初识 OrientDB 文章目录 初识 OrientDB OrientDB 的安装与连接 OrientDB 二进制包安装 Docker 安装 连接 OrientDB 可视化界面连接 OrientDB...的使用 数据库管理 用户管理 Classes 操作 Cluster 操作 通用 CRUD 操作 插入数据 查询数据 修改数据 删除数据 图操作 创建顶点 删除顶点 创建边 删除边 遍历语句 OrientDB...的安装与连接 OrientDB 二进制包安装 OrientDB 的下载地址: http://www.orientdb.org/download # 上传并解压压缩包 tar -zxf orientdb-community...# Ps: OrientDB 默认的连接端口为 2424 可视化界面连接 OrientDB 的的可视化界面为 http://localhost:2480 Ps 可以根据情况将 localhost 更改为...Account REMOVE address = #12:0 # 移除集合中的一个 String 类型的值 UPDATE Account REMOVE addresses = 'Foo' # 按条件移除列表中的特定元素
，通过profile属性关联到Profile类，该类中包含用户的基本信息，而HasFollowed作为边来表述Account之间的 “关注“ 关系。...代码中为phoneNum创建了默认的唯一索引（SB-Tree），因为考虑到手机号码可能需要范围查询（如like 186%），而为Account ID（本文采用UUID）添加UNIQUE_HASH_INDEX...()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。...newEdge()方法可以实现这个动作，需要注意参数的顺序，OrientDB的边是有方向的。...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）。
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。...年的排行榜，其继任者 JanusGraph 也在快速跟进中； 此外一些国内还有一些图开源项目，如 HugeGraph ，将在后面一部分介绍。...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...在OrientDB中，任何类型的数据都是可搜索的，用户域的建模支持面向对象的概念，可以很容易地扩展。每个模型不只是一个层，而是共存于一个引擎中。可选无模式、全模式或混合模式。...HugeGraph 可以与 Spark GraphX 进行链接，借助Spark GraphX 图分析算法（如PageRank、Connected Components、Triangle Count等）对
数学模型 表达力 边属性表达 概念层本体定义 串行化格式 已由 W3C 制定了标准化的语法和语义 3 - 均匀有向标签超图 RDF 图模型强于属性图模型 通过额外方法, 如 “具体化” RDFS、OWL...) 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...三元组表存储方案虽然简单明了，但三元组表的行数与知识图谱的边数相等，其最大问题在于将知识图谱查询翻译为 SQL 查询后会产生三元组表的大量自连接操作 RDF 数据库系统 3store 2.2水平表...缺点: (1) 需要创建的表的数目与知识图谱中不同谓语数目相等，而大规模的真实知识图谱 (如 DBpedia、YAGO、WikiData 等) 中谓语数目可能超过几千个，在关系数据库中维护如此规模的表需要花费很大开销...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。
图数据库的主要职能是管理图数据，因此需要支持高效的对顶点/边的查询与更新；为了方便用户的使用，通常还需要增加对事务（transaction）的支持，从而保证并发操作下的正常运作。...在图数据的操作抽象上，采用基于顶点的视角，比如顶点通过其所有处、边访问其邻接顶点，这一类的操作也是图数据库系统设计的核心。...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。...在图数据上进行分析查询时，也可以直观地通过点边连接的拓扑，交互式找到想要的数据，不需要具备任何的专业知识。...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
一、 简介 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。...其他的图形数据库还包括Oracle NoSQL数据库，OrientDB，HypherGraphDB，GraphBase，InfiniteGraph，AllegroGraph。...Start/Stop 6 以http连接器的形式访问Neo5j数据库（三种连接方式） ?...，登录进去后会让你设置新的密码，设完后进入neo4j管理界面： ?
)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...三元组表存储方案虽然简单明了，但三元组表的行数与知识图谱的边数相等，其最大问题在于将知识图谱查询翻译为 SQL 查询后会产生三元组表的大量自连接操作RDF 数据库系统 3storeundefined图片...快速执行不同谓 语表的连接查询操作.缺点:(1) 需要创建的表的数目与知识图谱中不同谓语数目相等，而大规模的真实知识图谱 (如 DBpedia、YAGO、WikiData 等) 中谓语数目可能超过几千个...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。
从某种意义上讲，将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。...1.3 Neo4j是一个图数据库 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...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。...图数据库模型 2.1 节点 构成一张图的基本元素是节点和关系。在Neo4j中，节点和关系都可以包含属性 ?...4.png 因为关系总是直接相连的，所以对于一个节点来说，与他关联的关系看起来有输入/输出两个方向，这个特性对于我们遍历图非常有帮助： ? 5.png 关系在任一方向都会被遍历访问。
TSINGSEE青犀视频云边端架构产品EasyNVR、EasyDSS、EasyGBS等都是有两种操作系统的版本，一种是linux，一种是windows。...当我们在使用SSH连接远程客户服务器的时候可以有两种方式进行抓包，分别是： 通过tcpdump进行抓包，对于tcpdump抓包，保存到服务器，在拷贝到本地进行分析。...通过wireshark进行抓包，对于ssh连接后，如何使用wireshark？ 本文我们就简单介绍一下如何在SSH连接linux的情况，使用wireshark进行抓包。...6、在Xshell中对创建的SSH会话进行如下设置：“连接>SSH>隧道”的“X11转移”，勾选“X DISPLAY”，参数无需修改。 此时通过SSH连接出现以下错误： ?...如果大家对TSINGSEE青犀视频云边端架构产品的抓包仍有疑问，欢迎联系我们了解。
移除环中的任意一条边（记为边e），剩余的边集合仍然连接所有结点，并且总权重比原集合小（因为e的权重是正数）。这与原集合是最小权重边集合矛盾。 2....，而是检查给定的边集合是否形成环 // 在实际应用中，对于正权重图，可以使用Kruskal或Prim算法 // 对于负权重图，寻找最小权重生成树通常不是一个定义良好的问题（除非有额外的限制，如边的数量限制...这个边集合构成了一棵树（一个环），但是如果我们移除BC或DA中的一条边，比如移除BC，剩下的边集合AB、CD、DA的总权重是1 + 1 + (-2) = 0，这个新的边集合也构成了一棵树（一条路径），并且总权重没有增加...如果图中存在负权重边，这个算法 天工： 证明：如果一个图的所有边的权重都是正值，则任意一个连接所有结点且总权重最小的一个边集合必然形成一棵树 假设与定义 • 图 (G=(V,E)) 其中 (V) 是顶点集...克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm）：这是一种构建最小生成树的算法，它从一个空的边集合开始，然后按照边的权重从小到大的顺序，选择那些不会与已选边形成环的边加入到树中，直到所有的顶点都被连接
初始情况下，OrientDB具有非常好的安全状态，因为连接到服务器实例并连接到数据库都需要身份验证。它还支持其他安全方案，如Kerberos身份验证和LDAP用户，但它们涉及到设置其他软件系统。...在服务器上安装OrientDB Community Edition，安装教程详见腾讯云社区。 本文假定OrientDB安装在/opt/orientdb目录中，与原始安装文章中一样。...现在，再次访问浏览器http://your_server_ip:2480，尝试连接到Studio。这次，连接将被拒绝。 在此步骤中，您将重点放在外部网络的安全性上。...在“状态”下拉菜单中，选择"暂停”。 单击“ 保存用户”。 在下一步中，您将学习如何在静态时加密OrientDB数据库。...要断开与数据库的连接，只需输入： orientdb {db='>disconnect 请记住，用于加密OrientDB数据库的加密密钥不存储在系统上
NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。 如：OrientDB, Neo4J, Titan等。...列数据库的存储方式与行数据库也有显著不同：行式存储中，主键是rowid，由它关联到索引数据；列式存储中，主键是数据本身，关联回rowid，即“数据即索引”。...但是对于图数据库而言，Relationship关系是一等公民（在图数据库领域一般叫做Edge, 图中的箭头）, 与上图中用户本身的顶点Vetex(图中的圆)是相同的地位。...在图数据库中，我要查询userid=1用户的朋友的朋友，只需要先定位到Vertex(1)，然后从这个顶点遍历所有的friend Edge, 就可以查询出想要的结果，就算是6度查询，也不过是多了几层遍历而已...柯尼斯堡七桥问题 -- 一笔画问题 在哥尼斯堡的一个公园里，有七座桥将普雷格尔河中两个岛及岛与河岸连接起来(如图)。问是否可能从这四块陆地中任一块出发，恰好通过每座桥一次，再回到起点？
以列簇式存储，将同一列族数据存在一起 吞吐量大，可扩展性强,更容易进行分布式扩展 功能相对局限 文档型数据库 CouchDB,MongoDB Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的...，不同的是数据库能够了解Value的内容) BSON 数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。...（HBase） # 文档型数据库 数据模型是结构化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。...，用来表示一个对象集合，包括顶点及连接顶点的边。...项目 描述 相关产品 Neo4j、OrientDB、GraphDB等等 数据模型 图结构 典型应用 大量复杂、互连接、低结构化的图结构 优点 灵活性高、支持复杂的图算法、可以用来构建复杂的关系图谱 缺点
返回顶部元素，但并不移除它 面试中关于栈的常见问题： 使用栈计算后缀表达式 对栈的元素进行排序 判断表达式是否括号平衡 队列 与栈相似，队列是另一种顺序存储元素的线性数据结构。...： 反转链表 检测链表中的循环 返回链表倒数第N个节点 删除链表中的重复项 图 图是一组以网络形式相互连接的节点。...节点也称为顶点。 一对节点（x，y）称为边（edge），表示顶点x连接到顶点y。边可以包含权重/成本，显示从顶点x到y所需的成本。...找到两个顶点之间的最短路径 树 树形结构是一种层级式的数据结构，由顶点（节点）和连接它们的边组成。...散列数据结构的性能取决于以下三个因素： 哈希函数 哈希表的大小 碰撞处理方法 下图为如何在数组中映射哈希键值对的说明。该数组的索引是通过哈希函数计算的。
反转链表 检测链表中的循环 返回链表倒数第N个节点 删除链表中的重复项 图 图是一组以网络形式相互连接的节点。...节点也称为顶点。 一对节点（x，y）称为边（edge），表示顶点x连接到顶点y。边可以包含权重/成本，显示从顶点x到y所需的成本。 ?...找到两个顶点之间的最短路径 树 树形结构是一种层级式的数据结构，由顶点（节点）和连接它们的边组成。...面试中关于树结构的常见问题： 求二叉树的高度 在二叉搜索树中查找第k个最大值 查找与根节点距离k的节点 在二叉树中查找给定节点的祖先节点 字典树（Trie） 字典树，也称为“前缀树”，是一种特殊的树状数据结构...散列数据结构的性能取决于以下三个因素： 哈希函数 哈希表的大小 碰撞处理方法 下图为如何在数组中映射哈希键值对的说明。该数组的索引是通过哈希函数计算的。 ?
在本文中，您将学习如何在Ubuntu 14.04服务器上安装和配置OrientDB的最新社区版。...这就是我们将在此步骤中安装的Java版本。...在此步骤中，我们将下载并安装最新的OrientDB社区版。...以下是如何在users标记中添加用户的示例： /opt/orientdb/config/orientdb-server-config.xmlorientdb/log目录中错误日志文件中的线索。
—返回顶部元素，但并不移除它 面试中关于栈的常见问题 使用栈计算后缀表达式 对栈的元素进行排序 判断表达式是否括号平衡 队列 与栈相似，队列是另一种顺序存储元素的线性数据结构。...true 面试中关于链表的常见问题 反转链表 检测链表中的循环 返回链表倒数第N个节点 删除链表中的重复项 图 图是一组以网络形式相互连接的节点。...节点也称为顶点。 一对节点（x，y）称为边（edge），表示顶点x连接到顶点y。边可以包含权重/成本，显示从顶点x到y所需的成本。...找到两个顶点之间的最短路径 树 树形结构是一种层级式的数据结构，由顶点（节点）和连接它们的边组成。...散列数据结构的性能取决于以下三个因素： 哈希函数 哈希表的大小 碰撞处理方法 下图为如何在数组中映射哈希键值对的说明。该数组的索引是通过哈希函数计算的。
本文将详细介绍图的基本概念、不同的表示方法，以及如何在 Python 中实现它们。 ❤️ ❤️ ❤️ 1. 什么是图？ 图是由节点（顶点）和它们之间的边组成的抽象数据结构。...它可以用来表示各种关系，例如社交网络中的朋友关系、城市之间的道路连接、计算机网络中的数据传输等。在图中，节点表示实体，边表示实体之间的关系。...图的一些重要概念包括： 节点（顶点）：图中的单个实体，可以包含各种信息。 边：连接两个节点的关系。边可以是有向的（从一个节点到另一个节点）或无向的（双向的）。...图的基本概念 在图论中，有一些基本概念值得了解： 有向图和无向图：有向图中的边有方向，从一个节点指向另一个节点。无向图中的边没有方向，可以双向移动。 度：节点的度是与该节点相关联的边的数量。...如果节点 i 与节点 j 之间存在边，则在矩阵中的 ( i , j ) 和 ( j , i ) 位置上将包含相应的信息，如权重。否则，这些位置将包含空值或零。
接下来，开始求解A到某个节点的第一个最短距离，通过邻接矩阵，我们自然可以找到与A存在边连接的所有顶点，即顶点B，顶点C； ?...这个考虑是正确的，但是Dijkstra算法假定了边的权重值必须大于0，这样的假定，可以避免经过D到B的路径不可能小于5，因为除了A->B外，其他所有达到B的路径必然经过C，与C相连的顶点中，到达B是最小的...S集合初始只有源顶点即顶点A，V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点，dist字典值都为-1；紧接着，根据邻接矩阵，找出与A存在边的顶点list，遍历list，依次更新dist字典（比如list={B...,C}，则依次更新字典键为B,C 的距离值）, 求出与 A 距离最近的顶点，并从V集合中移除到S集合中； 2....抓出S集合的最后一个元素，根据邻接矩阵，找出V集合中与之存在边的顶点list，遍历list，求出与之距离最小的顶点，并从V集合中移除到S集合中。
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