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。
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
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。”
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。
本文的内容最初由Marko Rodriguez和Bobby Norton在Aurelius博客上共同撰写。
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。
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。
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
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。
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:
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。
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。
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。
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。
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。
JanusGraph数据库配置(官网中文翻译).https://blog.csdn.net/wzwdcld/article/details/82082760
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。
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
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!
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。
图数据库JanusGraph介绍及使用(一):简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
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:
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)。
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
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。
gremlin的查询是流式查询,一步一步的进行下去,当然这里的“一步”可能是一个方法(g.V().has())也可能是多个方法组成的一步(g.V().order().by(desc,‘age’))。下面看一个案例
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。
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。
之前一直以为在gremlin查询中,gremlin的both()和bothE().bothV()效果相同。但是在实际应用中,发现他们并不是相同的。
摘要:在本文中 360 数科的周鹏详细讲解了业务从 JanusGraph 迁移到 Nebula Graph 带来的性能提升,在机器资源不到之前 JanusGraph 配置三分之一的情况下,业务性能提升至少 20 倍。
文章的开头我们先来看下什么是图数据库,根据维基百科的定义:图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库,它使用节点、边和属性来表示和存储数据。
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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。
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。
2018年年末,我在Internet Explorer浏览器中发现了一个类型混淆漏洞,利用该漏洞可以获得一个write-what-where原语。直到今年4月份,该漏洞才得到了修复,相应的编号为CVE-2019-0752。虽然通过该漏洞本身只能获得受控的写入原语,并且不会导致信息泄漏,但是仍然存在直接且高度可靠的代码执行路径。此外,该漏洞利用代码无需使用sh
来源:机器之心 作者:Peter Gleeson 校对:吼海雕 编辑:冯夕琴 本文共6800字,建议阅读17分钟 本文对一些聚类算法进行了基础介绍,并通过简单而详细的例证对其工作过程进行了解释说明。 看看下面这张图,有各种各样的虫子和蜗牛,你试试将它们分成不同的组别? 不是很难吧,先从找出其中的蜘蛛开始吧! 完成了吗?尽管这里并不一定有所谓的「正确答案」,但一般来说我们可以将这些虫子分成四组:蜘蛛、蜗牛、蝴蝶/飞蛾、蜜蜂/黄蜂。 很简单吧?即使虫子数量再多一倍你也能把它们分清楚,对吗?你只需要一点时
选自Medium 作者:Peter Gleeson 机器之心编译 参与:吴攀、蒋思源、李泽南、李亚洲 在理解大数据方面,聚类是一种很常用的基本方法。近日,数据科学家兼程序员 Peter Gleeson
Janusgraph Index --> graph index && vertex-centric index
hugegraph 是百度开源的基于tinkerpop的图数据库,支持通过gremlin进行查询。
graph = JanusGraphFactory.build().set("storage.backend", "inmemory").set("storage.hostname","10.158.69.75").open()
随着社交、电商、金融、物联网等行业的快速发展,现实组成了一张庞大的关系网,传统数据库很难处理关系运算,大数据行业需要处理的数据之间的关系随着数据量呈几何指数增长,亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库,图数据库应运而生。本文将探讨图数据库在数据资产可视化中的应用。
在一张社区网络里,可能需要查询出各个顶点邻接关联的顶点集合,类似查询某个人关系比较近的都有哪些人的场景。
在理解大数据方面,聚类是一种很常用的基本方法。近日,数据科学家兼程序员 Peter Gleeson 在 freeCodeCamp 发布了一篇深度讲解文章,对一些聚类算法进行了基础介绍,并通过简单而详细
图数据库是 NoSQL 的一种,一种将关联数据的实体作为顶点,关系作为边来存储的特殊类型数据库,能够高效地对这些点边结构进行存储、检索和查询。它的优点是可以很自然地表示现实世界。比如社交关系(可以清楚地看到共同好友)、股东关系甚至银行账户流动关系。
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。
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