Titan数据库快速入门之神的光芒_水边风的博客-CSDN博客_titan lang
Titan数据库快速入门之神的光芒
水边风
于 2017-11-03 19:37:25 发布
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from:https://rednum.cn/ViewListAction?method=detail&dataid=315&classfyid=1
接触Titan数据库是去年的事情了，今年公司要开发一个新的的关系发现系统，所以把自己掌握的关于Titan的知识记录一下。这篇文章一共有三章，由我和同事合著完成。 1.Titan数据的安装 下载地址:http://s3.thinkaurelius.com/downloads/titan/titan-1.0.0-hadoop1.zip 从titan的官网上我们会看到titan数据是一种非常灵活的数据，可以有一些很多的组合方式： 小编使用的是 Hbase + ElasticSearch + db-cache 方式使用Titan Hbase,ES,和配置的时候都可以是集群的方式,考虑到时入门这里使用Hbase是集群的方式，其它都是单节点的方式
启动Titan数据库 在home目录，解压缩titan-1.0.0-hadoop1.zip并cd这个目录，执行 bin/titan.sh start. 看到类似这样的结果就说明titan数据服务启动成功了：
$ bin/titan.sh startForking Cassandra...Running `nodetool statusthrift`.. OK (returned exit status 0 and printed string "running").Forking Elasticsearch...Connecting to Elasticsearch (127.0.0.1:9300)... OK (connected to 127.0.0.1:9300).Forking Gremlin-Server...Connecting to Gremlin-Server (127.0.0.1:8182)... OK (connected to 127.0.0.1:8182).Run gremlin.sh to connect. 3.启动Titan客户端 gremlin gremlin是一种图形数据查询语言标准，好比关系数据库中SQL语法，使用 bin/gremlin.sh 启动客户端。 看到类似的输出说明gremlin启动成功了：
$ bin/gremlin.sh \,,,/ (o o)-----oOOo-(3)-oOOo-----plugin activated: tinkerpop.serverplugin activated: tinkerpop.hadoopplugin activated: tinkerpop.utilitiesplugin activated: aurelius.titanplugin activated: tinkerpop.tinkergraphgremlin> :remote connect tinkerpop.server conf/remote.yaml 4.配置Titan的工作方式，进入目录conf我们看到有很多预配置的文件 小编使用的是titan-hbase-es.properties这个配置文件，编辑文件，小编根据自己的方式配置如下：
# Titan configuration sample: HBase and Elasticsearch## This file connects to HBase using a Zookeeper quorum# (storage.hostname) consisting solely of localhost. It also connects# to Elasticsearch running on localhost over Elasticsearch's native "Transport"# protocol. Zookeeper, the HBase services, and Elasticsearch must already # be running and available before starting Titan with this file.# The primary persistence provider used by Titan. This is required. It# should be set one of Titan's built-in shorthand names for its standard# storage backends (shorthands: berkeleyje, cassandrathrift, cassandra,# astyanax, embeddedcassandra, hbase, inmemory) or to the full package and# classname of a custom/third-party StoreManager implementation.## Default: (no default value)# Data Type: String# Mutability: LOCALstorage.backend=hbase# The hostname or comma-separated list of hostnames of storage backend# servers. This is only applicable to some storage backends, such as# cassandra and hbase.## Default: 127.0.0.1# Data Type: class java.lang.String[]# Mutability: LOCALstorage.hostname=192.168.1.252# Whether to enable Titan's database-level cache, which is shared across# all transactions. Enabling this option speeds up traversals by holding# hot graph elements in memory, but also increases the likelihood of# reading stale data. Disabling it forces each transaction to# independently fetch graph elements from storage before reading/writing# them.## Default: false# Data Type: Boolean# Mutability: MASKABLEcache.db-cache = true# How long, in milliseconds, database-level cache will keep entries after# flushing them. This option is only useful on distributed storage# backends that are capable of acknowledging writes without necessarily# making them immediately visible.## Default: 50# Data Type: Integer# Mutability: GLOBAL_OFFLINE## Settings with mutability GLOBAL_OFFLINE are centrally managed in Titan's# storage backend. After starting the database for the first time, this# file's copy of this setting is ignored. Use Titan's Management System# to read or modify this value after bootstrapping.cache.db-cache-clean-wait = 20# Default expiration time, in milliseconds, for entries in the# database-level cache. Entries are evicted when they reach this age even# if the cache has room to spare. Set to 0 to disable expiration (cache# entries live forever or until memory pressure triggers eviction when set# to 0).## Default: 10000# Data Type: Long# Mutability: GLOBAL_OFFLINE## Settings with mutability GLOBAL_OFFLINE are centrally managed in Titan's# storage backend. After starting the database for the first time, this# file's copy of this setting is ignored. Use Titan's Management System# to read or modify this value after bootstrapping.cache.db-cache-time = 180000# Size of Titan's database level cache. Values between 0 and 1 are# interpreted as a percentage of VM heap, while larger values are# interpreted as an absolute size in bytes.## Default: 0.3# Data Type: Double# Mutability: MASKABLEcache.db-cache-size = 0.5# The indexing backend used to extend and optimize Titan's query# functionality. This setting is optional. Titan can use multiple# heterogeneous index backends. Hence, this option can appear more than# once, so long as the user-defined name between "index" and "backend" is# unique among appearances.Similar to the storage backend, this should be# set to one of Titan's built-in shorthand names for its standard index# backends (shorthands: lucene, elasticsearch, es, solr) or to the full# package and classname of a custom/third-party IndexProvider# implementation.## Default: elasticsearch# Data Type: String# Mutability: GLOBAL_OFFLINE## Settings with mutability GLOBAL_OFFLINE are centrally managed in Titan's# storage backend. After starting the database for the first time, this# file's copy of this setting is ignored. Use Titan's Management System# to read or modify this value after bootstrapping.index.search.backend=elasticsearch# The hostname or comma-separated list of hostnames of index backend# servers. This is only applicable to some index backends, such as# elasticsearch and solr.## Default: 127.0.0.1# Data Type: class java.lang.String[]# Mutability: MASKABLEindex.search.hostname=127.0.0.1# The Elasticsearch node.client option is set to this boolean value, and# the Elasticsearch node.data option is set to the negation of this value.# True creates a thin client which holds no data. False creates a regular# Elasticsearch cluster node that may store data.## Default: true# Data Type: Boolean# Mutability: GLOBAL_OFFLINE## Settings with mutability GLOBAL_OFFLINE are centrally managed in Titan's# storage backend. After starting the database for the first time, this# file's copy of this setting is ignored. Use Titan's Management System# to read or modify this value after bootstrapping.index.search.elasticsearch.client-only=true
[========] 好回到gremlin.sh,在提示符下输入以下命令，看到类似的结果
gremlin> graph = TitanFactory.open('conf/titan-berkeleyje-es.properties')==>standardtitangraph[berkeleyje:../db/berkeley]gremlin> GraphOfTheGodsFactory.load(graph)==>nullgremlin> g = graph.traversal()==>graphtraversalsource[standardtitangraph[berkeleyje:../db/berkeley], standard]
那么恭喜您，你的第一个Titan数据建立好了，事实上titan已经在Hbase中建立了一个叫做titan的表，和在ES中建立一个叫Search的索引，运行以下的查询语句进一步验证：
gremlin> g==>graphtraversalsource[titangraph[cassandrathrift:127.0.0.1], standard]gremlin> g.V().has('name', 'hercules')==>v[24]gremlin> g.V().has('name', 'hercules').out('father')==>v[16]gremlin> g.V().has('name', 'hercules').out('father').out('father')==>v[20]gremlin> g.V().has('name', 'hercules').out('father').out('father').values('name')==>saturn
在titan这个表中实际存储的是这样一个结构： 这个图对于初学者可能有点蒙逼，请大家不要在意这些细节，这个图讲的主要是希腊神话中神与神自己一些关系，比如谁和谁是兄弟，谁和谁是母女父子兄弟，谁在那里居住，谁在那里战斗过等等等….. 大家可以把这个图上的关系和上面的查询语句对照起来看就一目了然了，我举个例子： g.V().has(‘name’, ‘hercules’).out(‘father’) 表示找一个顶点 V，它有一个属性 name = hercules，然后谁是他的的父亲关系的节点。 6 titan db数据规范 6.1 边的类型下面几种 MULTI:表示点和点之间没有约束，可以有任意多个边相连； SIMPLE:表示点和点只有一个单向进入或出去的边； MANY2ONE:表示一个点可以有多个进入边； ONE2MANY:表示一个点可以有多个出去边； ONE2ONE:表示两个点可以有一对边 示例代码：
mgmt = graph.openManagement()follow = mgmt.makeEdgeLabel('follow').multiplicity(MULTI).make()mother = mgmt.makeEdgeLabel('mother').multiplicity(MANY2ONE).make()mgmt.commit()
6.2 titan数据支持类型 表示我们给点或边定义属性，而这些属性可以是以上的数据类型 6.3 属性的基数 SINGLE: 严格的key->value一对一 LIST:key->values一对多values可以重复 SET:key->values一对多values不可以重复
7.titan主要索引的使用 7.1 Composite Index 示例代码:
graph.tx().rollback() //Never create new indexes while a transaction is activemgmt = graph.openManagement()name = mgmt.getPropertyKey('name')age = mgmt.getPropertyKey('age')mgmt.buildIndex('byNameComposite', Vertex.class).addKey(name).buildCompositeIndex()mgmt.buildIndex('byNameAndAgeComposite', Vertex.class).addKey(name).addKey(age).buildCompositeIndex()mgmt.commit()//Wait for the index to become availablemgmt.awaitGraphIndexStatus(graph, 'byNameComposite').call()mgmt.awaitGraphIndexStatus(graph, 'byNameAndAgeComposite').call()//Reindex the existing datamgmt = graph.openManagement()mgmt.updateIndex(mgmt.getGraphIndex("byNameComposite"), SchemaAction.REINDEX).get()mgmt.updateIndex(mgmt.getGraphIndex("byNameAndAgeComposite"), SchemaAction.REINDEX).get()mgmt.commit()
这种只能用索引的值严格查找等于的方式查找; 7.2 Mixed Index 示例代码
graph.tx().rollback() //Never create new indexes while a transaction is activemgmt = graph.openManagement()name = mgmt.getPropertyKey('name')age = mgmt.getPropertyKey('age')mgmt.buildIndex('nameAndAge', Vertex.class).addKey(name).addKey(age).buildMixedIndex("search")mgmt.commit()//Wait for the index to become availablemgmt.awaitGraphIndexStatus(graph, 'nameAndAge').call()//Reindex the existing datamgmt = graph.openManagement()mgmt.updateIndex(mgmt.getGraphIndex("nameAndAge"), SchemaAction.REINDEX).get()mgmt.commit()
这种Index必须使用ES作为后备，可以模糊查询或值范围查询 8.pom.xml 配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.rednum.graph</groupId> <artifactId>redtitan</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <packaging>jar</packaging> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>1.7.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> <version>1.7.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.16</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>javax.jms</groupId> <artifactId>jms</artifactId> </exclusion> <exclusion> <groupId>com.sun.jdmk</groupId> <artifactId>jmxtools</artifactId> </exclusion> <exclusion> <groupId>com.sun.jmx</groupId> <artifactId>jmxri</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>2.6.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>1.2.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase</artifactId> <version>1.2.1</version> <type>pom</type> </dependency> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>16.0.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.thinkaurelius.titan</groupId> <artifactId>titan-core</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.thinkaurelius.titan</groupId> <artifactId>titan-hbase</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.thinkaurelius.titan</groupId> <artifactId>titan-es</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>1.5.2</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>prohadoop</groupId> <artifactId>prohadoop</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <type>jar</type> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <configuration> <source>1.7</source> <targe>1.8</targe> </configuration> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId> <version>2.4</version> <configuration> <descriptorRefs> <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef> </descriptorRefs> </configuration> <executions> <execution> <id>assemble-all</id> <phase>package</phase> <goals> <goal>single</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> <name>redtitan</name></project>
9.titan java客户端
/* * To change this license header, choose License Headers in Project Properties. * To change this template file, choose Tools | Templates * and open the template in the editor. */package com.rednum.graph;import com.google.gson.Gson;import com.google.gson.internal.LinkedTreeMap;import static com.rednum.graph.TiTanDB.INDEX_NAME;import static com.rednum.graph.TiTanDB.load;import static com.rednum.graph.TiTanDB.query;import com.thinkaurelius.titan.core.EdgeLabel;import com.thinkaurelius.titan.core.Multiplicity;import com.thinkaurelius.titan.core.PropertyKey;import com.thinkaurelius.titan.core.TitanFactory;import com.thinkaurelius.titan.core.TitanGraph;import com.thinkaurelius.titan.core.TitanTransaction;import com.thinkaurelius.titan.core.attribute.Geoshape;import com.thinkaurelius.titan.core.attribute.Text;import com.thinkaurelius.titan.core.schema.ConsistencyModifier;import com.thinkaurelius.titan.core.schema.TitanGraphIndex;import com.thinkaurelius.titan.core.schema.TitanManagement;import com.thinkaurelius.titan.core.util.TitanCleanup;import java.io.BufferedReader;import java.io.FileReader;import java.util.HashMap;import java.util.Iterator;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Set;import org.apache.commons.configuration.BaseConfiguration;import org.apache.commons.configuration.Configuration;import org.apache.tinkerpop.gremlin.process.traversal.Order;import org.apache.tinkerpop.gremlin.process.traversal.P;import org.apache.tinkerpop.gremlin.process.traversal.dsl.graph.GraphTraversal;import org.apache.tinkerpop.gremlin.process.traversal.dsl.graph.GraphTraversalSource;import org.apache.tinkerpop.gremlin.process.traversal.dsl.graph.__;import org.apache.tinkerpop.gremlin.structure.Direction;import org.apache.tinkerpop.gremlin.structure.Edge;import org.apache.tinkerpop.gremlin.structure.T;import org.apache.tinkerpop.gremlin.structure.Vertex;import org.codehaus.jettison.json.JSONArray;import org.codehaus.jettison.json.JSONObject;/** * * @author X.H.Yang */public class TitanNewGraph {// private final Gson gson = new Gson(); public static TitanGraph create() { try { //创建名为temptest的表。 TitanGraph graph = TitanFactory.build() .set("storage.backend", "hbase") .set("storage.hostname", "192.168.1.252") .set("storage.hbase.table", "newgraph") .set("cache.db-cache", "true") .set("cache.db-cache-clean-wait", "20") .set("cache.db-cache-time", "180000") .set("cache.db-cache-size", "0.5") .set("index.newgraph.backend", "elasticsearch") .set("index.newgraph.hostname", "192.168.1.212") .set("index.newgraph.port", 9300) .set("index.newgraph.elasticsearch.client-only", true) .open(); return graph; } catch (Exception e) { System.out.println(e); return null; } } public static void loadWithoutMixedIndex(final TitanGraph graph, boolean uniqueNameCompositeIndex) { load(graph, null, uniqueNameCompositeIndex); } public static void load(final TitanGraph graph) { load(graph, "newgraph", true); } public static void load(final TitanGraph graph, String mixedIndexName, boolean uniqueNameCompositeIndex) { // Create Schema try { TitanManagement mgmt = graph.openManagement(); final PropertyKey name = mgmt.makePropertyKey("name").dataType(String.class).make(); TitanManagement.IndexBuilder nameIndexBuilder = mgmt.buildIndex("name", Vertex.class).addKey(name); if (uniqueNameCompositeIndex) { nameIndexBuilder.unique(); } TitanGraphIndex namei = nameIndexBuilder.buildCompositeIndex(); mgmt.setConsistency(namei, ConsistencyModifier.LOCK); final PropertyKey age = mgmt.makePropertyKey("age").dataType(Integer.class).make(); if (null != mixedIndexName) { mgmt.buildIndex("vertices", Vertex.class).addKey(age).buildMixedIndex(mixedIndexName); } final PropertyKey time = mgmt.makePropertyKey("time").dataType(Integer.class).make(); final PropertyKey reason = mgmt.makePropertyKey("reason").dataType(String.class).make(); final PropertyKey place = mgmt.makePropertyKey("place").dataType(Geoshape.class).make(); if (null != mixedIndexName) { mgmt.buildIndex("edges", Edge.class).addKey(reason).addKey(place).buildMixedIndex(mixedIndexName); } mgmt.makeEdgeLabel("father").multiplicity(Multiplicity.MANY2ONE).make(); mgmt.makeEdgeLabel("mother").multiplicity(Multiplicity.MANY2ONE).make(); EdgeLabel battled = mgmt.makeEdgeLabel("battled").signature(time).make(); mgmt.buildEdgeIndex(battled, "battlesByTime", Direction.BOTH, Order.decr, time); mgmt.makeEdgeLabel("lives").signature(reason).make(); mgmt.makeEdgeLabel("pet").make(); mgmt.makeEdgeLabel("brother").make(); mgmt.makeVertexLabel("titan").make(); mgmt.makeVertexLabel("location").make(); mgmt.makeVertexLabel("god").make(); mgmt.makeVertexLabel("demigod").make(); mgmt.makeVertexLabel("human").make(); mgmt.makeVertexLabel("monster").make(); mgmt.commit(); TitanTransaction tx = graph.newTransaction(); // vertices Vertex saturn = tx.addVertex(T.label, "titan", "name", "saturn", "age", 34); Vertex sky = tx.addVertex(T.label, "location", "name", "sky"); Vertex sea = tx.addVertex(T.label, "location", "name", "sea"); Vertex jupiter = tx.addVertex(T.label, "god", "name", "jupiter", "age", 5000); Vertex neptune = tx.addVertex(T.label, "god", "name", "neptune", "age", 4500); Vertex hercules = tx.addVertex(T.label, "demigod", "name", "hercules", "age", 30); Vertex alcmene = tx.addVertex(T.label, "human", "name", "alcmene", "age", 45); Vertex pluto = tx.addVertex(T.label, "god", "name", "pluto", "age", 4000); Vertex nemean = tx.addVertex(T.label, "monster", "name", "nemean"); Vertex hydra = tx.addVertex(T.label, "monster", "name", "hydra"); Vertex cerberus = tx.addVertex(T.label, "monster", "name", "cerberus"); Vertex tartarus = tx.addVertex(T.label, "location", "name", "tartarus"); // edges jupiter.addEdge("father", saturn); jupiter.addEdge("lives", sky, "reason", "loves fresh breezes"); jupiter.addEdge("brother", neptune); jupiter.addEdge("brother", pluto); neptune.addEdge("lives", sea).property("reason", "loves waves"); neptune.addEdge("brother", jupiter); neptune.addEdge("brother", pluto); hercules.addEdge("father", jupiter); hercules.addEdge("mother", alcmene); hercules.addEdge("battled", nemean, "time", 1, "place", Geoshape.point(38.1f, 23.7f)); hercules.addEdge("battled", hydra, "time", 2, "place", Geoshape.point(37.7f, 23.9f)); hercules.addEdge("battled", cerberus, "time", 12, "place", Geoshape.point(39f, 22f)); pluto.addEdge("brother", jupiter); pluto.addEdge("brother", neptune); pluto.addEdge("lives", tartarus, "reason", "no fear of death"); pluto.addEdge("pet", cerberus); cerberus.addEdge("lives", tartarus); //commit the transaction to disk tx.commit(); } catch (Exception e) { System.out.println(e); e.printStackTrace(); } } public static void query(TitanGraph graph) { GraphTraversalSource g = graph.traversal(); GraphTraversal<Vertex, Long> count = g.V().count(); System.out.println("共有结点" + count.next()); GraphTraversal<Vertex, Vertex> iterators = g.V(); try { while (iterators.hasNext()) { Vertex ver = iterators.next(); System.out.println(ver); System.out.println(ver.label()); System.out.println(ver.keys()); Set<String> set = ver.keys(); for (String ss : set) { System.out.println(ver.value(ss)); } } } catch (Exception e) { e.toString(); } GraphTraversal<Edge, Edge> edgeAll = g.E(); System.out.println("共有边" + g.E().count().next()); try { while (edgeAll.hasNext()) { Edge ee = edgeAll.next(); Set<String> set = ee.keys(); for (String ss : set) { System.out.println(ss+":"+ee.value(ss)); } System.out.println(ee.label()); System.out.println(ee.outVertex().value("name")); System.out.println(ee.inVertex().value("name")); System.out.println("-----"); } } catch (Exception e) { e.toString(); } System.out.println(g.V().has("name", "hercules").next().value("name")); System.out.println(g.V().has("name", "hercules").next().values("name", "age")); Iterator<Object> iterator = g.V().has("name", "hercules").next().values("name", "age"); while (iterator.hasNext()) { Object object = iterator.next(); System.out.println(object); } Vertex saturn = g.V().has("name", "tanzhuo").next(); System.out.println(saturn); //得到 saturn的孙子节点 System.out.println(g.V(saturn).in("father").in("father").next().value("age")); GraphTraversal<Edge, Edge> a = g.E().has("place", P.eq(Geoshape.point(38.1f, 23.7f))); System.out.println(a); while (a.hasNext()) { Edge e = a.next(); System.out.println(e.keys()); System.out.println(e.label()); System.out.println(e.outVertex().value("name")); System.out.println(e.inVertex().value("name")); System.out.println(e.value("time") + " : " + e.value("place")); } Vertex hercules = g.V().has("name", "hercules").next(); System.out.println(g.V(hercules).out("mother", "father").values("name")); GraphTraversal<Vertex, Vertex> mF = g.V(hercules).out("mother", "father"); while (mF.hasNext()) { Vertex v = mF.next(); System.out.println(v.label() + " : " + v.value("name")); } //repeat(__.in("father")).times(2)表示父亲的父亲，times(2)表示重复两次 System.out.println(g.V(saturn).repeat(__.in("father")).times(2).next().value("name")); GraphTraversal<Vertex, Vertex> monsters = g.V(hercules).out("battled"); while (monsters.hasNext()) { Vertex monster = monsters.next(); System.out.println(monster.label() + " : " + monster.value("name")); } //P.eq(1)表示time，次数为1次 monsters = g.V(hercules).outE("battled").has("time", P.eq(1)).inV(); while (monsters.hasNext()) { Vertex monster = monsters.next(); System.out.println(monster.label() + " : " + monster.value("name")); } Vertex pluto = g.V().has("name", "pluto").next(); GraphTraversal<Vertex, Vertex> liveInTartarusVertex = g.V(pluto).out("lives").in("lives"); while (liveInTartarusVertex.hasNext()) { Vertex vertex = liveInTartarusVertex.next(); System.out.println(vertex.value("name")); } GraphTraversal<Vertex, Vertex> liveInTartarusVertexNo = g.V(pluto).out("lives").in("lives").where(__.is(P.neq(pluto))); while (liveInTartarusVertexNo.hasNext()) { Vertex vertex = liveInTartarusVertexNo.next(); System.out.println(vertex.value("name")); } //P.neq("x")不等于 GraphTraversal<Vertex, Vertex> liveInTartarusVertexNot = g.V(pluto).as("x").out("lives").in("lives").where(P.neq("x")); while (liveInTartarusVertexNot.hasNext()) { Vertex vertex = liveInTartarusVertexNot.next(); System.out.println("======" + vertex.value("name")); } GraphTraversal<Vertex, Map<String, Vertex>> brothers = g.V(pluto).out("brother").as("god").out("lives").as("place").select("god", "place"); while (brothers.hasNext()) { Map<String, Vertex> map = brothers.next(); System.out.println(map); for (Map.Entry<String, Vertex> entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + " : " + entry.getValue().value("name")); } } System.out.println(g.V(pluto).outE("lives").next().value("reason")); GraphTraversal<Edge, Edge> reasons = g.E().has("reason").as("r").values("reason").is(Text.textContains("loves")).select("r"); System.out.println(reasons); while (reasons.hasNext()) { Edge e = reasons.next(); System.out.println(e.keys()); System.out.println(e.label()); System.out.println(e.value("reason")); } GraphTraversal<Edge, Map<String, Object>> reasons2 = g.E().has("reason").as("source").values("reason").is(Text.textContains("loves")).as("reason").select("source") .outV().values("name").as("god").select("source").inV().values("name").as("thing").select("god", "reason", "thing"); while (reasons2.hasNext()) { Map<String, Object> map = reasons2.next(); System.out.println(map); for (Map.Entry<String, Object> entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + " : " + entry.getValue()); } } } public static void main(String[] args) throws Exception { try { TitanGraph graph = TitanNewGraph.create(); //load(graph); query(graph); graph.close(); } catch (Exception e) { e.toString(); } }}
10.程序输出
共有结点12v[4120]location[name]skyv[8216]location[name]seav[4160]human[name, age]alcmene45v[8256]god[name, age]pluto4000v[12352]location[name]tartarusv[4200]god[name, age]jupiter5000v[8296]monster[name]nemeanv[4208]monster[name]hydrav[4224]titan[name, age]tanzhuo34v[8320]monster[name]cerberusv[4304]god[name, age]neptune4500v[4336]demigod[name, age]hercules30共有边17reason:no fear of deathlivesplutotartarus-----petplutocerberus-----brotherplutojupiter-----brotherplutoneptune-----fatherjupitertanzhuo-----reason:loves fresh breezeslivesjupitersky-----brotherjupiterneptune-----brotherjupiterpluto-----livescerberustartarus-----reason:loves waveslivesneptunesea-----brotherneptunejupiter-----brotherneptunepluto-----fatherherculesjupiter-----motherherculesalcmene-----place:point[37.7,23.9]time:2battledherculeshydra-----time:1place:point[38.1,23.7]battledherculesnemean-----place:point[39.0,22.0]time:12battledherculescerberus-----herculesorg.apache.tinkerpop.gremlin.util.iterator.IteratorUtils$3@b1534d3hercules30v[4224]30[GraphStep([],edge), HasStep([place.eq(point[38.1,23.7])])][time, place]battledherculesnemean1 : point[38.1,23.7][GraphStep([v[4336]],vertex), VertexStep(OUT,[mother, father],vertex), PropertiesStep([name],value)]god : jupiterhuman : alcmeneherculesmonster : hydramonster : nemeanmonster : cerberusmonster : nemeanplutocerberuscerberus======cerberus{god=v[4200], place=v[4120]}god : jupiterplace : sky{god=v[4304], place=v[8216]}god : neptuneplace : seano fear of death[GraphStep([],edge), TraversalFilterStep([PropertiesStep([reason],value)])@[r], PropertiesStep([reason],value), IsStep(CONTAINS(loves)), SelectOneStep(r)][reason]livesloves fresh breezes[reason]livesloves waves{god=jupiter, reason=loves fresh breezes, thing=sky}god : jupiterreason : loves fresh breezesthing : sky{god=neptune, reason=loves waves, thing=sea}god : neptunereason : loves wavesthing : sea
最后请大家把输出结果和对应的语句对照的看相信会对Titan数据库有一个初步的了解，谢谢观赏，本课程完
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Titan数据库快速入门之神的光芒
from:https://rednum.cn/ViewListAction?method=detail&dataid=315&classfyid=1接触Titan数据库是去年的事情了，今年公司要开发一个新的的关系发现系统，所以把自己掌握的关于Titan的知识记录一下。这篇文章一共有三章，由我和同事合著完成。1.Titan数据的安装下载地址:http://s3.think
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Titan图数据库安装文件
12-05
Titan图数据库安装文件titan-1.0.0-hadoop1.zip
分布式图形数据库 Titan.zip
07-17
Titan 是一个在服务器集群搭建的分布式的图形数据库，特别为存储和处理大规模图形而优化。集群很容易扩展以支持更大的数据集，Titan有一个很好的插件式性能，这个性能让它搭建在一些成熟的数据库技术上像 Apache Cassandra、Apache HBase、 Oracle BerkeleyDB。插件式索引架构可以整合 ElasticSearch 和Lucene技术。内置实现 Blueprints graph API，支持 TinkerPop所有的技术。 特性1,支持不同的分布式存储层Apache Cassandra (distributed)Apache HBase (distributed)Oracle BerkeleyDB (local)Persistit (local)2 .可以更加数据集的大小和用户基数弹性扩展3. 分布式存储的复制，高容错性4,支持很多字符集和热备份5,支持 ACID 和 eventual consistency（最终一致性）6,支持的索引ElasticSearchApache Lucene7,内置实现 TinkerPop graph APIGremlin graph query languageFrames object-to-graph mapperRexster graph serverBlueprints standard graph API使用使用文档在这里 Titan documentation ，邮件列表：mailing list，github主页：https://github.com/thinkaurelius/titan。
标签：图数据库
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是基于的高性能单机 key-value 存储引擎插件。当 value 较大（1 KB 以上或 512 B 以上）的时候，Titan 在写、更新和点读等场景下性能都优于 RocksDB。但与此同时，Titan 会占用更多硬盘空间和部分舍弃范围查询。随着 SSD 价格的降低，Titan 的优势会更加突出，让用户更容易做出选择。
Titan图数据库结构概述
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结构概述
titan是一个图形数据库引擎。titan本身专注于紧凑的图形序列化、丰富的图形数据建模和高效的查询执行。此外，titan利用Hadoop进行图形分析和批处理图处理。titan为数据持久性、数据索引和客户端访问实现健壮的、模块化的接口。titan的模块化架构使其能够与广泛的存储、索引和客户端技术进行互操作;它还简化了扩展titan的过程，以支持新的titan。
在titan和磁盘之间有一...
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传统的关系数据库：mySQL、oracle
NoSQL数据库分为Graph，Document，Column Family以及Key-Value Store等四种,分别对应titan、ES、hbase、redis。
2.图数据库相对于传统关系型数据库的优点
（1）传统关系型数据库为每一类实体建表，但没有对...
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7230
本文对Titan/Gremlin的查询过程进行分析，为了简化明了，直接使用例子说明。
查询g.v(1).out.has(name, "David")，当前titan的做法是：
v(1)把v1的id找出来，返回该id
--> out从上一步结果集合中，拉出一个，即v1的id，并把该点对应的那行数据从hbase里读取出来（即该点的属性、相邻点、相邻边），找出出度节点，返回结果re
数据库基础 新手入门（一）
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3693
MySQL数据库应用与设计任务的设计知识有：NySQL的下载，安装，配置，E-R图，概念设计，逻辑设计，数据类型，表，数据库，运算符，函数，约束，数据完整性，触发器，查询，视图，存储过程，安全，权限等知识。
数据库：
...
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一天学完Postgre
1. 数据库基础知识入门
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DQL: 数据库查询语言，SELECT等语句
DCL: 数据库控制语...
Titan图形数据库的应用实例讲解
XiaoXiao_Yang77的博客
10-13
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前言因公司业务发展，需要建立完整的关系图谱检索系统。经各种比较与考量，我们采用Titan图形数据库来处理复杂的逻辑关系。这篇《Titan数据库快速入门之神的光芒》同事已经详细介绍了Titan数据库的安装与使用，这里不再赘述。此篇博客介绍Titan的实际应用与成果展示，方便读者更好的理解Titan。项目背景本项目基于工程大数据进行研究，下图为Hbase中的部分数据展示。通常，一个工程项目有一个或者多个
图数据库 Titan 快速入门
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数据库的简单入门
weixin_44253162的博客
11-28
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数据库入门
首先讲讲数据库是个啥，首先数据库是一个装数据的地方，不管是什么数据，你都可以往里塞，
存储方式的话，在我接触的一些数据库里，都是以表的形式存储的，也就是通常说的关系型数据库，包括查看，也是一张表，就像是平常的班级个人信息表一样第一行是表头也就是列中元素的属性，之后的行就是内容。
而且数据库的独立性带来了很多的方便，至少不用担心，小手一滑数据就不见了。
数据库的也具有数据共享性，也就是说，可以被多个用户共享，很像现在的qq的在线文档是不是
而数据库还有一点就是防止数据丢失
废话不多说，该讲讲数据库
Rocksdb 与 TitanDb 原理分析 及 性能对比测试
天行健，地势坤
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直击Titan图数据库：如何提升25%+的反欺诈检测效率？
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https://blog.csdn.net/weixin_37664872/article/details/80088014
https://blog.csdn.net/tuesdayma/article/details/81081666
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from:http://s3.thinkaurelius.com/docs/titan/1.0.0/arch-overview.html
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风远陌
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from： http://s3.thinkaurelius.com/docs/titan/1.0.0/benefits.html
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Titan的设计是为了支持无法在单台服务器上进行存储和计算的图集处理。对于实时遍历和分析查询的缩放图数据处理是泰坦的基础，对实时遍历和分析查询的弹性数据处理是Titan的基本优势。本节将讨论Titan的各种具体好处
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1.搭建环境(hbase+es+titan1hadoop1为例）
下载安装
下载安装titan-1.0-hadoop1http://s3.thinkaurelius.com/downloads/titan/titan-1.0.0-hadoop1.zip
下载安装最新JDKhttp://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-d
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weixin_44840243:
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