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。”
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。
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
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。
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。
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。
图数据库是一种根据节点和边存储数据的数据库。数据以非常灵活的方式存储，无需遵循预定义的模型。该图形成了两个节点之间的关系，这种关系可以是有向的也可以是无向的。这些数据库旨在处理数据/节点之间的复杂关系。
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。
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
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！
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。
Wordpress 5.5开始官方内置了站点地图，那么WordPress 5.5的内置网站地图怎么使用呢？我不想使用它该怎么操作呢？下面一起来看看官方文档的解释。注：如果不需要，建议禁用此功能。
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。
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。
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
本文的内容最初由Marko Rodriguez和Bobby Norton在Aurelius博客上共同撰写。
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。
定位器地图只有一项工作：显示某物在哪里。这意味着它只需要很少的信息：只需要一个特征区域的指示，以及足够的地理背景，让人们了解它在世界上的位置。保持定位器地图尽可能简单，以防止它在视觉上与主地图或主要故事竞争。
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。
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
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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：
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
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。
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：
文章：SemSegMap - 3D Segment-Based Semantic Localization
图数据库JanusGraph介绍及使用(一)：简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
我们最近发布了 Jmix 的 2.1 版本。这篇文章中，我们将介绍这个新版本中增加的新功能和改进。
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。
在本教程中，您将学习如何在Linux中使用非常重要的grep命令。我们将讨论为什么此命令至关重要，以及如何在命令行中将其用于日常任务中。让我们深入了解一些解释和示例。
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。
Dash是基于Flask的Python可视化工具，严格说来由三个部分组成，首先是Flask提供了标准web环境，再次是plotly这个图表可视化工具，最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart，但就集成性和可视化而言，与dash还是有一定差距。
文章索引 4.1.1 状态栏 4.1.2 导航栏 4.1.3 工具栏 4.1.4 工具栏与导航标准按钮 4.1.5 标签栏 4.1.6 标签栏标准图标 4.1.7 搜索栏 4.1.8 范围栏 4.2.1 活动 4.2.2 活动视图控制器 4.2.3 集合视图 4.2.4 容器视图控制器 4.2.5 图片视图 4.2.6 地图视图 4.2.7 页面视图控制器 4.2.8 浮出层 4.2.9 滚动视图(Scroll View) 4.2.10 分栏视图控制器 4.2.11 表格视图 4.2.12 文本视图 4.2
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。
JanusGraph数据库配置（官网中文翻译）.https://blog.csdn.net/wzwdcld/article/details/82082760
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
如果您尚未设置Sitemap站点地图，请立即进行设置。不仅因为百度搜索推送需要到Sitemap，而大部分搜索引擎都认可sitemap的标准，能够在一定程度上提升搜索引擎发现你的网站的新内容。
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。
【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改，对于修改的内容，文章中用红色的文字进行了说明。 鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题，我也就跟着凑了凑热闹，对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍，还有很多内容仍在学习和探索中，如果大家有什么意见或建议，我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。 在R中绘制地图其实是十分方便的，最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包，然后输入下面的命令： library(maps) library(mapdata) ma
上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库，而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识，作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。
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。
图层是地图最基本的组成部分。它是表示现实世界现象的矢量图形或光栅图像形式的空间数据的集合。大家平常在地图中看到的建筑、点位、道路、河流等都是图层。而最终呈现到我们面前的地图是一个由无数图层叠加起来的地图，今天我在这里就给大家讲一讲在ArcGis中的层。
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。
2.XPath很强悍，但定位性能不是很好，所以还是尽量少用。如果确实少数元素不好定位，那还是选择XPath或cssSelector。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
