Просмотр схемы графика Нептуна с помощью записной книжки Jupyter

Question

Есть ли способ просмотреть схему графа в кластере Neptune с помощью Jupyter Notebook?

Подобно тому, как вы выполняете "select * from tablename limit 10" в RDS с использованием SQL, аналогично есть ли способ получить представление о данных графика через Jupyter Notebook?

Answer 1

Это зависит от того, насколько велик ваш график, насколько хорошо это будет работать, но вы можете получить представление о типах узлов и ребер, которые у вас есть, используя что-то вроде примера ниже. Судя по тегам, которые вы использовали, я предполагаю, что вы используете Gremlin:

g.V().groupCount().by(label)
g.E().groupCount().by(label)

Если у вас очень большой график, попробуйте написать что-нибудь вроде limit(100000) перед groupCount шаг.

Если вы используете такой язык программирования, как Python (с установленным gremlin python), вам нужно будет добавить next() конечный шаг к запросам, как в:

g.V().groupCount().by(label).next()
g.E().groupCount().by(label).next()

Найдя метки и их распределение, вы можете использовать одну из них для изучения некоторых свойств. Представим, что есть ярлык под названием "человек".

g.V().hasLabel('person').limit(10).valueMap().toList()

Помните, что с графами свойств Gremlin вершины с одной и той же меткой не обязательно могут иметь все одинаковые свойства, поэтому хорошо бы посмотреть более чем на одну вершину, чтобы понять это.

Answer 2

Если вы хотите визуализировать свой график, т.е. хотите просмотреть все дочерние узлы ниже данного корневого узла, вы можете использовать этот запрос гремлина ниже в ячейке блокнота jupyter.

          %%gremlin -p v,e  
    g.V({label},{property},{value}) 
    .repeat(outE().inV()).until(outE().count().is(0)).path() 
    .by(valueMap({propertiesList})).by(label)

Изменять

1. {label} : метка вершины
2. {property} : свойство вершины для фильтрации
3. {value} : значение реквизита
4. {propertiesList}: список свойств вершины, которые будут отображаться на графике.