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。...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。...通过name属性上的唯一索引，可以检索到Saturn顶点，然后可以查到它的所有属性值(即Saturn属性的键值对)。...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。...这也可以使用循环的方式来查询，实际上Hercules是从Saturn在in('father') 路径上循环两次到达的点。
语法 RPQ 超集 (增加反向边和属性集上的否定) 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...(2) 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。..., 实现了 SPARQL 和 Gremlin StarDog 商业 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...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。
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。...Hadoop 2和 Tinkerpop 3.2.3，采用 Gremlin 图查询语言； Neo4j：Neo4j 使用「图」这种最通用的数据结构来对数据进行建模，使得 Neo4j 的数据模型在表达能力上非常强...Gremlin：数据以属性图的形式存在，可以认为是上面两种的混合体，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。...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...，修改完成后再写回，效率较低； 对边的属性过滤，将数据取回客户端，在客户端进行过滤，增加了网络传输的消耗； 一言以蔽之，目前基于 NoSQL的图数据库，都可以视为只是在分布式 NoSQL 上封装了一层逻辑的图
图模式匹配查询语法CGPCGPCGP(无可选)1CGPCGP语义子图同态、包 2无重复边、包 2子图同态、包 2子图同构 3、包 2子图同态、包 2导航式查询语法RPQ 超集 (增加反向边和属性集上的否定...)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...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。...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。
通过Gremlin查询语言在JanusGraph基础上开发的应用程序，用户可以避免被数据库绑定，因为他们的应用程序可以迁移到支持Gremlin的其他图数据库。...V：图中所有的顶点。 has('name', 'hercules')：过滤出顶点name为hercules的顶点。 out('father')：从hercules顶点遍历出边为father的边。...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。...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。
本文的内容最初由Marko Rodriguez和Bobby Norton在Aurelius博客上共同撰写。 webwxgetmsgimg.jpg 点阵是一个有特定且明确结构的图。...首先必须存在4个角顶点，每个角顶点的度数都为2；然后在每边有19个度数为三的顶点，假设有4条边，则有76个这样的点（19 x 4 = 76）；最后，在点阵的内部正方形中存在19行每行19列个度数为4的顶点...它有6条不同的路径，这可以在Gremlin中验证。...更一般地，一个nxn点阵有多少条路径？理论上，Gremlin可以遍历和计数这些路径。但是，这种方法有限制。...对于Gremlin来说，在合理的时间内枚举这些路径太勉强了。
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。...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 。...HugeGraph的系统架构主要包括存储层、计算层和用户接口层三个功能层次。 HugeGraph 的存储层包括图数据（顶点、边和属性等）存储、索引数据存储和 Schema 元数据存储。
而图数据库，则是以图这种具有点边结构来增、删、改、查之类操作的NoSQL数据库，它特别擅长处理大数据之间的关联。...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...HugeGraph有以下特点： 顶点、边：支持基本增删改查操作，支持有向图，支持两顶点间同一类型多条边，支持超级点。...属性：支持属性图、支持多值属性、支持多样化的属性类型、支持顶点属性追加与合并。 元数据：支持丰富的Schema校验，如属性是否可空（可选），支持Schema动态修改。...在浏览器测试运行下，输入1+3，若能显示[4]，即已经完整启动完成，可在以下Studio界面玩Gremlin图数据库语言了。 ?
. - 将顶点标识符（即userId）作为参数并执行索引查找以确定顶点是否已存在的辅助函数。如果存在，则返回顶点，但如果它不存在，则会创建该顶点。...在处理100万条边或更多时，我们有必要在过程中执行中间提交。 要执行此脚本，请将其复制到Titan安装目录根目录下的文件中。请注意，该脚本将在文件系统上生成Titan数据库。开始Gremlin 。...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。数据根据时间窗口分成几种尺寸。...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。
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 属性描述了点和边的信息，例如，一个点包含属性：名称、年龄，一个边包含属性：时间戳 点、边、属性 就构成了一个图...图计算已经有了丰富的历史，他有查询语言，和复杂的算法，例如 路径分析、点的类聚、排序、子图识别 …… 正是因为图具有灵活的数据结构，并包含了丰富的复杂算法，所以图结构被广泛应用于数据挖掘、数据分析 TinkerPop...不仅适用于单机中的小型图，也可以工作在多机计算集群中的海量图，像 DataStax 和 IBM 等大型组织都在使用，Amazon 最近在使用 TinkerPop 处理他的订单图谱，这个规模非常大，含有万亿数量级的边
图2.1 属性图示例 Tinkerpop3是tinkerpop图计算框架的第三代产品。跟一般计算相似，图计算在结构（图）和处理（遍历）做了区分。图的结构是由点、边和属性定义的数据模型。...图2.2 Tinkerpop 系统框架 TinkerPop是由多个可共同操作的组件组成的架构。Core TinkerPop3 API是整个架构的基础，它定义了什么是点、边和属性。...一旦实现，Gremlin遍历可以在图数据库（OLTP）和图处理器（OLAP）上执行。然而，Gremlin语言是基于图的领域特定语言，根据点和边来解释图。用户也可以创建自己的领域特定语言。...3.2 协调多种图遍历 Gremlin遍历机具有更好的普遍性。...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。
迁移背景介绍 目前我们的图数据库数据量为 顶点 20 亿，边 200 亿的规模。...方案一：利用 GremlimServer 批量插入 我们最开始采用的数据导入方式是连接 GremlinServer 批量插入顶点，然后再插入边，在插入边的同时需要检索到关联的顶点。...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，...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
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...GraphTraversal inside GraphTraversal通过了顶点，边等提供了对图数据的一种解释，并因此提供图形遍历DSL。...使用64位的顶点Id作Key指向相应顶点的邻接表row。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。...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。...众所周知搜索引擎使用全文搜索的技术，本质上是term->document倒排索引，如下query ”XX明星的老婆的弟弟的舅舅的儿子叫什么“ 使用全文搜索方式完全丧失了答案的正确性，使用图数据库轻而易举能得到正确答案
文档存储与键值存储有许多相似之处，但是一个关键的区别是文档型数据支持数据上增加结构，例如对特定属性进行索引以支持快速检索。...在这种情况下，你可以选择为你的服务创建一个具有对底层表的只读访问的图，然后通过这个“前门”处理所有的变化——即通过这个“前门”去调用那些“拥有”这些数据类型的其他服务的API。...图：对于象服务D那样相关度很高的数据，DSE的图是一个高度可扩展的图形数据库，它构建于DSE数据库之上。...DSE图支持来自Apache tinkerpop项目中强大的功能和表现力的Gremlin API。...用图的方法去表示（即DSE图）高度关联的数据，特别是在实体之间的关系有多个或多个属性，并且数量比实体自己的属性多的时候，或者需要在相同的实体之间捕捉多对多的关系的时候。 4.
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。...open()方法使用指定属性文件中的配置选项创建新的Titan图，或打开现有图。配置文件包含高级配置选项，例如要使用的存储后端，缓存后端和一些其他选项。您可以创建自定义配置文件并使用它。...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。...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。...结论 在Ubuntu 16.04上配置完Titan Graph数据库，有关更多Titan的更多内容，查看官方文档了解更多信息 。
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...我们知道一个图包含节点和边，如下图： 在图数据库中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（边）。...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。...，从而振兴分布式图系统的开发” JanusGraph从Apahce TinkerPop中吸收了对属性图模型（Property Graph Model）的支持和对属性图模型进行遍历的Gremlin遍历语言...类似于下面这种图，包含节点和边，节点包含多个属性： 关键点 弹性和线性可扩展性，适用于不断增长的数据和用户群。 用于性能和容错的数据分发和复制。 多数据中心高可用性和热备份。
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...在图数据库中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（边）。...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。...，从而振兴分布式图系统的开发” JanusGraph从Apahce TinkerPop中吸收了对属性图模型（Property Graph Model）的支持和对属性图模型进行遍历的Gremlin遍历语言...类似于下面这种图，包含节点和边，节点包含多个属性： ? 关键点 弹性和线性可扩展性，适用于不断增长的数据和用户群。 用于性能和容错的数据分发和复制。 多数据中心高可用性和热备份。
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。...每个Gremlin遍历由一系列步骤（可能存在嵌套）组成，每一步都在数据流（data stream）上执行一个原子操作。...path().by("name") 步骤：1.找到gremlin节点 2.遍历查找gremlin的被管理关系 3.直到查找到的节点包含title为ceo的节点为止 4.在遍历路径中的管理者姓名...groupCount().by("title") 步骤：1.获取gremlin用户顶点并将该顶点设置为a，则下面的a便代表gremlin这个顶点 2.找到gremlin创造的项目，并且创建这些项目的人...命令式的Gremlin遍历告诉遍历者如何在遍历中的每一步进行。 例如，下面的命令遍历首先将遍历器放置在表示Gremlin的顶点处。
图片图查询语言的进化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。...例如，一些现代的图查询语言支持路径查询、连接查询、聚合查询等。性能的优化：进化的图查询语言不仅关注查询的灵活性，还注重提高查询的性能。...新的语言通过引入索引、优化查询执行计划等手段，提升查询的效率和响应速度。易用性的提升：为了让开发者更加方便地使用图查询语言，新的语言在语法设计上更加简洁和易读。...GQL 集成了 Cypher、SPARQL 和其他图查询语言的优点，具有较高的灵活性和易用性。Gremlin：Gremlin 是一种图遍历语言，适用于各种图数据库。...它通过遍历图的顶点和边来执行查询，具有非常强大的表达能力和灵活性。Gremlin 的语法较为低级，适合有一定图数据库使用经验的开发者。
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。...TinkerPop使您能够使用相同的图结构和Gremlin图遍历语言，使用相同的代码来生成多个图数据库。...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。...即使给定顶点上有合理数量的边，查询将触及的图元素的数量也会随着几次跳跃呈指数增长。考虑将图结构反规范化，这样就可以更好地利用过滤(在标签或属性上匹配)来减少查询早期的元素数量。
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