明一个dis数组，该数组初始化（原顶点v1到其它点的直接距离，无法直达则记为无穷）的值为： 我们的顶点集合T的初始化为：T={v1} 既然是求 v1顶点到其余各个顶点的最短路程，...当选择了第二个顶点v3后，dis[2]（索引从0开始，即v1到v3的最短距离）的值就已经从“估计值”变为了“确定值”，即 v1顶点到 v3顶点的最短路程就是当前 dis[2]值。将v3加入到T中。...更新后的dis数组如下图： 此时，顶点集合： T={v1, v3, v5} 然后，继续从dis中选择未确定的顶点的值中选择一个最小的值，发现dis[3]的值是最小的，所以把v4加入到集合T中，此时集合
从某顶点出发，沿图的边到达另一顶点所经过的路径中，各边上权值之和最小的一条路径叫做最短路径。”...然后从nodes集合中遍历找出从V0出发到各节点路径最短的节点，并将该节点并入S中（即修改该节点的visited属性为true），此时就找到了一个顶点的最短路径。...然后，我们看看新加入的顶点是否可以到达其他顶点，并且看看通过该顶点到达其他点的路径长度是否比从V0直接到达更短,如果是，则修改这些顶点的权值(即if (D[j] + arcs[j][k] 然后又从{V – S}中找最小值，重复上述动作，直到所有顶点都并入S中。 Floyd（弗洛伊德）算法 Floyd算法是一个经典的动态规划算法。...将图中所有点分成 S(已求出解)和U(未求出解)2个点集.dist[i]表示v0到v[i]当前已求得得最短路径.A[n][n]为边集 1.从剩下的边集合中选出dist最短的边并将边的另一顶点vi
然后，从dis数组选择最小值，则该值就是源点s到该值对应的顶点的最短路径，并且把该点加入到T中，OK，此时完成一个顶点， 然后，我们需要看看新加入的顶点是否可以到达其他顶点并且看看通过该顶点到达其他点的路径长度是否比源点直接到达短...v1顶点到其余各个顶点的最短路程，那就先找一个离 1 号顶点最近的顶点。...当选择了 2 号顶点后，dis[2]（下标从0开始）的值就已经从“估计值”变为了“确定值”，即 v1顶点到 v3顶点的最短路程就是当前 dis[2]值。将V3加入到T中。 为什么呢？...然后，我们又从除dis[2]和dis[0]外的其他值中寻找最小值，发现dis[4]的值最小，通过之前是解释的原理，可以知道v1到v5的最短距离就是dis[4]的值，然后，我们把v5加入到集合T中，然后，...更新后的dis数组如下图： 然后，继续从dis中选择未确定的顶点的值中选择一个最小的值，发现dis[3]的值是最小的，所以把v4加入到集合T中，此时集合T={v1,v3,v5,v4},然后，考虑
) RPQ 子集 (* 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...(2) 对于一行来说，仅在极 少数列上具有值, 表中存在大量空值, 空值过多会影响表的存储、索引和查询性能 (3) 在知识图谱中，同一主语 和谓语可能具有多个不同宾语，即一对多联系或多值属性，而水平表的一行一列上只能存储一个值...，无法应对这种情况 (可以将多个值用分隔符连接存储为一个值，但这违反了关系数据库设计的第一范式); (4) 知识图谱的更新往往会引起谓语的增加、修改或删除，即水平表中列的增加、修改或删除，这是对于表结构的改变...SW-Store 优点: (1) 谓语表仅存储出现在 知识图谱中的三元组, 解决了空值问题; (2) 一个主语的一对多联系或多值属性存储在谓语表的多行中, 解决了 多值问题; (3) 每个谓语表都按主语列的值进行排序...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。
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。...我们还定义了两个属性，第一个顶点的name与residence，和第二个定点的name与website。现在让我们使用变量sammy和company来访问这些顶点。...例如，为了列出第一个顶点的所有属性，请执行以下命令： gremlin> g.V(sammy).properties() 输出如下： ==>vp[name->Sammy] ==>vp[residence-...和一个值为high的status属性。...现在，让我们来看看公司的吉祥物（一种属性）： gremlin> g.V(company).out('hasMascot') 这将返回顶点的传出company顶点，并将它们之间的edge标记为hasMascot
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...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。...它有6条不同的路径，这可以在Gremlin中验证。...当计算从顶点（0,0）到（n，n）的路径数量时，只有向下和向右两个方向允许移动，因此必须有n个下移，n个右移。这意味着总共有2n个移动，因此有n个选择（因为另外n个“选择”是由前面n个选择所确定的）。...因此，移动的总数是“C（n,2n）”。在另一个似乎不相关的问题（由相同的网页提供）中也发现这个相同的整数序列。 “一个2 * n位二进制数的可能值的数量，其中一半的位是0，另一半是1。
第二步：设S为已求得的从某一顶点v始发的最短路径的终点的集合，且S的初始状态为空，初始化时，将始发顶点置于S集合中。...那么从v出发到图中其余各个顶点vi可能达到的最短路径长度的初值为D[i]。 第三步：选择一顶点vj,使得vj就是当前求得的一条从顶点v出发的最短路径的终点。...第四步：修改从v出发到集合V-S（V为图顶点的集合）中任一顶点vk可达的最短路径长度。...&P,ShortPathTable &D) { //用戴克斯特拉算法求有向图G中v0顶点到其余顶点v的最短路径P[v]及带权长度D[v]。...如此，无论我们的程序搜索展开到哪一步，都会得到一个估计值，每一次决策后，将评估值和等待处理的方案一起排序，然后挑出待处理的各个方案中最有可能是最短路线的一部分的方案展开到下一步, 一直循环直到对象移动到目的地
最短路径问题 最短路径问题： 从带权有向图（求最短路径通常是有向图）G中的某一顶点出发，找出一条通往另一顶点的最短路径，最短也就是沿路径各边的权值总和达到最小。...然后这里选择的起点是s 每次从Q 中找出一个从起点到该结点代价最小的结点u，那第一次这个结点u就是s，可以认为s到s的距离是0（图中每个结点里面的值就表示当前从起点到自己的最短路径，还没更新的路径用...∞标识），那把s结点放到S集合里面，Q中删去s； 然后对s 的每一个相邻结点v 进行松弛操作（其实去更新起点到它相邻点的距离），s到它相邻的两个结点距离s-t为10，s-y为5，都比原来从起点到它们的距离小...，所以更新 然后再从Q里面找一个到起点路径最短的点，那这次找到的是y（此时s-y为5是最小的），把y从Q中移除，放入S里面； 然后对y进行松弛操作 y相邻的几个顶点到y的距离+y到起点...那最开始就是这样的： 然后后面我们每次更新最短路径的时候修改里面的权值就行了 那上面存的是最短路径的权值，那路径又要如何存储呢？ 一条路径可能会经过多个顶点啊。
通过上一章最短路径(Bellman-Ford算法)的内容可知，Bellman-Ford 算法是通过重复对边集执行松弛函数，来逐渐获得从起点到各个顶点的最短路径。...Dijkstra 算法使用贪心策略计算从起点到指定顶点的最短路径，通过不断选择距离起点最近的顶点，来逐渐扩大最短路径权值，直到覆盖图中所有顶点。...算法过程 从未确认顶点中选择距离起点最近的顶点，并标记为已确认顶点 根据步骤 1 中的已确认顶点，更新其相邻未确认顶点的距离 重复步骤 1,2，直到不存在未确认顶点 演示示例 ?...graph 以图 graph 为例，边的权值如图中所示，初始化各顶点距离起点权值为 None，不妨随机选择一个顶点作为起点，初始化起点的权值为 0 选择距离起点最近的顶点为已确认顶点，并更新该顶点的相邻未确认顶点距离...，每个元素包括两个属性，index 为顶点下标，weight 为顶点距离起点的大小。
)RPQ 子集 (* 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...对于一行来说，仅在极 少数列上具有值, 表中存在大量空值, 空值过多会影响表的存储、索引和查询性能(3) 在知识图谱中，同一主语 和谓语可能具有多个不同宾语，即一对多联系或多值属性，而水平表的一行一列上只能存储一个值...，无法应对这种情况 (可以将多个值用分隔符连接存储为一个值，但这违反了关系数据库设计的第一范式);(4) 知识图谱的更新往往会引起谓语的增加、修改或删除，即水平表中列的增加、修改或删除，这是对于表结构的改变..., 解决了空值问题;(2) 一个主语的一对多联系或多值属性存储在谓语表的多行中, 解决了 多值问题;(3) 每个谓语表都按主语列的值进行排序, 能够使用归并排序连接 (merge-sort join)...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。
SPARQL的查询与 RDF 是一致的，RDF 是图，SPARQL 查询是子图匹配。 Gremlin：数据以属性图的形式存在，属性仍然在表中，但是联接关系是直接以链接（比如指针）的形式存在的。...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。...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。...（Gremlin Server是Apache Tinkerpop中的一个组件）。
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