Gremlin是JanusGraph的查询语言，用于从图中检索数据和更新数据。 Gremlin是一种面向路径的语言，它能够简洁地表示复杂的图形遍历和多步操作。 Gremlin是一种函数式语言，遍历运算被链接在一起形成类似路径的表达式。 例如，“从Hercules，遍历他的父亲，然后他父亲的父亲，并返回祖父的名字。”
本文的内容最初由Marko Rodriguez和Bobby Norton在Aurelius博客上共同撰写。
Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言，而TinkerPop是JanusGraph的搜索引擎。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。
注意，这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能，并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点：
图形数据库是 NoSQL 数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。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。
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
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。
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。
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。
目前我们的图数据库数据量为 顶点 20 亿，边 200 亿的规模。在迁移之前我们使用的 AgensGraph 数据库 一个主库四个备库，机器的配置都比较高，256G 内存 SSD 的磁盘，单机数据量为 3T左右。 在数据量比较小的情况下 AgensGraph 表现非常稳定优异，我们之前一主一备的情况下支撑了很长一段时间。 但随着公司业务的急速发展，图越来越大，占用的磁盘越来越多，对应的查询量也越来越大，随之这种方案的问题就暴露出来了
在数据库深度挖掘的第三部分中，我们与JanusGraph PMC成员Florian Hockmann和Jason Plurad进行了交流，以获得关于广泛的Graph世界的一些指导。
首先，在数据结构中，图是一种由顶点（vertex）集合及顶点间关系集合组成的一种非线性数据结构。
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
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。它支持 Apache Cassandra 和 Apache HBase 作为存储后端，并提供原生支持 Gremlin 图遍历语言。
设想一个场景： 在金融的反欺诈场景下，当一个用户小李 请求订单，我们可以设定一个规则：
Apache TinkerPop 提供了图数据库的抽象接口，方便第三方实现自己的图数据库以接入TinkerPop 技术栈，享受TinkerPop 的Gremlin、算法等福利。TinkerPop将这些第三方称为“Provider ”，知名的Provider包含janusGraph、neo4j、hugegraph等。
我将直接切入主题，Jaeger目前只可视化收集来自测仪应用程序的数据。它不执行任何后处理（除了服务依赖关系图）或任何计算，以从它收集的跟踪中获得其他有趣的指标或特性。这是一个遗憾，因为跟踪包含了所有遥测信号中最丰富的信息！
JanusGraph采用多层数据缓存来促进快速图形遍历。这里按照从JanusGraph事务中访问它们的顺序列出了缓存层。缓存越接近事务，缓存访问越快，内存占用和维护开销就越高。
JanusGraph设计的目的是处理大图，单机无论是在存储和计算能力上都无法满足大图处理。大规模图实时计算和分析是JanusGraph最基本的优势。本节将讨论更多JanusGraph特有的优势以及它底层支持的存储方案。
关于HugeGraph，官方资料是这样介绍的，它是一款易用、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， 具备完善的工具链组件，助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph 支持百亿以上的顶点和边快速导入，并提供毫秒级的关联关系查询能力（OLTP）， 并可与 Hadoop、Spark 等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。
图的查询和传统SQL查询有很大不同，它更加直观易于理解，但是偏离底层存储模型更远。Gremlin 是Apache TinkerPop开源项目的一部分，它是专门用于图数据库查询的语言，采用类 Scala 语法。需要了解 Gremlin可以参考下文档https://github.com/tinkerpop/gremlin/wiki。
探索图数据库模型的力量，以及 Cypher、Gremlin 和 SPARQL 等图查询语言如何简化对复杂互连数据的处理。
图查询语言是用于对图数据进行查询和操作的编程语言。随着图数据库的兴起和图数据的应用场景逐渐增多，图查询语言也在不断进化。
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
图数据库JanusGraph介绍及使用(一)：简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
JanusGraph数据库配置（官网中文翻译）.https://blog.csdn.net/wzwdcld/article/details/82082760
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
无监督接触预测 (Unsupervised Contact Prediction) 是在蛋白质结构测定和设计过程中揭示蛋白质物理、结构和功能约束的核心。几十年来，主要的方法是从一组相关序列中推断进化约束。在过去的一年里，蛋白质语言模型已经成为一种潜在的替代方法，但目前性能还没有达到生物信息学中最先进的方法。本文证明了Transformer的注意图 (Attention Map) 能够从无监督语言建模目标中学习蛋白质序列中各个残基之间的接触距离。我们发现，迄今为止已经训练过的最高容量模型已经优于当前最先进的无监督接触预测的工作流程，这表明过去这些繁琐的工作流程可以用端到端模型的单向传递工作流程来代替。
图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据，而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系（边）来体现，也可处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。 图将实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景，从宇宙火箭的建造到道路系统，从食物的供应链及原产地追踪到人们的病历，甚至更多其他的场景。 图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。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。 目前主流的图数据库有：Neo4j，FlockDB，GraphDB，InfiniteGraph，Titan，JanusGraph，Pregel等。下面说一下JanusGraph 官网上：
JanusGraph 旨在提供不止一台机器的图数据的存储和计算能力。实时的图数据遍历和分析查询是JaunsGraph的基本特性。本节将讲解JanusGraph的特性和所支持的底层持久性解决方案。
1.树（Tree）是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中：(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点；(2)当n>1时，其余节点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2……Tm，其中每一个集合本身又是一颗树，并且称为根的子树(SubTree)
可以使用ConfiguredGraphFactory去配置JanusGraph Server。 ConfiguredGraphFactory是图的一种访问方式，类似于JanusGraphFactory。 这些图的工厂类提供了动态管理托管在服务器上的图的方法。
对于支持Gremlin语法的图数据库，可以通过Gephi中的Graph Streaming插件将输入导入到Gephi中，进行数据可视化展示。
学习数据分析的朋友们都知道，算法是不可或缺的，或者说算法在一定程度上可以更好的量化的一个人的学习能力和水平。本文整理了经典的八大算法，相关的资料希望能帮助大家了解。
第一章 绪论 什么是数据结构？ 数据结构的定义：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 第二章 算法 算法的特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。 什么是好的算法？ ----正确性、可读性、健壮性、时间效率高、存储量低 函数的渐近增长：给定两个函数f(n)和g(n)，如果存在一个整数N，使得对于所有的n>N，f(n)总是比g(n)大，那么，我们说f(n)的增长渐近快于g(n)。于是我们可以得出一个结论，判断一个算法好不好，我们只通过少量的数据是不能做出准确判断的，如果我们可以
知识图谱是描述客观世界存在的概念或实体以及它们之间的关系，本质上是一种基于图模型的关联网络知识表达，将实体抽象为顶点，将实体之间的关系抽象为边，通过结构化的形式对知识进行建模和描述，并将知识可视化。由于极强的表达能力和可解释性，当前已大量应用在搜索引擎、故障诊断、辅助检修、智能问答、推荐等多个领域。
在计算机发展飞速的今天，也许有人会问，“今天计算机这么快，算法还重要吗？”其实永远不会有太快的计算机，因为我们总会想出新的应用。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，价格也在不断下降。可我们不要忘记，需要处理的信息量更是呈指数级的增长。现在每人每天都会创造出大量数据。日益先进的纪录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长。在科学研究方面，随着研究手段的进步，数据量更是达到了前所未有的程度。无论是三维图形、海量数据处理、机器学习、语音识别，都需要极大的计算量。在网络时代，越来越多的挑战需要靠卓越的算法来解决。
线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。 逻辑上，每个元素有且只有一个直接前驱，有且只有一个直接后继（表头表尾元素例外）
本文介绍了基于内外存数据结构的三维空间数据的高效关联规则挖掘算法。该算法使用一种改进的时空关联规则挖掘算法，同时利用了三维空间数据的特点和内外存数据结构的优势，提高了算法的效率。具体来说，该算法首先利用外存数据结构将三维空间数据转换为二维数据，然后利用内存数据结构进行关联规则挖掘。实验结果表明，该算法在处理大规模三维空间数据时具有较好的效率和准确性。
算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。 算法步骤： 1 从数列中挑出一个元素，称为
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。 算法步骤： 1. 从数列中挑出一个元素，称为「基准」（pivot），
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(n log n) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。
随着越来越多的开源软件、微服务架构的出现，所有的软件都在宣称自己是高性能的，大量的软件在滥用市场宣传混淆视听，把完全不具备高性能特征的系统鼓吹成无所不能，这让大众很难甄别出哪些是真材实料，哪些是狗皮膏药，哪些是滥竽充数。更有别有用心的厂家，打着符合国际、国内标准旗号的发布的颠倒黑白的性能评测报告——例如某互联网大厂与另外一家同城的图数据库创业公司就先后鼓吹自家的图数据库系统性能全球第一，但实际上所有测试结果都采用接口预先封装的模式，无论多复杂的查询逻辑，结果永远是几毫秒返回，既无查询语句，也没有查询结果的正确性验证，这就属于典型的盗名欺世。
JanusGraph使用Gremlin Server引擎作为服务组件来处理和响应客户端查询。 当打包在JanusGraph中时，Gremlin Server被称为JanusGraph Server。
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
