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Gremlin 图查询概述

关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好,其查询复杂、缓慢、超出预期,而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。...TinkerPop作为图的查询和计算框架; JanusGraph:JanusGraph 是 Titan 1.0.0版本的延续,JanusGraph继承了 Titan 的全部功能并做了进一步的改进,并支持...下面主要以 JanusGraph + Hbase 这套组合为例,介绍其存储过程(不同的存储后端存储格式不一样)。...,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...edgeList1; out :从上一步结果 edgeList1 中,拉出一个,即把第一个出度点拉出来,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),找出出度节点,

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    Apache新的顶级项目 TinkerPop

    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、...,是 TinkerPop 的基本数据结构 ?...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...升级为顶级项目意味着Apache会对其注入更多的资源和关注,由更加精英化的流程来管理,所以,值得多熟悉一下 TinkerPop,有可能不久之后他会成长为一个非常流行的框架 TinkerPop官网 http

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    「数据库深度探索」图型数据库JanusGraph支持知识图谱和图型分析

    在选择Neo4j和JanusGraph时,人们应该知道什么JP:人们还应该知道JanusGraph和Neo4j支持Apache TinkerPop图形框架。...这背后的原因是,对于这些问题,已经有了适合其具体工作的解决方案。通过使用它们,JanusGraph可以真正专注于图形方面,而不必再去解决这些问题。...你有什么提示或技巧的性能图形建模FH:这可能听起来很明显,但我认为许多用户仍然没有这样做——即在将模式投入生产之前评估新的模式或对其进行重大更改。...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。

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    属性图数据库JanusGraph初探

    关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好,其查询复杂、缓慢、超出预期,而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。 Google的图形计算系统名为Pregel。...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)。...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。...,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

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    linux环境安装可操作图库语言Gremlin的图框架HugeGraph

    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...事务:遵循Tinkerpop事务规范,支持Read Committed级别事务。 多顶点ID策略:支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID。...优化的图接口:最短路径(Shortest Path)、K步连通子图(K-neighbor)、K步到达邻接点(K-out)等。...1.把压缩包放在你选择放的文件夹里,进行解压: tar -zxvf hugegraph-0.10.4.tar.gz ?...,graph.server.host填的是HugeGraph Server所在机器的地址IP,其安装在虚拟机192.168.200.128机器上,graphGraph Server.port对应的是HugeGraph

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

    没有服务器的用户可以购买和使用腾讯云服务器或者直接在腾讯云实验室Ubuntu服务器上体验。 第1步 - 下载,解包和启动Titan 要下载Titan数据库,请转到下载页面。...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。...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。...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...Titan目前为存储数据库提供三种选择:Cassandra,HBase和BerkeleyDB。在本教程中,我们将使用Cassandra作为存储引擎,因为它具有高可扩展性和高可用性。

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    【翻译】图解Janusgraph系列-事务详解(Janusgraph Transactions)

    调用者可以选择放弃ThreadLocal事务管理,转而调用 graph.tx().createThreadedTx(),它返回对事务对象的引用,其中包含读/写图数据和提交或回滚的方法。...e.property("time", 99) // 只有上一步刷新过 接下来才可以使用 3 Transaction 失败 提交事务时,JanusGraph将尝试将所有更改保留到存储后端。...使用TinkerPop的默认事务处理,每个线程都会自动对图形数据库打开自己的事务。要打开与线程无关的事务,请使用该createThreadedTx()方法。...手动终止事务是必要的,因为只有用户知道事务边界。 事务将尝试从事务开始时维护其状态。...checkExternalVertexExistence(boolean) - 此事务是否应验证用户提供的顶点id的顶点是否存在。这种检查需要访问数据库,这需要时间。

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    图数据库调研

    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 。...; 它不需要复杂的连接来检索连接的/相关的数据,因为它很容易检索它的相邻节点或关系细节没有连接或索引。...JanusGraph 继承了 Titan 的全部功能并做了进一步的改进,并支持 Hadoop 2和 Tinkerpop 3.2.3,采用 Gremlin 图查询语言。 ?...(Gremlin Server是Apache Tinkerpop中的一个组件)。

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    JanusGraph图数据库的应用以及知识图谱技术介绍

    JanusGraph介绍 JanusGraph 是一个开源的、分布式的、基于属性图的数据库,由 Apache TinkerPop 社区开发。...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。...微软使用 JanusGraph 来构建其推荐系统。 美国国家航空航天局 (NASA) 使用 JanusGraph 来构建其知识图谱。 谷歌使用 JanusGraph 来进行机器学习和数据挖掘。...通过选择适当的索引适配器,可以提高查询性能,并且这些适配器也可以横向扩展以处理更大规模的索引数据。...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。

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    百亿级图数据JanusGraph迁移之旅

    这里主要列举下它的优点: 分布式图数据库,支持水平拓展 底层存储基于 Hbase/Cassandra ,技术成熟 支持 OLAP 对图进行批量处理,丰富图的功能 支持 TinkerPop Gremlin...所以这个方案最终也选择放弃 最终方案:bulkLoader 方式 最终还是把目光放到了JanusGraph 官方提供的 bulkLoader 方式。...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。...分析 Hbase Region Server 的负载情况,发现磁盘IO 负载比较高。所以我们下一步的策略是搭建 一套基于 SSD 磁盘的 Hbase 集群来加速查询性能。

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    了解Multi-Model API

    简介 OrientDB诞生之初是文档数据库,其中包含的无索引链接设计让它完美地具备了图数据库的能力,但彼时其核心API依然是Document API,随后,基于Apache TinkerPop 2.x...2的API需要依赖 orientdb-graphdb模块,而想使用TinkerPop 3 API的话,需要依赖 orientdb-gremlin模块。...支持多种Schema模式,这个setStrictMode(true)指定使用Schema-Full模式,后续插入过程中不能再新增属性,这虽然牺牲了一些灵活性,但是提高了性能并节省了磁盘空间,结合业务场景酌情选择适合的模式...()用来新增一条顶点的记录,OVertex代表顶点(OEdge代表边),其中setProperty()用来设置属性。...在OrientDB中大部分场景下,图的完整性是由数据库实例维护的。上述代码仅仅删除了边的记录,但是数据库引擎会同时把边两端的顶点中相关的link记录清除掉(即删除边的同时,顶点也会被更新)。

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    图查询语言指南

    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。每种语言都有其自身的优势和理想用例,因此让我们深入了解一些最流行的选择。...Gremlin Gremlin 是 Apache TinkerPop 框架的一部分,是一种图遍历语言,支持命令式和声明式查询。...”的顶点开始,遍历传出的“FRIEND”边,并检索连接顶点的名称。...当您编写查询时,您会指定描述您感兴趣的节点和边的模式。然后,查询语言遍历图,沿着边探索节点之间的连接。这种遍历可以像查找直接邻居一样简单,也可以像通过各种关系导航多个跳跃一样复杂。...学习图查询语言的建议 是否对学习一门新的查询语言的前景感到不知所措?别担心,我们有一些建议可以让这个过程更加轻松。 从基础开始 了解图的基础概念是第一步。图由节点、边和属性组成。

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    查询图数据库的新ISO标准GQL

    “GQL 代表了数据查询和操作方面的重要一步,提供了一种用于导航复杂图结构的统一且富有表现力的语言。”...图数据库的可视化(由 Neo4J 提供) 标准化的优势 全球标准机构批准该语言,就像它对 SQL 本身所做的那样,确保了它的稳定性,鼓励用户和工具供应商进一步投资该技术。...知识图可以作为外部存储器,一种可视化 LLM 如何构建其世界观的方式。 Rathle 说:“因此,我可以追踪图并了解它为何得出该答案。”...组件包括: 仅图数据类型(顶点、边、路径) 标量数据类型 标量类型的运算、函数和谓词 事务模型 安全模型 图模式匹配 图类型,用于约束图的内容 GQL 基于 Cypher——以及它的开源变体 OpenCypher...其他图查询语言包括NebulaGraph 的 NQL,Apache Tinkerpop 的 Gremlin,RDF 的 SPARQL 以及 ArangoDB 的 AQL 。

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    图嵌入方法介绍

    随机游走就是从一个顶点出发,随机移动到它的一个邻居节点,将该节点作为新的当前节点,如此循环执行若干步,得到一条游走路径。 DeepWalk主要可分为三个步骤: 采样:通过随机游走对图形进行采样。...训练skip-gram:可以将随机游走得到顶点路径类比为word2vec中的句子。skip-gram将随机游走的一个顶点的one-hot向量作为输入,并最大化其相邻节点的预测概率。...Node2vec是对DeepWalk的改进,虽然也是基于随机游走但却不同于完全随机,它多了两个参数P和Q。参数Q确定随机游走时选择新顶点的可能性,而参数P确定随机游走时返回之前顶点的可能性。...假设前一步是从红色节点游走到绿色节点,那么此时返回红色节点的概率为1 / P,到达未与先前红色节点连接的节点的概率为1 / Q,到达红色节点邻居的概率为1。 其余步骤于DeepWalk基本相同。...如果两个节点共享许多邻居,它们往往是相似的。 作者介绍了一种自动编码器神经网络-如下图所示,该网络由两部分组成,左右的自动编码器均接收节点的邻接向量,并进行训练以重建节点邻接。

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    会一会改变世界的图算法——Dijkstra(狄克斯特拉)算法

    注:狄克斯特拉算法的原始版本仅适用于找到两个顶点之间的最短路径,后来更常见的变体固定了一个顶点作为源结点然后找到该顶点到图中所有其它结点的最短路径,产生一个最短路径树(树是没有环的图)。...更新该节点的邻居的开销,其含义将稍后介绍。 重复这个过程,直到对图中的每个节点都这样做了。 计算最终路径。...0 小于 5,所以基于【海报】,执行第二步,拿到【乐谱】通过【海报】达到其相邻的点的值,分别是【吉他】30 和【架子鼓】35,此时开销数组里面有四个值: 名称 开销 海报 0(已遍历相邻值) 唱片 5...—— 维基百科 在一个博弈过程中,无论对方的策略选择如何,当事人一方都会选择某个确定的策略,则该策略被称作支配性策略。...如果任意一位参与者在其他所有参与者的策略确定的情况下,其选择的策略是最优的,那么这个组合就被定义为纳什平衡。

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    知识图谱-图数据库选型与评测

    通过围绕图进行数据建模,Neo4j会以相同的速度遍历节点与边,其遍历速度与构成图的数据量没有任何关系。...Neo4j使用cypher作为图查询语言, 而HugeGraph基于Apache TinkerPop3框架实现,支持Gremlin图查询语言。...性能测试 结合我们当前对大规模实体和边的存储计算需求,初步确定使用Nebula Graph做为图数据库,对此我们也进一步对Nebula Graph (V2.5.0版本)进行了多场景的性能测试。...也证实了Nebula Graph可通过集群扩容实现接近线性的性能提升。 选型总结:在数据规模较小的情况下(不超过千万顶点上亿边)建议选择Neo4j社区版,其功能最完善、性能也比较稳定。...数据规模较大的情况下选择NebulaGraph,它采用shared-nothing 架构,可通过扩容存储节点来满足多达千亿顶点和万亿边的数据规模,计算层可通过集成SparkGraphx来实现分布式查询计算能力

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    关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)

    大部分图计算系统采用基于BSP模型的同步调度方式,将计算过程分为若干超步(每个超步通常对应一轮迭代),每个超步内所有顶点程序独立并行地执行,结束后进行全局同步。...0.2.4 计算与通信模式 图计算系统使用的通信模式主要分为两种,推动(Push)和拉取(Pull): 推动模式下每个顶点沿着边向邻居顶点传递消息,邻居顶点根据收到的消息更新自身的状态。...标签传播是一种常用的社区发现算法:每个顶点的标签即为自己的社区,初始化时设置自己的顶点编号;在随后的每一轮迭代中,每个顶点将邻居中出现最频繁的标签设置为自己新的标签;当所有顶点相邻两轮之间的标签变化少于某个阈值时则停止迭代...BFS 从选定的节点出发,优先访问所有一度关系的节点之后再继续访问二度关系节点,以此类推。DFS 从选定的节点出发,选择任一邻居之后,尽可能的沿着边遍历下去,知道不能前进之后再回溯。...Dijkstra 的算法首先选择与起点相连的最小权重的节点,也就是 “最临近的” 节点,然后比较 起点到第二临近的节点的权重 与 最临近节点的下一个最临近节点的累计权重和 从而决定下一步该如何行走。

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    关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)系列【一】

    大部分图计算系统采用基于BSP模型的同步调度方式,将计算过程分为若干超步(每个超步通常对应一轮迭代),每个超步内所有顶点程序独立并行地执行,结束后进行全局同步。...0.2.4 计算与通信模式 图计算系统使用的通信模式主要分为两种,推动(Push)和拉取(Pull): 推动模式下每个顶点沿着边向邻居顶点传递消息,邻居顶点根据收到的消息更新自身的状态。...标签传播是一种常用的社区发现算法:每个顶点的标签即为自己的社区,初始化时设置自己的顶点编号;在随后的每一轮迭代中,每个顶点将邻居中出现最频繁的标签设置为自己新的标签;当所有顶点相邻两轮之间的标签变化少于某个阈值时则停止迭代...BFS 从选定的节点出发,优先访问所有一度关系的节点之后再继续访问二度关系节点,以此类推。DFS 从选定的节点出发,选择任一邻居之后,尽可能的沿着边遍历下去,知道不能前进之后再回溯。...Dijkstra 的算法首先选择与起点相连的最小权重的节点,也就是 “最临近的” 节点,然后比较 起点到第二临近的节点的权重 与 最临近节点的下一个最临近节点的累计权重和 从而决定下一步该如何行走。

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