cayley圖數(shù)據(jù)庫

寫在前面

  • 態(tài)度決定高度！讓優(yōu)秀成為一種習慣！
  • 世界上沒有什么事兒是加一次班解決不了的，如果有，就加兩次?。? - -茂強）

前瞻

一說到圖數(shù)據(jù)庫，大家估計最先想到的是neo4j，不錯，neo4j在圖數(shù)據(jù)庫中做的是相當成功，但是在你用的時候，你就會考慮其是否開源，是否免費，你要知道，在公司（不是以圖數(shù)據(jù)作為業(yè)務(wù)主要驅(qū)動的公司）對于你的一個小小的項目，公司給你買一個數(shù)據(jù)庫，這是不是很扯淡，所以，你就很想知道，是否有開源的圖數(shù)據(jù)庫，當然有。但是今天我是要說一個個人比較喜歡的圖數(shù)據(jù)庫，就是cayley，是完全開源的，項目地址是在google旗下
項目地址：https://github.com/cayleygraph/cayley

cayley

一步一步的建立起自己的cayley

我是windows測試的，所以就選了windows包
當然你也可以選擇源碼，進行自行編譯部署
mkdir -p ~/cayley && cd ~/cayley
export GOPATH=pwd
export PATH=$PATH:~/cayley/bin
mkdir -p bin pkg src/github.com/cayleygraph
cd src/github.com/cayleygraph
git clone https://github.com/cayleygraph/cayley
cd cayley
curl https://glide.sh/get | sh
glide install
go build ./cmd/cayley
編譯好了就可以測試一下，切換到命令目錄
./cayley repl -i data/testdata.nq
當然也可以用http模式
./cayley http -i data/testdata.nq

  • 解壓文件夾到指定目錄（自己指定）
    找到加壓后文件夾中的cayley.exe，這個就是我們需要操作的對象，
    通過官方我們知道cayley需要指定（依賴）三方數(shù)據(jù)庫，如：
    KVs: Bolt, LevelDB
    NoSQL: MongoDB
    SQL: PostgreSQL, CockroachDB, MySQL
    n-memory, ephemeral
    這里我們選擇levelDB
  • 把cayley.cfg.example文件重命名為cayley.cfg
    這一步可以不用，因為不影響，我個人比較喜歡標準一點，所以就改了
  • cayley.cfg內(nèi)容配置
    {
    "database": "leveldb",
    "db_path": "d:/cayley/cayley_db",
    "read_only": false
    }
    這里db_path就是cayley需要創(chuàng)建的levelDB的路徑，其他的都是字面意思，如果你想依賴起的數(shù)據(jù)庫，比如 Bolt數(shù)據(jù)庫你可以用一下的配置
    {
    "database": "bolt",
    "db_path": "/tmp/demodb",
    "read_only": false
    }
    更多的配置信息：https://github.com/cayleygraph/cayley/blob/master/docs/Configuration.md
  • 初始化cayley依賴的levelDB
    我們在cmd里邊切換到cayley.exe所在的文件夾下
    執(zhí)行命令：
    cayley.exe init --config=cayley.cfg
    或者用：
    cayley.exe init --db=leveldb --dbpath=d:/cayley/cayley_db
    都可以，這樣cayley就會在d:/cayley/cayley_db下初始化一個levelDB數(shù)據(jù)庫了，不信你去文件夾下看看
    當然，你也許會用到其他的數(shù)據(jù)庫，比如 Bolt那你可以用
    cayley.exe init --db=bolt --dbpath=tmp/testdb
    如果是MongoDB那就要用
    cayley.exe init --db=mongo --dbpath=”<HOSTNAME>:<PORT>
    其中，HOSTNAME和PORT指向你的Mongo實例
    依賴的數(shù)據(jù)庫建好了之后，那就給里邊添加點數(shù)據(jù)吧

  • 向cayley里邊添加數(shù)據(jù)
    首先讓我們看一下數(shù)據(jù)的具體格式，在data目錄下有個testdata.nq的文本，打開后就是如下的數(shù)據(jù)
    <alice> <follows> <bob> .
    <bob> <follows> <fred> .
    <bob> <status> "cool_person" .
    <charlie> <follows> <bob> .
    <charlie> <follows> <dani> .
    <dani> <follows> <bob> .
    <dani> <follows> <greg> .
    <dani> <status> "cool_person" .
    <emily> <follows> <fred> .
    <fred> <follows> <greg> .
    <greg> <status> "cool_person" .
    <predicates> <are> <follows> .
    <predicates> <are> <status> .
    <emily> <status> "smart_person" <smart_graph> .
    <greg> <status> "smart_person" <smart_graph> .
    這個就是人的關(guān)系數(shù)據(jù)，第一個是主語subject，第二個是謂語predicate，第三個是賓語object，最后以 . 號結(jié)束，其中還有，主題還有一個屬性status可以從下圖來理解


    關(guān)系圖（版權(quán)歸原創(chuàng)）

    圖中箭頭表示follows的關(guān)系，而#括起來的人名表示，這些人有status為cool_person
    下邊我們把它加載到我們剛才初始化的levelDB中
    cayley.exe load --config=cayley.cfg --quads=data/testdata.nq
    這樣數(shù)據(jù)就加載到了levelDB中了

  • 啟動cayley
    cayley的啟動方式有兩種，一種是REPL另一種是HTTP
    第一種：REPL
    cayley.exe repl --config=cayley.cfg
    啟動后是命令行模式


    cayley的repl啟動

    第二種：HTTP
    cayley.exe http --config=cayley.cfg
    啟動后控制臺


    cayley的http啟動

    這樣你就可以在瀏覽器中打開了
http模式的界面

cayley的增刪查

cayley只有增、刪、查，不同于其他的數(shù)據(jù)庫，cayley少了改的操作，其實大家都知道，所謂的改就是先刪在增

  • cayley的增
    比如我要添加一個人叫“l(fā)eon”，他關(guān)注了“alice”，并且他也是一個“cool_person”，那么輸入這樣的命令即可：
    :a leon follows alice .
    :a leon status cool_person .
  • cayley的刪
    比如我剛才添加的“l(fā)eon”，現(xiàn)在他不想關(guān)注“alice”了，那么這樣就可以刪除剛才建立的關(guān)系了：
    :d leon follows alice .
  • cayley的查
    cayley的查提供了兩種形式的語言，一種和javascript類似，一種是簡化的MQL，這里選擇js的查詢來闡述一下
    graph對象：graph對象簡稱g，它是唯一存在的，并由它來說產(chǎn)生query對象，通過query返回各種查詢結(jié)果，執(zhí)行方式如下：
    graph.Vertex([nodeId],[nodeId]…) 簡寫為 g.V
    參數(shù)：nodeId（可選）：一個字符串，或者字符串列表，代表了查詢的起始節(jié)點
    返回：query 對象
    從給定的頂點（集）開始一個查詢路徑，如果沒有參數(shù)，則認為是圖中所有的頂點。
    來看例子：
    g.V().All() //我想看目前圖中所有的頂點
    g.V("<alice>").GetLimit(1) //獲得alice這個節(jié)點
    其中All()方法是query對象的方法，用它可以遍歷query對象中，所有的數(shù)據(jù)。GetLimit(number)也是query對象的方法，它獲得迭代集里限定數(shù)目的數(shù)據(jù)。
    getAll

    graph.Morphism() 簡寫為 g.M()
    無參數(shù)
    返回：path對象
    path 對象，它是query對象的父類對象
    path對象由 g.V() 和 g.M() 創(chuàng)建，其中 g.V() 創(chuàng)建了query對象，它是path對象的子類。
    path.Out([predicatePath],[tags])
    參數(shù)：predicatePath（可選）下列其中之一
    空或者undifined：所有從這個節(jié)點出去的predicate
    一個字符串：從這個節(jié)點出去的predicate名字
    字符串列表：從這個節(jié)點出去的多個predicate名字
    一個query path 對象： 該對象指向一個predicate集合（跟隨者）
    tags（可選參數(shù)）：下列其中之一
    空或者undifined：沒有tags
    一個字符串：向輸出集使用的指明predicate的標簽
    字符串列表：添加多個tags，這些tags當作keys保存指向輸出集的predicate
    例子：
    // 查看charlie follows了誰。結(jié)果是 bob and dani
    g.V("<charlie>").Out("<follows>").All()
    // 查看alice follows的人，他們又follows了誰。結(jié)果是 fred
    g.V("<alice>").Out("<follows>").Out("<follows>").All()
    // 從dani出去的路徑都指向了哪里。 結(jié)果是 bob, greg 和 cool_person
    g.V("<dani>").Out().All()
    // 找到所有dani通過follows和status指向的節(jié)點。
    // 結(jié)果是 bob, greg 和 cool_person
    g.V("<dani>").Out(["<follows>", "<status>"]).All()
    // 找到所有dani通過status指向的節(jié)點，并加上tag。
    // 結(jié)果是 {"id": cool_person, "pred": "status"}
    g.V("<dani>").Out(g.V("<status>"), "pred").All()
    path.In([predicatePath],[tags])
    與path.Out()用法上相同，只不過是一個是出，一個是入
    // Find the cool people, bob, dani and greg
    g.V("cool_person").In("<status>").All()
    // Find who follows bob, in this case, alice, charlie, and dani
    g.V("<bob>").In("<follows>").All()
    // Find who follows the people emily follows, namely, bob and emily
    g.V("<emily>").Out("<follows>").In("<follows>").All()
    path.InPredicates()
    獲得指向一個節(jié)點的一個predicates列表
    // bob only has "<follows>" predicates pointing inward
    // returns "<follows>"
    g.V("<bob>").InPredicates().All()
    path.Both([predicatePath],[tags])
    這個就是in和out的合并，出入同查
    g.V("<fred>").Both("<follows>").All()
    path.Count()
    返回結(jié)果總數(shù)
    path.Except(path)
    與path.Difference(path)是一樣的效果，就是一種排除查詢
    var cFollows = g.V("<charlie>").Out("<follows>")var dFollows = g.V("<dani>").Out("<follows>")
    // People followed by both charlie (bob and dani) and dani (bob and greg) -- returns bob.
    cFollows.Except(dFollows).All() // The set (dani) -- what charlie follows that dani does not also follow.
    // Equivalently, g.V("<charlie>").Out("<follows>").Except(g.V("<dani>").Out("<follows>")).All()
    path.Filter(args)
    過濾，可以通過傳入?yún)^(qū)間或者匹配字符串來過濾
    path.Intersect(path)
    求交集
    var cFollows = g.V("<charlie>").Out("<follows>")
    var dFollows = g.V("<dani>").Out("<follows>")
    // People followed by both charlie (bob and dani) and dani (bob and greg) -- returns bob.
    cFollows.Intersect(dFollows).All()
    // Equivalently, g.V("<charlie>").Out("<follows>").And(g.V("<dani>").Out("<follows>")).All()
    其他的查詢方法就不多說了，如果想了解去這里看看
    https://github.com/cayleygraph/cayley/blob/master/docs/GizmoAPI.md

關(guān)系圖可視化

這個需要在http模式

  • Query Shape
query shape
query shape
  • Visualize
visualize
visualize

這里要說明一下，0.6.1版本對于可視化頁面支持有問題，圖形展示不出來，而且query也查不出來數(shù)據(jù)，不知是否是瀏覽器問題（我的是chrome），但是0.6.0就可以展示。
下邊將用實例介紹如何用cayley做知識圖譜，敬請期待！

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