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。
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。
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。
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。
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。
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：
这里有个关键词”semantic queries”，与之相对应的可能是形式语言（Formal Language）中只关心句法。最让人心碎的是：
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：
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
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：
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。”
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
最近在对图查询语言 GQL 和国际标准草案做个梳理，调研过程中找到下面这篇 mark 了没细看的旧文（毕竟收藏就是看过）。做个简单的记录。
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！
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
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
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。
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。
图数据库JanusGraph介绍及使用(一)：简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
POST http://localhost:8080/graphs/hugegraph/schema/indexlabels
导读：作为一种基础的数据结构，图数据的应用场景无处不在，如社交、风控、搜广推、生物信息学中的蛋白质分析等。如何高效地对海量的图数据进行存储、查询、计算及分析，是当前业界热门的方向。本文将介绍字节跳动自研的图数据库ByteGraph及其在字节内部的应用和挑战。
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。
hugegraph 是百度开源的基于tinkerpop的图数据库，支持通过gremlin进行查询。
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）。
JanusGraph是一个分布式图形数据库，这意味着它可以在多节点集群中进行设置。 但是，在这样的环境中工作时，有一些重要的事情需要考虑。 此外，如果配置正确，JanusGraph会为用户处理一些特殊注意事项。
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。
JanusGraph是一个图形数据库引擎。 JanusGraph本身专注于压缩图序列化、丰富图数据建模、高效的查询执行。 此外，JanusGraph利用Hadoop进行图分析和批处理。JanusGraph为数据持久化，数据索引和客户端访问实现了强大的模块化接口。 JanusGraph的模块化架构使其能够与各种存储，索引和客户端技术进行互操作; 这也使得JanusGraph升级对应的组件过程变得更加简单。
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。
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
导语：蛋白质在进化过程中，会发生氨基酸突变，破坏了残基之间的相互作用而导致蛋白质结构不稳定，若此时与突变残基具有相互作用的残基也随之发生突变，且构成新的相互作用，使蛋白质结构保持稳定，称这种变化为蛋白质共进化。本次介绍一篇由美国华盛顿大学霍华德休斯医学院研究团队于2014年5月发表在eLife上的一篇文章，该文章利用共进化信息实现了对蛋白质间残基-残基相互作用的鲁棒且准确的预测。
JanusGraph数据库集群是由一个或多个JaunsGraph实例组成。获取JanusGraph必须提供一个配置信息告诉JanusGraph怎么建立连接。
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JanusGraph数据库配置（官网中文翻译）.https://blog.csdn.net/wzwdcld/article/details/82082760
据 Dgraph Labs 创始人 Manish Rai Jain 在其宣布 1.0.0 版本正式发布 的 文章 中透漏，他们已完成了由贝恩资本投资公司的 Salil Deshpande 领头的 300 万融资。凭借早期在基础设施软件和开源软件方面的经验，Salil 将加入 Dgraph 董事会。Jain 表示，这一轮融资正好是我们扩大云服务的时机，并继续建立世界上最先进的图数据库。
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。
因为我之前都要使用博客记录的习惯 所以下面很多链接都链接向我自己写的博客上的 所以导致下面看起来内容不多 其实下面内容还是有的
JanusGraph 中文文档 目录 介绍 JanusGraph的优势 架构概述 快速开始 JanusGraph 基础 配置 Schema和数据类型 Gremlin查询语言 JanusGraph Server 部署方案 ConfiguredGraphFactory 多节点JanusGraph集群的的注意事项 使用索引 Transactions JanusGraph Cache Transaction 日志 常用配置 常见问题 技术限制 存储 Apache Cassandra Apache HBase G
Neo4j是一个开源的图形数据库管理系统，它基于Java语言开发。与传统的关系型数据库不同，Neo4j使用图形结构来存储和查询数据，这使得它在处理复杂关系时更加高效和灵活。
在之前的博客文章，“用Jaeger做数据分析｜跟踪告诉我们更多！”，我们已经介绍了我们的数据科学计划和平台。最终目标是在Jaeger项目中开发基于AI/ML的新功能，这将为我们的应用提供新的见解。这种类型的功能也称为AI操作（AI operations，AIOps）。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。
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。
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。
图数据库的基本概念主要包括图、节点、边、属性、图查询和图算法。通过将数据以图的形式存储和查询，图数据库可以更方便地表示和处理实体之间的关联关系。
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
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。
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