google Cayley图谱数据库初试
一.安装
mkdir cayley
cd cayley
mkdir src
export GOPATH=$(pwd)
go get github.com/google/cayley
go build src/github.com/google/cayley/cayley.go
其中缺什么包下什么包，没有hg工具安装hg
修改下源码cayley.go
switch cmd { case "init": db.Init(cfg, *tripleFile) case "load": ts, _ = db.Open(cfg) db.Load(ts, cfg, *tripleFile) ts.Close() case "repl": ts, _ = db.Open(cfg) db.Repl(ts, *queryLanguage, cfg) ts.Close() case "http": ts, _ := db.Open(cfg) http.Serve(ts, cfg) ts.Close() default: fmt.Println("No command", cmd) flag.Usage() }
运行
go build $GOPATH/src/github.com/google/cayley/cayley.go && ./cayley http --port=8080 --assets=$GOPATH/src/github.com/google/cayley --dbpath=src/testdata.nt
assets 参数代表启动http server以后存放html静态资源的目录，源码里是自带的
dbpath 是数据库的一些初始化数据，必须指定，不然启动了，也没法添加数据，默认是指定为/tmp/testdb文件
在浏览器输入http://127.0.0.1:8080/如果有页面输出说明成功了
二.基本概念
testdata.nt内容如下
alice follows bob . bob follows alice . charlie follows bob . dani follows charlie . dani follows alice . alice is cool . bob is "not cool" . charlie is cool . dani is "not cool" .
内容的每行都是以空格分隔的四元组，每一行叫做一个Triple，存储多个Triple组成了TripleStore，每个Triple由四部分组成，依次对应数据每行用空格分隔的每项，分别叫Subject，Predicate，Object，Provenance。对应中文里的，Subject是中文里的主语，Predicate是中文里的谓语，Object是宾语，Provenance是来源。也就是说，每行描述了，谁怎么样了XX，或者谁是XX样的。Subject转换成有向图中的顶点，Object是出度的顶点，Predicate是路径。
cayley搭了一套图数据库的框架，官方提供了三种存储memory,leveldb,mongodb 可以切换存储引擎，只需要实现接口，就可以扩展存储方式，和mysql与innodb的关系差不多。
三.使用API
1. g.V()
取一个图中的顶点，也就是Triple中的Subject，返回一个点的对象
2. path.Out([predicatePath], [tags])
Out是取一个顶点的出度。不过，这个出度是按照谓词区分的，当Out()不传递参数的时候，是取出某个顶点不按路径区分的所有出度；当Out传递了predicatePath参数的时候，是取出某个顶点，在某个路径上的所有出度。tags 是用来存储路径的名称。例如：
我们入库的数据中以alice顶点为例，
alice follows bob alice is cool
可以看出alice这个顶点有两个路径，分别是follows和is
(1) 查询allice的所有出度
g.V("alice").All()
(2) 查询alice的关注：
g.V("alice").Out("follows").All()
(3) 查询allice是否很cool
g.V("alice").Out("is").All()
(4) 查询alice的关注和是否很cool
g.V("alice").Out(["follows", "is"]).All()
"result": [ { "id": "bob" }, { "id": "cool" } ]
(5) 虽然你可以直观的看到，alice的关注是bob，并且alice是个很酷的人，那是因为是通过字面意思，比如有些人follows为空，有些人is为空，那就没法判断返回的出度在哪个路径上，这个时候应该使用tag参数
g.V("alice").Out(["follows", "is"], "path").All()
3. path.In([predicatePath], [tags])
和Out正好相反，是求的入度。
(1) 求所有cool的人
g.V("cool").In("is").All()
(2) alice的粉丝
g.V("alice").In("follows").All()
4. path.Both([predicatePath], [tags])
In和Out的的结果并集，没有去重
5. path.Has(predicate, object)
反向查找，paredicate是路径，object是三元组中的宾语
(1) 查找alice的粉丝
g.V().Has("follows", "alice").All()
6.path.Follow(morphism)
通过管道加速
g.V().Has("name","Casablanca") .Out("/film/film/starring").Out("/film/performance/actor") .Out("name").All()
等价于
var filmToActor = g.Morphism().Out("/film/film/starring").Out("/film/performance/actor")
g.V().Has("name", "Casablanca").Follow(filmToActor).Out("name").All()
总体的查询模式就是，选顶点，选路径，ALL输出
四. Triple,基于内存的TripleStore数据结构
1.数据结构
type Triple struct { Subject string Predicate string Object string Provenance string }
三元组，Provenance好像是类似于数据库里的分库的概念（不大确定），Triple中不同的字段，在后面叫Direction
type TripleStore struct { idCounter int64 //idMap的长度 tripleIdCounter int64 //tripleId的序列 idMap map[string]int64 //存储三元组的 内容->tripleId 的对应关系 revIdMap map[int64]string //存储三元组的 tripleId->内容 的对应关系 idMap的反向映射关系 triples []graph.Triple //存储每条记录的关系三元组 size int64 //triples的数量 index TripleDirectionIndex //triples的索引 每个idMap中的一个key有一个平衡二叉树，里面放了tripleId }
TripleDirectionIndex是一个通过Direction作为分组的一级索引
type TripleDirectionIndex struct { subject map[int64]*llrb.LLRB predicate map[int64]*llrb.LLRB object map[int64]*llrb.LLRB provenance map[int64]*llrb.LLRB }
2.实例演示
数据
alice follows bob .
bob follows alice .
charlie follows bob .
建立以后的结果如下
idMap revIdMap
1 <=============> alice
2 <=============> follows
3 <=============> bob
4 <=============> charlie
triples
Direction DirectionSubject DirectionPredicate DirectionObject
tripleId 1 alice follows bob
2 bob follows alice
3 charlie follows bob
DirectionIndex
1 =========> (1)
DirectionSubject=============> 3 =========> (2)
4 =========> (3)
DirectionPredicate============> 2 =========> 插入第一行时(1) ---> 插入第二行 (2) /
(1)
-----> 插入第三行 (2)
/ \
(1) (3)
DirectionObject==============> 3 ============> 插入第一行 (1) ---> 插入第三行 (3)
/
(1)
1 =============> (2)
DirectionIndex中的1 是IdMap中的编号，（1）是triples中的tripleId
3.查询方法
看源码里把查询逻辑都写在了itorator里，各种hasA,and,or,link!@#!4。
如果查一个值的入度就是先查DirectionObject索引，查出度就查DirectionSubject索引，有路径条件就再在DirectionPredicate里做二分排除掉。
原文地址：https://www.cnblogs.com/23lalala/p/3865485.html
