随笔分类 - gremlin
apache thinkerpop图数据库框架 gremlin教程
摘要:两站之间最短路径 gremlin提供了repeat..until语法来循环执行一个逻辑,直到满足某个条件。通过repeat..until来进行最短路径查询非常适合。 下面语句来查询西单地铁站到东单地铁站的路径,并限制前10个 g.V().has("station","name","西单").repe
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摘要:一、path(路径) 查询西单相邻的站点 g.V().has("station","name","西单").outE().inV() //输出 [v[303144], v[315560], v[348168], v[819280]] 我们想知道西单到这些站点走的路径是什么? g.V().has("s
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摘要:local的用法 求地铁站直接连接地铁站数量的平均数,一般一个地铁站联通着两个站,上一站下一站,但是如果是换乘车站,连接数量可能多一些 g.V().has("station","name","农大南路").out().count() //输出 [2] g.V().has("station","nam
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摘要:数据导入 根据北京地铁官网的数据,构建北京地铁线路图图数据库数据 网址:https://www.bjsubway.com/station/zjgls/# 这是我构件好的北京地铁 graphml文件,可以通过gdotv直接导入图数据库 https://github.com/xiaoli123/grap
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摘要:执行计划 当我们图数据库中的数据量较多,并且我们的查询语句复杂时,我们的查询可能会很慢,想知道我们的语句慢在哪里,可以通过profile来查询当前查询的执行计划 g.V('中承基建设集团有限公司').out().out().count().profile() //输出如下 ==>Traversal
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摘要:1. choose() 条件分支语句 //如果张三的朋友超过100,怎返回张三的朋友,否则返回张三朋友的朋友 g.V(). has('person', 'name', '张三'). choose( out().count().is(gt(100)), out(), out().out() ) 2.
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摘要:1. count() 统计当前结果的数量 //1. 查询所有节点数量 g.V().count() //2. 查询label是person的节点数量 g.V().hasLabe('person').count() //3. 查询张三好友的数量 g.V().has('person','name','张三
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摘要:涉及的语法,关于语法更多的使用方式参考官方文档 aggregate where without group groupCount order cap unfold local 可能认识的人 查询可能认识的人 g.V().has('person','name','张三').aggregate('x')
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摘要:涉及的语法,关于语法更多的使用方式参考官方文档 outE out inE in otherV bothE both simplePath 先贴上上一章节创建的样例数据 1. outE(label) g.V().has('person','name','张三').outE('know') 查询从张三出
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摘要:涉及的语法,关于语法更多的使用方式参考官方文档 addV addE g.V() g.E() has相关 1. 基本概念 注意,现在不要拘泥于下面例子中语句中的具体语法,先做整体理解 1. Vertex(顶点) 顶点,表示一个数据节点,它一般对应一个实体,比如一个公司、一个人、一个产品、一本书等 创建
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摘要:前面唠叨了一大堆,是不是已经迫不及待上手练练了,Let's go 搭建janusgraph图数据库服务 假设我们线上用的是阿里云的gdb,我们要学习gdb有两种方式: 自己买一台 使用其他实现了ThinkerPop的开源图数据库代替,因为语法一样,对于我们学习够用了 这里我们选janusgraph。
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摘要:上一篇文章我们对图数据库有了一个简单的理解,对于关系的计算优雅而快速,适用与一些关系计算的场景,比如社交网络、金融反欺诈、商机发现、智能推荐等,想了解更多可以看一下阿里云gdb的文档https://help.aliyun.com/document_detail/112465.html。 当前图数据库
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摘要:以下内容是个人的理解,一家之言,可能误导,但能入门 为什么会有图数据库? 作为研发,我们接触最多的当属关系型数据库:Mysql、Oracle,还有一些非关系型数据库:MongoDB、Redis等,再广泛一些我们还接触过搜索引擎:elasticsearch、solr等。 我们知道,每种技术都有它适用的
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