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。...每个步骤都可以分解并显示其结果。 在构建更大，更复杂的查询时，这种构建遍历/查询的方式很有用。...每个的函数在下面逐条列出，其中V是顶点而U是任何对象，其中V是U的子集。...Gremlin的其他语言驱动和实现也是可以使用的。 2. 遍历迭代 Gremlin控制台其中的一个特性是它从gremlin>prompt自动迭代所有的查询结果。...toList() - 获取所有的结果作为一个list，如果没有结果则返回空列表。
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...，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）。...大规模数据：支持批量插入顶点/边、支持超级顶点、支持流式分页获取、支持Shard并行获取。...，用户根据实际情况选择一种即可； API：内置REST Server，向用户提供RESTful API，同时完全兼容Gremlin查询。
Graph of the Gods 标示 含义 加粗的key 图中的索引键 加粗带星的key 图中的索引键值必须是唯一的 带下划线的key 以顶点为中心的索引键 空心箭头的边 特定的边(不能重复) 尾部十字的边...Groovy构建在Java语言之上，具有很多简洁的语法，使交互式编程变得更加容易。同样的，Gremlin-Groovy也是构建在Groovy之上，具有简洁的语法，使得图的遍历变得容易。...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。...以顶点为中心的索引将在后续中讲解。 图遍历示例 Hercules是Jupiter和Alcmene的儿子，拥有超能力。Hercules是一个半神半人，因为他的爸爸是神他的妈妈是人类。
正如之前发表的一篇名为Polyglot Persistence and Query with Gremlin的博客文章所解释的，Gremlin REPL是一个处理任何类型数据的灵活环境。.... - 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。...此代码将选项卡上的文本行分割以创建包含两个userID值的列表。...即使是100万条边的规模，复杂性也仅仅来自批量加载脚本。本节中的加载脚本提供了一个良好的框架，我们可以在其上实现更加复杂的加载。 1000万 [gremlin-to-the-7.png?...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。
第2步 - 使用Gremlin查询图表 Gremlin是一种图形遍历语言，用于查询，分析和操作Graph数据库。现在Titan已经设置并启动，您将使用Gremlin创建和查询Titan的节点和边缘。...> Gremlin控制台加载了几个插件以支持Titan和Gremlin特有的功能。...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。...在图形数据库中，您主要通过遍历它来查询数据，而不是像关系数据库一样检索具有连接和索引的记录。为了遍历图形，我们需要来自graph参考变量的图形遍历源。以下命令可实现此目的。...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。
这里主要列举下它的优点： 分布式图数据库，支持水平拓展 底层存储基于 Hbase/Cassandra ，技术成熟 支持 OLAP 对图进行批量处理，丰富图的功能 支持 TinkerPop Gremlin...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，...数据导入过程 接下来就是按需要的格式生成导入数据，这中间有个值得注意的地方就是确保顶点 ID 的唯一性，确保数据没有重复，不然会导入失败。...经过分析发现慢的最主要的原因就是 JanusGraph 获取顶点属性特别慢，默认居然不是并行获取而是逐条获取。...5.未来 虽然经过上面的优化，我们发现在数据量比较大的情况下，查询还是比较慢。经过分析发现主要从 Hbase 获取大量数据比较慢。
上述描述可能比较抽象，举个实例： DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发...，进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。...该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。...如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。 2. 子问题重叠性质。
上述描述可能比较抽象，举个实例： DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发，...进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。...该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。...如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。 2. 子问题重叠性质。
上述描述可能比较抽象，举个实例： DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1 邻接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发...，进行类似的访问，…如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。...该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及 G 中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。...如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。 2. 子问题重叠性质。
上述描述可能比较抽象，举个实例： DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发，...进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。...该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分(即子问题)，再合并子问题的解以得出原问题的解。...如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质(即满足最优化原理)。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。 2. 子问题重叠性质。
上述描述可能比较抽象，举个实例： DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发...，进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。...该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及 G 中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。...如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。 2、子问题重叠性质。
上述描述可能比较抽象，举个实例： DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发...，进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。...该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。...大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。...如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。 2. 子问题重叠性质。
CGP 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...PGQL 默认的图模式匹配查询语义是子图同构, 可使用 ALL 关键字改为子图同态. 4. SPARQL 中只有当使用 * 运算使得属性路径查询无法等价写为 CGP 时才使用集合语义. 5....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...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。
RDF 由节点和边组成，节点表示实体/资源、属性，边则表示了实体和实体之间的关系以及实体和属性的关系。RDF 没有外键和主键，它使用的是 URI，万维网的标准引用格式。...通过 URI，一个三元组库可以直接链接到任何三元组库的其他任何数据。...SPARQL的查询与RDF是一致的，RDF是图，SPARQL查询是子图匹配。...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。...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
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。...另一个对JanusGraph非常重要的项目是TinkerPop，我已经提到过几次了。因此，我建议新用户熟悉TinkerPop，最重要的是，熟悉它的图形查询语言Gremlin。...有很多很好的资源可以帮助你入门，比如TinkerPop的教程或者免费的电子书Practical Gremlin。 JP:首先，也是最重要的，准备好完全接受开源并为之做出贡献。...你有什么提示或技巧的性能图形建模FH:这可能听起来很明显，但我认为许多用户仍然没有这样做——即在将模式投入生产之前评估新的模式或对其进行重大更改。...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。
4：获取gremlin用户的不同领域的合作者的title和其数量 g.V().has("name","gremlin").as("a")....获取名为“gremlin”的顶点 2. 获取Gremlin购买的产品并保存为以“stash”命名的临时集合 3. 还有谁买了这些产品，并且得到他们买的东西 4....四：命令式和声明式遍历 Gremlin遍历可以以命令式（程序式）方式，声明性（描述性）方式编写，也可以包含命令性和声明性的混合方式编写。...groupCount().by("name") 用户可以选择的以任何方式编写遍历。...Gremlin旨在为用户提供表达查询的灵活性，并为系统提供者提供如何有效评估针对其启用TinkerPop的数据系统的遍历的灵活性。
上述描述可能比较抽象，举个实例： DFS在访问图中某一起始顶点v后，由v出发，访问它的任一邻接顶点w1；再从w1出发，访问与w1邻接但还没有访问过的顶点w2；然后再从w2出发，进行类似的访问，…...如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点u为止。 ...该算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。我们以V表示G中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u,v)表示从顶点u到v有路径相连。...大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。...如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。 2.子问题重叠性质。
它支持 Apache Cassandra 和 Apache HBase 作为存储后端，并提供原生支持 Gremlin 图遍历语言。 JanusGraph 的主要优势 支持非常大的图。...顶点中心索引提供顶点级查询，以缓解臭名昭著的超节点问题。 提供优化的磁盘表示，以允许有效地使用存储和访问速度。...JanusGraph支持图查询语言Cypher或Gremlin，提供强大的图查询能力。...PropertyKey 表示属性或关系，它包含以下属性： key: 属性或关系的名称。 dataType: 属性或关系的数据类型。 cardinality: 属性或关系的度量。...Vertex 表示实体，它包含以下属性： id: 实体的唯一标识符。 label: 实体的标签。 properties: 实体的属性。
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： 更好，更快速的查询和分析； 更简单和更自然的数据建模； 同时支持实时更新和查询； 数据结构的灵活性。...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。...是一个多模型的 NoSQL 数据库，同时支持图、kv、document 存储，近几年的热度在持续上升中； Titan 自从2015年被 Datastax 收购后，其活跃度大幅下降，因此没有计入2018...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 。...； 它不需要复杂的连接来检索连接的/相关的数据，因为它很容易检索它的相邻节点或关系细节没有连接或索引。
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