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...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。...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)。...属性place是边的一个属性。因此JanusGraph可以通过图的索引索引到边。它可以查询Gods图中发生在Athens(纬度:37.97, 经度:23.72) 50km范围内的信息。
本文已经获得作者的授权转载，如需转载，请联系作者授权 名词解释 vetex：节点 edge：边 graph：图 Tinkerpop tinkerpop是一个图库标准，一个框架，学习图库，先从这个项目入手比较合适...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。...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。每行（row）可以存储的cell最大数在hbase做存储场景下没限制，schema free随意新增列。...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。
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。...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
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。...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。...next() - 获取一个结果，一定要先通过hasNext()判断。 next(int n) - 获取第n个结果，一定要先通过hasNext()判断。
w=160] 各种不同的变量可能会影响将数据加载到图中的方法，但为决策提供最重要指导的属性是大小。就本文而言，“大小”是指要加载到图中的估计边数。...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。...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。数据根据时间窗口分成几种尺寸。...与上一节中的情况不同，数据是按每条边外顶点的NPI number预先分类的。对数据进行预先排序有助于提高BatchGraph的性能，因为缓存的写入和刷新次数会减少。...bg.setVertexIdKey("npi")- 告诉BatchGraph顶点标识符将被存储在一个叫做npi的顶点属性键中。
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。...顶点也称为 节点（Node），边也称为 关系（Relationship）。...JanusGraph 采用的分片方式（也有按照点切割的图数据库）是按Edge切割，而且是对于每一条边，都会被切断。...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
图2.1 属性图示例 Tinkerpop3是tinkerpop图计算框架的第三代产品。跟一般计算相似，图计算在结构（图）和处理（遍历）做了区分。图的结构是由点、边和属性定义的数据模型。...一旦实现，就可在系统中是有Gremlin遍历语言。然而图系统的提供者还可以特定的TraversalStrategy优化策略，允许系统在执行Gremlin查询时对其进行优化（例如索引查询，步骤重排序）。...3.3.1 命令式编写方式 获得Gremlin合作者的上司名字分布： g.V().has("name","gremlin").as("a"). out("created").in("created")....，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
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。
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....对结果集去除Gremlin购买的 5. 按照分组的结果进行降序排序 6：在知识图中获取10个最核心的人 g.V().hasLabel("person"). pageRank()....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。
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-...>The Deep Blue Sea] 您还可以向顶点添加新属性。...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
) 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...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..., 能够使用归并排序连接 (merge-sort join) 快速执行不同谓 语表的连接查询操作....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。...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。
4.层序遍历：若树为空，则空操作返回，否则从树的第一层，也就是根结点开始访问，从上而下逐层遍历，在同一层中，按从左到右的顺序对结点逐个访问。...2.我们要知道某个顶点的度，其实就是这个顶点vi在邻接矩阵中第i行（或第i列）的元素之和。 3.求顶点vi的所有邻接点就是将矩阵中第i行元素扫描一遍，arc[i][j]为1就是邻接点。...它的主要操作有：（1）查询某个“特定的”数据元素是否在查找表中。（2）检索某个“特定的”数据元素和各种属性。...二叉排序树（Binary Sort Tree），又称为二叉查找树。当我们对它进行中序遍历时，就可以得到一个有序的序列。它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树。...一个m阶的B树具有如下属性： • 如果根结点不是叶结点，则其至少有两棵子树。 • 每一个非根的分支结点都有k-1个元素和k个孩子，其中。每一个叶子结点n都有k-1个元素，其中。
Apache软件基金会最近宣布：TinkerPop 升级为顶级项目 TinkerPop 是一个图计算框架，用来进行实时的事务型处理，和批量的图分析，包含了一系列以 Gremlin 引擎为核心的子项目和模块...图是一种描述数据存储结构的方式，比如键值对结构，也是存储数据的一种方式，只是图结构更为复杂 图是由顶点和边组成的，点和边各自都可以包含任意多个键值对形式的属性 点是用来描述离散的对象，例如 人、地点、...事件 边是对点之间关系的描述，例如，一个人可以认识另一个人、一个人参与了某件事、一个人在某个地方 属性描述了点和边的信息，例如，一个点包含属性：名称、年龄，一个边包含属性：时间戳 点、边、属性 就构成了一个图...图计算已经有了丰富的历史，他有查询语言，和复杂的算法，例如 路径分析、点的类聚、排序、子图识别 …… 正是因为图具有灵活的数据结构，并包含了丰富的复杂算法，所以图结构被广泛应用于数据挖掘、数据分析 TinkerPop...TinkerPop 的图处理引擎 Gremlin 非常强大，并支持非常多的开发语言，例如 Python, JavaScript, Scala, Go，选择自己熟悉的语言，即可运行图的遍历处理 TinkerPop
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。...另外，Neo4j 的数据组织是属性图的。 Gremlin：查询的图本质仍然是一张一张的表，因此处理数据、管理数据相对简单一些。...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...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 。...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。
与 Cypher 不同，Gremlin 允许您将查询编写为一系列步骤，这些步骤可以按特定顺序执行。这种灵活性使 Gremlin 适用于复杂的图遍历和算法。...”的顶点开始，遍历传出的“FRIEND”边，并检索连接顶点的名称。...图查询语言使用节点、边和属性的组合来表示和查询数据。节点表示实体，边定义这些实体之间的关系，属性存储有关节点和边的附加信息。这种结构允许您以反映现实世界关系的方式对复杂、相互关联的数据进行建模。...节点代表实体，边定义这些实体之间的关系，属性存储有关节点和边的附加信息。掌握这些基础知识将帮助您浏览更复杂查询和数据结构。 提示：深入了解图数据模型 101 教程以巩固你的基础知识。...使用示例数据集练习 使用示例数据集练习是获得实际操作经验的绝佳方法。许多可公开获取的图形数据集可以帮助您磨练技能。这些数据集提供了真实场景，您可以在其中应用学到的知识。
▶对无向连通图特性的理解 无向图的每条边，在顶点计算度的过程中，都要两次参与计算(与边两关联的2个顶点)，因此所有顶点的度之和为偶数。 具有n个顶点的无向连通图，其边数大于或等于n-1。...2.重复以下工作，按路径长度递增次序产生各顶点最短路径，在当前蓝点集中选择一个最短距离最小的蓝点来扩充红点集，以保证算法按路径长度递增的次序产生各顶点的最短路径。...▶堆排序 大根堆的定义：完全二叉树，任一非叶子结点都大于等于它的孩子，也就是说根结点是最大的。而且显然大根堆的任一棵子树也是大根堆。...5.递归调整到叶子的时候，树就是大根堆了。 ▶各类排序算法的特点及比较 几种主要的排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、Shell排序、堆排序等。...选择排序算法思想：选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置已经是正确的了。
、包 2无重复边、包 2子图同态、包 2子图同构 3、包 2子图同态、包 2导航式查询语法RPQ 超集 (增加反向边和属性集上的否定)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 6、包 2最短路径 7、包 8最短路径 9、包 2分析型查询聚合函数聚合函数聚合函数..., 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)...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。...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。
第二步：has(‘code’,‘AUS’) 获取包含属性code并且该属性的值为AUS的所有节点 第三步：out() 获取上个结果集中所有节点的出边对应的节点 第四步：value(‘name’,...‘age’) 获取上个结果集中所有节点的name和age属性值 第五步：order().by(‘age’,desc) 对结果集根据age进行降序排序 从上面便可以看出gremlin流式执行的特征，这使得...)代表图中的所有边，接下来的操作就是对边操作的 使用value获取节点的某一属性值 g.V().has('code','AUS').out().value('name','age') //获取AUS的出边对应节点的...select(all,'a').unfold().values('code') 使用valueMap获取节点或者边的属性 返回结构：kv对数组，key：属性key，v：属性的值列表（list,这样可以显示该属性对应的多个值...').valueMap() //获得节点的所有属性 //valueMap在默认情况下不显示ID和label值，必须添加true参数 g.V().has('name','gremlin').valueMap
邻接矩阵表示 对n个顶点的图来说，其邻接矩阵为n*n阶的。 邻接矩阵的元素存放边（弧）的权值，对不存在的边（弧），则用0或∞表示。...将所有顶点连接起来，并且所选取的这些边的权值之和最小。...构造最小生成树有两种方法： Prim算法： 首先将所指定的起点作为已选顶点，然后反复在满足如下条件的边中选择一条最小边，直到所有顶点成为已选顶点为止（选择n-1条边）：一端已选，另一端未选。...增排序和减排序：如果排序的结果是按关键字从小到大的次序排列的，就是增排序，否则就是减排序。...选择排序： 在待排序子表中完整地比较一遍以确定最大（小）元素，并将该元素放在子表的最前（后）面。
、多次join想想就刺激~ 那么，基于图论的图数据库就诞生了，详细的我们下面再介绍，先基于将数据存储到图库中，用户做为节点、用户与用户之间的关系作为边、用户的其他属性作为节点的属性，类似于下图；...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。...，从而振兴分布式图系统的开发” JanusGraph从Apahce TinkerPop中吸收了对属性图模型（Property Graph Model）的支持和对属性图模型进行遍历的Gremlin遍历语言...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。
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