JanusGraphのトランザクション - Qiita
データベースを扱う上では、どうしてもデータの整合性を保つためにトランザクションを意識しなくてはならない。JanusGraphでもトランザクションをサポートしているので、どのように扱うか確認しておく。 トランザクションサポートの有無を確認 TinkerPopの仕様により、グラフがサポートしている機能の一覧はGraph.features()から取得することができる。Gremlinコンソールから打ち込んで試してみる。 gremlin> graph = JanusGraphFactory.open("conf/janusgraph-berkeleyje.properties") ==>standardjanusgraph[berkeleyje:C:\******\janusgraph-0.5.1\conf\../db/berkeley] ==>FEATURES > GraphFeatures >-
JanusGraphによるグラフDB入門 - Qiita
前置き この記事を書いているのは、RDBMSすらろくに扱ったことの無いド素人なので、内容はあまり鵜呑みにしないでください。ご指摘は大歓迎です。 グラフDBとは グラフ構造(有向グラフ)を格納するのに特化したデータベースのことです。一番有名なものだと Neo4j、その他にはAmazon Neptune、ArangoDBなどがあります。 グラフDBのなにがうれしいの？ グラフから情報を取り出すことに特化したクエリ言語(RDBMSにおけるSQL的なもの)を備えているので、自分でいちいちアルゴリズムを組まなくてもよくなります。 JanusGraphって何？ Linux Foundationの元で開発されているオープンソースのグラフDBです。元はTitanGraphという名前の個人プロジェクトでしたが、そこからforkされ開発が続けられています。2017年4月にversion0.1がリリース、202
JanusGraphのスキーマ④ - Schema Constraints - Qiita
グラフによって作用されるDefaultSchemaMakerの挙動を設定する。 - default: データ挿入時に自動的にスキーマを生成する - none: 自動的なスキーマ生成は行わない - logging: defaultとほぼ同様だが、スキーマ生成時にメッセージを出す その他、DefaultSchemeMakerのインターフェースを実装したクラス名(+パッケージ名)を指定することもできる この2つの変数の組み合わせによって挙動が変わる。制約を有効にするには schema.constraints=true schema.default=none とすればよい。 サーバー設定方法 ダウンロードしたアーカイブを使うか、Dockerを使うかで設定方法が異なる。 アーカイブを使う場合 自分で設定ファイルを作成する。conf/gremlin-serverディレクトリにmyserver.yaml
JanusGraphでインデックスを使う - Qiita
nameはA0000001から連番で設定される。ageは0～99までランダムに与えられるようにした。なお、10万頂点の場合、登録に10分くらいかかる。 以下の、特定の頂点を1個だけ取り出す簡単なクエリを発行する。 from gremlin_python.driver.driver_remote_connection import DriverRemoteConnection from gremlin_python.process.anonymous_traversal import traversal from gremlin_python.process.graph_traversal import __ from gremlin_python.process.traversal import T, P, TextP import random import timeit import
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