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。...然而，声明遍历具有额外的好处，它不仅利用了编译时查询计划器（如命令式遍历），而且还是一个运行时查询计划器，根据每个模式的历史统计信息选择下一个执行哪个遍历模式 - 有利于那些倾向于减少/过滤大多数数据的模式...图数据库 JanusGraph是一个可扩展的图数据库，可以把包含数千亿个顶点和边的图存储在多机集群上。...因为JanusGraph是分布式的，可以自由的扩展集群节点的，因此，它可以利用很大的集群，也就可以存储很大的包含数千亿个节点和边的图。由于它又支持实时、数千用户并发遍历图和分析查询图的功能。...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
JanusGraph的数据模型支持灵活的图结构定义，包括顶点、边的标签以及属性的关联。 2. 关系查询： 图数据库通过节点和边的关系来存储和查询数据，能够迅速解决复杂的关系问题。...JanusGraph支持横向扩展，可容纳数千亿个顶点和边，满足海量图数据的存储需求。 6....例如，可以有一个表用于存储概念定义，另一个表用于存储属性定义，以及其他表用于存储实例数据。 2. 关系建立： 利用 MySQL 的外键和关联机制，可以在不同表之间建立清晰的关系。...JanusGraph 使用邻接表的方式存储实体数据。每个 Vertex 都包含一个 edges 属性，表示与该 Vertex 相关的边。...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。
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。...单项边(只能在一个方向建立关系) 下载Janusgraph并运行Gremlin Console JanusGraph可以从项目仓库的Releases分支下载。...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。...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。...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。
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）。...从上图我们可以得到如下的结论： Hbase 每一行存储一个顶点，RowKey 为 Vertex Id； 一个 Vertex 的 Properties 信息，以及与该 Vertex 相关的 Edges，都以独立的列存储...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
JanusGraph是一个可扩展的图形数据库，用于存储和查询分布在多机集群中的包含数千亿顶点和边的图形。...例如，FoundationDB看起来非常有前途，因为它完全专注于实现一个可伸缩的存储引擎，提供具有ACID属性的事务，而其他层可以添加丰富的数据模型或高级索引功能等特性。...对于图模型，另一个需要考虑的问题是，某个东西是否应该是一个顶点上的属性，还是它自己连接到另一个带边的顶点上的另一个顶点。...我通常的方法是决定我是否希望能够搜索具有相同属性值的其他顶点，在这种情况下，我将它建模为自己的顶点，用边将它连接到所有具有该值的顶点。否则，它通常只能是一个顶点属性。 JP:图形建模需要时间。...可能JanusGraph新的贡献者的一个优点是,它由很多不同的模块,还有一个广泛的话题作出贡献,卡桑德拉等一些特定于某个后端或Elasticsearch核心领域像如何执行一个查询工具方面JanusGraph
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。...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。...缺点： Neo4j 2.1.3最新版本具有支持节点数，关系和属性的限制。 它不支持分片。 Neo4j官方地址：https://neo4j.com/。...JanusGraph 的两个最明显的优势： 支持支持实时、数千用户并发遍历图和分析查询图的功能 架构是分布式的，可以自由的扩展集群节点的，可以利用很大的集群，JanusGraph 可以存储很大的包含数千亿个节点和边的图
、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；...例如，实体：类似于用户、用户的亲属等作为一个节点存在于图中，边：用户和用户亲属之间关联的关系，小李—>小李的父亲，这两个节点之间的边可以设定为“用户父母”的边； 主流图数据库 目前主流的图数据库有：Neo4j...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。...架构图如下： ps：避免篇幅过大，架构相关的信息会在后续的博文详细说明 如何使用 作为一个数据库系统，它是要用来为应用程序存储数据用的，那么应用程序应该如何使用JanusGraph来为自己存储数据呢
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...例如，实体：类似于用户、用户的亲属等作为一个节点存在于图中，边：用户和用户亲属之间关联的关系，小李—>小李的父亲，这两个节点之间的边可以设定为“用户父母”的边； 主流图数据库 目前主流的图数据库有：Neo4j...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。...ps：避免篇幅过大，架构相关的信息会在后续的博文详细说明 如何使用 作为一个数据库系统，它是要用来为应用程序存储数据用的，那么应用程序应该如何使用JanusGraph来为自己存储数据呢？
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。...另一个问题就是如果并行度过高 Hbase 集群能否支撑的住。最终需要在这些问题中找到平衡。...我们的应用场景属性都是放到顶点上，例如：如果我要查询一个用户的通话关系，但是需要过滤只要相关注册用户，查询语句像下面这样 g.V().has("name","138xxxx4444").both("CALL...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
Gremlin是Apache TinkerPop的一个组件。 它独立于JanusGraph开发，并且支持大多数的图数据库。...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。...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。
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。...如何使用： 作为一个数据库系统，它是要用来为应用程序存储数据用的，那么应用程序应该如何使用JanusGraph来为自己存储数据呢？ ...Gremlin Server是Apache Tinkerpop中的一个组件 JanusGraph集群包含一个、或者多个JanusGraph实例。
知识图谱之图数据库如何选型：知识图谱存储与图数据库总结、主流图数据库对比（JanusGraph、HugeGraph、Neo4j、Dgraph、NebulaGraph、Tugrapg） 图数据库每月排名...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。.../ 原生图存储 Cypher 是 JanusGraph 开源 属性图分布式存储 Gremlin 分布式图数据库, 存储后端与查询引擎分离, 实现了 Gremlin OrientDB 商业 属性图 /...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。
DGraph的存储结构与cayley同样借鉴了google的论文，将每个节点的属性也作为一个节点与主节点产生联系，这样更有益于基于batch来设计运算方法。...JanusGraph 开源 JanusGraph是一个可扩展的图数据库，可以把包含数千亿个顶点和边的图存储在多机集群上。它支持事务，支持数千用户实时、并发访问存储在其中的图。...而在图数据库里，仅需添加新的顶点、边、属性，设置为对应的类型即可。...从本质上说，一个表代表一个类型的数据，一个顶点代表一个特定的数据，意味着关系数据库更关注数据的类型，而图数据库更关注数据的个体，识别其关联关系。...所以Atlas读写数据的过程可以看作就是将图数据库对象映射成Java类的过程，基本流程如下： 在Atlas中查询某一个元数据对象时往往需要遍历图数据库中的多个顶点与边，相比关系型数据库直接查询一行数据要复杂的多
图库是节点&边的集合，边描述了节点间的关联关系。 ?...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...final Vertex outVertex; 这样就完成了图的组织，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...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。
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...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 gStoregStore 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。...RDF 图 / 三元组索引SPARQL对 OWL2 推理机制具有良好的支持原生图数据库Neo4j商业 / 开源属性图 / 原生图存储Cypher是JanusGraph开源属性图分布式存储Gremlin分布式图数据库...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。
JanusGraph支持两种不同的Graph Index，Composite index和Mixed Index，Compostie非常高效和快速，但只能应用对某特定的，预定义的属性key组合进行相等查询...作为一个例外，如果要精确匹配的值数量很小（如12个月份）或一个元素与图中很多的元素有关联，此时应使用mix index。 2....() mgmt = graph.openManagement() //找到一个property key time = mgmt.getPropertyKey('time') // 找到一个label...注意：JanusGraph自动为每个edge label的每个property key建立了vertex-centric label，因此即使有数千个边也能高效查询。...第一个查询是要找到赫拉克勒斯最近战斗过的10个怪兽的名字。第二个查询是最近10次获得5星战斗的地点。在这2个查询例子中，都限定了查询结果的返回数量。
除了本节中介绍的Schema定义方式外，第30章高级教程中也讲了如何定义来提高性能。 1. 定义边的标签 连接两个顶点的每条边都有一个标签，用来描述他们之间的关系。...边标签winnerOf是具有ONE2MANY多样性的示例，因为每个比赛最多只能赢得一个人，但是一个人可以赢得多个比赛。 ONE2ONE: 在图的任何顶点上最多允许此标签的一个入边和一个出边。...SET：允许多个值，但每个顶点的此属性值不能重复。 换句话说，此属性与一组值相关联。 如果我们想要记录一个人的所有姓名（包括昵称，婚前姓名等），则属性name具有SET基数。...JanusGraph API中有一些方法可以查询或检验关系类型中是否包含属性和边标签。...属性可以绑定到特定的顶点标签和/或边标签。此外，连接约束允许用户明确定义哪两个顶点标签被连接通过边缘标签。这些约束用于确保图与给定的模型匹配。
很明显，它提供了像Titan这样的图形数据库的访问，但是在同一个REPL会话中，也可以连接到关系数据库，接触到Web服务，读取文件等。...即使是100万条边的规模，复杂性也仅仅来自批量加载脚本。本节中的加载脚本提供了一个良好的框架，我们可以在其上实现更加复杂的加载。 1000万 [gremlin-to-the-7.png?...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DocGraph数据集“展示了医疗保健提供者团队如何提供护理”。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。...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。
2 Transaction-Level 缓存 在一个打开的事务中，JanusGraph维护着两个缓存： Vertex 缓存：缓存访问的顶点及其邻接列表（或其子集），以便后续访问在同一事务中明显更快。...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。...如果有多个JanusGraph实例访问存储后端，则应将时间设置为修改图形的另一个 JanusGraph实例与查看数据的JanusGraph实例之间允许的最长时间。...请注意，无论配置的缓存过期时间如何，给定的JanusGraph实例将始终立即看到自己对图形的修改。...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。
(4)支持在很大的图上对顶点和边进行地理位置、数值范围、全文搜索。 (5)原生支持Apache TinkerPop 描述的当前流行的属性图数据模型。...(6)原生支持图遍历语言Gremlin。 (7)通过使用非编程的方式连接很容易与Gremlin Server集成 (8)提供了很多图级别配置选项用于调节性能。...(9)以顶点为中心的索引提供顶点级查询，以缓解臭名昭着的超级节点问题。 (10)提供优化的磁盘表示，从而允许有效地使用存储和访问速度。...JanusGraph 使用 HBase的优势 (1)与Apache Hadoop生态系统紧密集成。 (2)原生支持强一致性。 (3)通过添加更多机器进行线性扩展。...请注意，BerkeleyDB JE是一个非分布式数据库，通常仅与JanusGraph一起用于测试和探索。 HBase以输出为代价优先考虑一致性，即完成请求的概率。
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