开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

列出agens-graph中的所有属性索引

agens-graph是一种基于图数据库的解决方案，它提供了高效的图数据存储和处理能力。在agens-graph中，属性索引是一种用于加速图查询的技术，它可以提高查询性能并减少查询时间。

以下是agens-graph中的所有属性索引：

B-tree索引：B-tree索引是一种常见的索引类型，用于加速范围查询和排序操作。它适用于属性值具有顺序关系的情况。腾讯云的相关产品是TDSQL-C，它是一种支持B-tree索引的云数据库产品。详细信息请参考：TDSQL-C产品介绍
Hash索引：Hash索引是一种基于哈希算法的索引类型，用于加速等值查询。它适用于属性值分布均匀的情况。腾讯云的相关产品是TDSQL-C，它也支持Hash索引。详细信息请参考：TDSQL-C产品介绍
GIN索引：GIN索引是一种用于全文搜索的索引类型，它可以加速文本匹配和搜索操作。腾讯云的相关产品是TDSQL-C，它支持GIN索引。详细信息请参考：TDSQL-C产品介绍
GiST索引：GiST索引是一种通用的索引类型，可以用于各种数据类型的查询。它适用于属性值具有复杂结构的情况。腾讯云的相关产品是TDSQL-C，它也支持GiST索引。详细信息请参考：TDSQL-C产品介绍

以上是agens-graph中的常见属性索引类型。根据具体的使用场景和需求，可以选择适合的索引类型来提高查询性能和效率。

相关搜索:如何在Python中列出对象的所有属性？如何在powershell中列出"-class“的所有属性 WordPress列出A-Z索引中的所有/选定页面如何列出所有可用的LogRecord属性？列出所有类属性swift 3 如何正确列出node.js中的所有elasticsearch索引 MySQL -将所有JSON属性作为单独的列列出列出BOM提供给gradle 5的所有属性如何列出提交中的所有文件？递归列出目录中的所有文件列出IP子网中的所有地址列出WordPress博客中的所有标签列出java中的所有串行端口列出Mesosphere/Marathon中的所有图像列出python方法中的所有引用列出Freemarker模板中的所有变量 Keycloak列出SPA中的所有领域列出Kotlin类中的所有属性，但不包括具有自定义getter的属性列出所有类的所有分配类别 mysql列出所有员工的

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

关系型数据库查询语言 SQL 和图数据库查询语言 nGQL 对比

摘要：这篇文章将介绍图数据库 Nebula Graph 的查询语言 nGQL 和 SQL 的区别。

02

Matlab学习笔记

>> 表达式 ;：不显示运算结果（指令之后加上分号;，不显示计算结果。） >> clc：清屏

02

【翻译】图解Janusgraph系列-索引参数与全文索引查询（Janusgraph Index Parameters and Full Text Search）

定义混合索引时，可以为添加到索引的每个属性键选择性地指定参数列表。这些参数控制特定键的索引方式。JanusGraph识别以下索引参数。是否支持这些取决于配置的索引后端。除了此处列出的参数之外，特定索引后端还可能支持自定义参数。

03

Nebula 分布式图数据库介绍

本文介绍的图和日常生活中常见的图片有所不同。通常，在英文中，为了区分这两种不同的图，前者会称为 Image，后者称为 Graph。在中文中，前者会强调为“图片”，后者会强调为“拓扑图”、“网络图”等。

04

JanusGraph之Cache

Caching（缓存） JanusGraph employs multiple layers of data caching to facilitate fast graph traversals.(JanusGraph采用多层数据缓存，以方便快速图形遍历),缓存层按照从JanusGraph事务中访问的顺序列出。缓存越接近事务，缓存访问越快，内存占用和维护开销也越高 Transaction-Level Caching(事务级缓存) 2.1. Vertex Cache（顶点缓存）：缓存访问的顶点和它们的邻

01

聊聊图数据库和图数据库的小知识

上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库，而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识，作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。

01

全方位讲解 Nebula Graph 索引原理和使用

index not found？找不到索引？为什么我要创建 Nebula Graph 索引？什么时候要用到 Nebula Graph 原生索引？针对社区常见问题，本文旨在一文带大家搞清索引使用问题。

01

GraphX编程指南-官方文档-整理

GraphX 是新的(alpha)的图形和图像并行计算的Spark API。从整理上看，GraphX 通过引入弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD：一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。为了支持图形计算，GraphX 公开了一组基本的运算（例如，subgraph，joinVertices和mapReduceTriplets），以及在一个优化后的 PregelAPI的变形。此外，GraphX 包括越来越多的图算法和 builder 构造器，以简化图形分析任务。

04

JanusGraph -- 查询谓词和数据类型（janusgraph Search predicates and data types）

虽然JanusGraph的复合索引（composite indexes）支持可以存储在JanusGraph中的任何数据类型，但混合索引（mixed indexes ）仅限于以下数据类型。

02

JanusGraph·Index中文笔记

作者：zlcook 链接：https://www.jianshu.com/p/15ae75e1eff0 來源：简书简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

04

分布式图数据库 Nebula Graph 的 Index 实践

索引是数据库系统中不可或缺的一个功能，数据库索引好比是书的目录，能加快数据库的查询速度，其实质是数据库管理系统中一个排序的数据结构。不同的数据库系统有不同的排序结构，目前常见的索引实现类型如 B-Tree index、B+-Tree index、B*-Tree index、Hash index、Bitmap index、Inverted index 等等，各种索引类型都有各自的排序算法。

03

【翻译】图解Janusgraph系列-查询谓词和数据类型（Janusgraph Search Predicates and Data Types）

虽然JanusGraph的复合索引（composite indexes）支持可以存储在JanusGraph中的任何数据类型，但混合索引（mixed indexes ）仅限于以下数据类型。

03

【翻译】图解Janusgraph系列-索引详解（Janusgraph Index）

Janusgraph Index --> graph index && vertex-centric index

02

枚举 WordPress 用户的 6 种方法

如果你正在测试WordPress网站的安全性，你很可能要看一下REST端点。默认情况下，用户可以通过路由"/wp-json/wp/v2/users "列出。在最新的WordPress版本中，开启后你会得到用户名和哈希的电子邮件。有经验的WordPress管理员和用户都知道这种潜在的泄露。因此，我们可以在网上看到各种关于如何隐藏这些信息的教程。推荐的方法是完全禁用REST API，安装一个禁用特定路径的安全插件，或者阻止特定的请求路径。

02

3. JanusGraph快速开始

本节将使用Gods图作为演示示例，此图在JanusGraph演示中广泛使用。该图如下图所示。这个抽象的数据模型对应图模型中的属性，这个特定的实例描述了罗马万神殿中人物和地点之间的关系。此外，图中的特殊文本和符号修饰符(如：粗体、下划线等)表示图中不同的示意图/类型。

02

图查询语言 nGQL 简明教程 vol.01 快速入门

本文旨在让新手快速了解 nGQL，掌握方向，之后可以脚踩在地上借助文档写出任何心中的 NebulaGraph 图查询。

02

从 Neo4j 导入 Nebula Graph 实践见 SPark 数据导入原理

本文主要讲述如何使用数据导入工具 Nebula Graph Exchange 将数据从 Neo4j 导入到 Nebula Graph Database。在讲述如何实操数据导入之前，我们先来了解下 Nebula Graph 内部是如何实现这个导入功能的。

02

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - GraphX Programming Guide | ApacheCN

本文介绍了基于Spark GraphX框架的图计算和机器学习应用，包括PageRank、社区检测、相似性度量、分类和聚类等。同时，本文还介绍了如何通过Spark GraphX实现图算法和机器学习算法的代码示例。

09

王昊奋：大规模知识图谱技术

主讲嘉宾：王昊奋主持人：阮彤承办：中关村大数据产业联盟嘉宾简介：王昊奋，华东理工大学讲师，上海交通大学计算机应用专业博士，对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文，长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人，他主持并参与了多项相关项目的研发，长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作，在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。以下为分享实景全文：王昊奋：近两年来，随着开放链

06

Nebula Graph 系列(1) —— 初识 Nebula

Nebula Graph 是一个高性能、可线性扩展、开源的分布式图数据库。Nebula Graph 采用 shared-nothing 分布式架构，企业可针对性对业务进行扩缩容。

01

如何在Ubuntu 16.04上使用Cassandra和ElasticSearch设置Titan Graph数据库

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）。图形数据库适用于高度连接数据的应用程序，其中数据之间的关系是应用程序功能的重要部分，如社交网站。Titan用于存储和查询分布在多台机器上的大量数据。它可以使用各种存储后端，如Apache Cassandra，HBase和BerkeleyDB。在本教程中，您将安装Titan 1.0，然后配置Titan以使用Cassandra和ElasticSearch。Cassandra充当保存底层数据的数据存储区，而ElasticSearch是一个自由文本搜索引擎，可用于在数据库中执行一些复杂的搜索操作。您还将使用Gremlin从数据库创建和查询数据。

02

智联招聘基于 Nebula Graph 的推荐实践分享

这是一个简单的智联搜索页面，登录到智联招聘 App 的用户都能看到，但是这个页面背后涉及到的推荐、召回逻辑以及排序概念，是本文的重点。

02

Nebula 基于 ElasticSearch 的全文搜索引擎的文本搜索

Nebula 2.0 中已经支持了基于外部全文搜索引擎的文本查询功能。在介绍这个功能前，我们先简单回顾一下 Nebula Graph 的架构设计和存储模型，更易于下边章节的描述。

00

使用知识图谱实现 RAG 应用

《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪，因为检索增强生成需要最少的代码，并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。

01

Neo4j 使用指南

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

00

UE网络通信(二) 相关性

网络相关性在传统的MMORPG游戏中有另外一个名称AOI（Area Of Intrest）。

02

在以太坊上构建 GraphQL API

dapp[5]的数量继续爆炸性增长，对开发人员（使用 Solidity[6]或其他区块链语言的）的需求[7]也越来越大。

09

在 Spark 数据导入中的一些实践细节

图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化，逐渐体现出了性能上的瓶颈：单机不足以支持更大的图谱。然而，从性能上来看，Neo4j 的原生图存储有着不可替代的性能优势，这一点是之前调研的 JanusGraph、Dgraph 等都难以逾越的鸿沟。即使 JanusGraph 在 OLAP 上面非常出色，对 OLTP 也有一定的支持，但是 GraphFrame 等也足以支撑其 OLAP 需求，更何况在 Spark 3.0 会提供 Cypher 支持的情况下，图谱的 OLAP 需求相比 OLTP 有更多途径可以解决。这个时候，Nebula Graph 的“横空出世”无疑是对分布式 OLTP 效率低下现状的一种突破。

02

图数据库的内部结构（NEO4j）

What “Graph First” Means for Native Graph Technology

02

通过COVID-19认识知识图谱 | Knowledge Graph

知识图谱是近几年来一个蛮热的词，被认为是“认知智能领域核心技术之一”，“人工智能四大领域之一”等等。甚至有了不谈知识图谱不足以号称新技术的趋势。

04

Tensorflow 术语表

该文介绍了TensorFlow中的广播操作、设备、eval、feed、fetch、图、索引切片、节点、操作、运行、会话、稀疏张量、Tensor和C++中的Tensor的用法。

01

networkx之图遍历和图绘制

例如在读取football数据时，其labels都是节点的英文名称，这样在处理图数据时不是很方便，往往报错，我们通常习惯处理节点的编号从1开始，可以建立label-id的反向索引，如果处理图数据时只需要编号id，可以将labels属性设置为id，如果之后还需要查询，可返回反向索引字典

02

meta 标签知多少

meta 标签提供该页面的一些信息，比如针对搜索引擎和更新频度的描述和关键词，它还可以控制页面缓冲、响应式窗口等，定义 meta 标签有利于网站 SEO（有利于搜索引擎访问），对于响应式窗口也起着作用，因此 meta 标签是 HTML 中很重要的一个标签。在生成默认的 HTML 文档结构时，通常会有两个 meta 标签：

01

2018-11-19 如何将大规模数据导入Neo4j及导入具体步骤及Demo

博文原地址：https://my.oschina.net/zlb1992/blog/918243

02

开源分布式图数据库的思考和实践

开篇之前，先回顾下图数据库市场变化，2018 年前市场大概是 \$ 650,000,000，根据目前市场的研究报告，图数据库市场将在未来的 4 年以年增长 30%~100% 的速度达到 $ 4,130,000,000~$ 8,000,000,000。

02

知识图谱这么火，本文带你揭秘它的前世今生！

本文转载自SimmerChan的知乎专栏《知识图谱-给AI装个大脑》中的文章《为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生》，作者已同意本公众号转载该专栏文章。

01

JanusGraph-配置(第四章)--英文翻译

JanusGraph数据库集群通常包含一个或多个JanusGraph实例. 运行实例需要提供JanusGraph的配置参数.

01

伸手党福利-从零开始玩转图库

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, neo4j, janusGraph只是它两个组件（图storage-engine）的vendor而已。图库是节点&边的集合，边描述了节点间的关联关系。

03

Elasticsearch Top 51 重中之重面试题及答案

问题列表和答案来自国外博客（原文答案不准确，有错误），为避免误导，我对每个问题做了属于自己的理解和解答。

02

一文读懂Web3 Index：另类追踪web3网络价值

12月9日，美国国会结束了一场较为特殊的听证会，加密矿企BitFury的首席执行官Brian Brook向议员科普了“Web3.0”概念。

00

图数据库奥秘初探

主要参考书籍：graph database 近期工作中要做一些图谱的应用，于是这几天就调研了下图数据库，最后就有了本文。ps：本人第一次做图谱相关的应用，具体怎么构建也还不清楚，大家有什么资料、建议欢迎私信、留言的。

02

答对这 9 题你就超越了 83.3% 的图数据库 NebulaGraph 用户

熟悉 NebulaGraph 社区的小伙伴可能都知道一个技能认证叫做：NGCP，全称 NebulaGraph Certified Professional。用户在考试认证期间在 1 个小时内回答 100 道题目，并获得 60+ 分，便是 NebulaGraph 认证过的 NGCP 用户。NGCP 用户除了会有实体证书之外，拥有与企业认证用户相同的技术支持服务。

03

Automatic differentiation package - torch.autograd

torch.autograd提供实现任意标量值函数的自动微分的类和函数。它只需要对现有代码进行最小的更改—您只需要声明张量s，对于该张量，应该使用requires_grad=True关键字计算梯度。

01

TensorFlow架构与设计：图模块

作者：刘光聪，中兴通讯高级系统架构师，专注机器学习算法，分布式系统架构与优化。原文：TensorFlow架构与设计：图模块（http://www.jianshu.com/p/a6d18c144052）责编：王艺 CSDN AI记者，投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@csdn.net或扫描文末二维码添加微信。相关文章：图解TensorFlow架构与设计计算图是TensorFlow领域模型的核心。本文通过对计算图领域模型的梳理，讲述计算图构造的基本原理。边 Edge持有前驱节

04

Neo4j - CQL（Cypher）基本操作（一）

标签属性图模型 • Nodes – 节点。在其他图模型中称作“点”、“顶点”、“对象”。 • Relationships – 关系。在其他图模型中也称作“边”、“弧”、“线”。关系拥有类型。 • Properties – 属性，可以定义在节点和关系上。 • Labels – 标签，代表节点的类别。

05

我对 Twitter 前 10 行源代码的理解

过去几周，我一直在为我的家具租赁公司 Pabio 招聘一名高级全栈 JavaScript 工程师。由于是一个远程团队，面试是在 Zoom 上进行的。根据我的观察，部分开发人员不擅长现场编码或白板面试，即使他们对这项工作很在行。所以取而代之，我们会进行一小时的技术讨论，我会问他们关于 Web Vitals、可访问性、浏览器战争以及其他类似 Web 话题的问题。我很喜欢问的一个问题是：“解释一下 Twitter 源代码的前十几行”。

02

图查询语言的历史回顾短文

最近在对图查询语言 GQL 和国际标准草案做个梳理，调研过程中找到下面这篇 mark 了没细看的旧文（毕竟收藏就是看过）。做个简单的记录。

02

大数据技术之_19_Spark学习_05_Spark GraphX 应用解析 + Spark GraphX 概述、解析 + 计算模式 + Pregel API + 图算法参考代码 + PageRank

Spark GraphX 是一个分布式图处理框架，它是基于 Spark 平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。那么什么是图，都计算些什么？众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链，例如 Twitter、Facebook、微博和微信等，数据中出现网状结构关系都需要图计算。 GraphX 是一个新的 Spark API，它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算。GraphX 通过引入弹性分布式属性图（Resilient Distributed Property Graph）：顶点和边均有属性的有向多重图，来扩展Spark RDD。为了支持图计算，GraphX 开发了一组基本的功能操作以及一个优化过的 Pregel API。另外，GraphX 也包含了一个快速增长的图算法和图 builders 的集合，用以简化图分析任务。从社交网络到语言建模，不断增长的数据规模以及图形数据的重要性已经推动了许多新的分布式图系统的发展。通过限制计算类型以及引入新的技术来切分和分配图，这些系统可以高效地执行复杂的图形算法，比一般的分布式数据计算（data-parallel，如 spark、MapReduce）快很多。

04

Geospatial Data 在 Nebula Graph 中的实践

本文主要介绍了地理空间数据（Geospatial Data）以及它在 Nebula Graph 中的具体实践。

07

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭