Cayley图数据库的简介及使用
heavstar 2019-07-01
图数据库
在如今数据库群雄逐鹿的时代中，非关系型数据库（NoSQL）已经占据了半壁江山，而图数据库（Graph Database）更是攻城略地，成为其中的佼佼者。
所谓图数据库，它应用图理论（Graph Theory）可以存储实体的相关属性以及它们之间的关系信息。最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系。相比于关系型数据库（比如MySQL等），图数据库更能胜任这方面的任务。
图数据库现已涌现出许多出众的软件，比如笔者写过的文章Neo4j入门之中国电影票房排行浅析中的Neo4j，Twitter为进行关系数据分析而构建的FlockDB，高度可扩展的分布式图数据库JanusGraph以及Google的开源图数据库Cayley等。
本文将具体介绍Cayley图数据库。
Cayley图数据库的简介
Cayley图数据库是 Google 的一个开源图(Graph)数据库，其灵感来自于 Freebase 和 Google 的知识图谱背后的图数据库。它采用Go语言编写而成，运行命令简单，一般只需要3到4个命令即可。同时，它拥有RESTful API，内建查询编辑器和可视化界面，支持多种查询语言，比如JavaScript，MQL等。另外，它还能支持多种后端数据库储存，比如MySQL，MongoDB, LevelDB等，性能良好，测试覆盖率也OK，功能十分丰富且强大。
当然，对于我们而言，最重要的特性应该是开源。Cayley图数据库的官方Github地址为：https://github.com/cayleygraph/cayley 。
下面将具体介绍如何安装及使用Cayley图数据库。
安装及说明
关于Cayley图数据库的安装，不同的操作系统的安装方式不一样。下载的网址为：https://github.com/cayleygraph/cayley/releases， 截图如下：
读者可依据自己的电脑系统下载相应的文件，笔者的电脑为Mac，因此选择cayley_0.7.5_darwin_amd64.tar.gz文件。同时你的电脑上需要安装一款Cayley用来储存后台数据的数据库，笔者选择了MongoDB数据库。
当然，Cayley还为你提供了完整的使用说明文档，可以参考网址：https://github.com/cayleygraph/cayley/blob/master/docs/Quickstart-As-Application.md， 它能帮你快速熟悉Cayley的操作，助你快快上手。笔者会用更简单的方式帮你熟悉该图数据库。
So, let's begin!
数据准备
为了能够更好地了解Cayley图数据库，我们应该从数据开始一步步地来构建图数据库，并实现查询功能。本文的数据来源于文章Neo4j入门之中国电影票房排行浅析， 其中爬取了中国电影票房信息，如下：
以及每部电影中的主演信息，如下：
得到了两个表格文件movies.csv和actor.csv，文件的内容如下：
数据准备完毕。如读者需要下载该数据，可以参考网址：https://github.com/percent4/Neo4j_movie_demo 。
三元组文件
Cayley数据库支持三元组文件导入，所谓三元组，指的是主语subject，谓语predicate 以及宾语object，每个三元组为一行。
Cayley数据库支持的三元组文件以nq为后缀，每个三元组为一行，主语、谓语、宾语中间用空格分开，同时还需要注意一下事项（笔者亲自踩坑的经历）：
- 注意空格，空格是划分实体的标志;
- 注意"，"是关键字，也不能在实体中出现;
- 不能在实体中出现换行符（比如n）;
- 不能出现重复的数据(实体重复、三元组重复都不行)。
接着我们利用Python程序将movies.csv和actors.csv文件处理成三元组。我们抽取的原则如下：
- 电影名，演员名为实体；
- 电影名与电影的关系为ISA，即电影名 ISA Movie;
- 演员名与电影名的关系为ACT_IN，即演员名 ACT_IN 电影名；
- 电影名的其余为属性对，即电影名 属性 属性名， 比如战狼2 rank 1.
实现的Python程序如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
# 读取文件
movies = pd.read_csv('movies.csv')
actors = pd.read_csv('actors.csv')
# print(movies.head())
# 处理电影数据为三元组，抽取的三运组如下：
# 电影名 ISA Movie
# 电影名 属性 属性值
with open('China_Movie.nq', 'w') as f:
name_df = movies['name']
for i in range(name_df.shape[0]):
f.write('<%s> <ISA> <Movie> .\n'%name_df[i])
for col in movies.columns:
if col != 'name':
f.write('<%s> <%s> "%s" .\n'%(name_df[i], col, movies[col][i]))
# 处理演员数据为三元组，抽取的三运组如下：
# 演员名 ISA Actor
# 演员名 ACT_IN 电影名
with open('China_Movie.nq', 'a') as f:
for i in range(actors.shape[0]):
for actor in actors['actors'][i].split('，'):
f.write('<%s> <ACT_IN> <%s> .\n' % (actor, actors['name'][i]))在China_Movie.nq中，共有276个三元组，文件的前几行如下：
<战狼2> <ISA> <Movie> .
<战狼2> <rank> "1" .
<战狼2> <src> "/item/%E6%88%98%E7%8B%BC2" .
<战狼2> <box_office> "56.83亿" .
<战狼2> <avg_price> "35" .
<战狼2> <avg_people> "38" .
<战狼2> <begin_date> "2017.07.27" .
<流浪地球> <ISA> <Movie> .
<流浪地球> <rank> "2" .
<流浪地球> <src> "/item/%E6%B5%81%E6%B5%AA%E5%9C%B0%E7%90%83" .
<流浪地球> <box_office> "40.83亿" .
<流浪地球> <avg_price> "46" .
<流浪地球> <avg_people> "50" .
<流浪地球> <begin_date> "2019.02.05" .
<红海行动> <ISA> <Movie> .
导入数据
将China_Movie.nq文件移动至Cayley的data目录下，同时配置cayley_example.yml文件，内容如下：
store:
# backend to use
backend: mongo
# address or path for the database
address: "localhost:27017"
# open database in read-only mode
read_only: false
# backend-specific options
options:
nosync: false
query:
timeout: 30s
load:
ignore_duplicates: false
ignore_missing: false
batch: 10000在该配置文件中，声明了Cayley的后台数据库为MongoDB，同时制定了ip及端口。
接着运行命令：
./cayley load -c cayley_example.yml -i data/China_Movie.nq
等待数据导入，接着前往MongoDB中查看，如发现MongoDB中存在cayley数据库，则表明数据导入成功。
使用查询语句
接着再输入命令：
./cayley http -i ./data/China_Movie.nq -d memstore --host=:64210
这样就支持在浏览器中进行查询了，只需要在浏览器中输入http://localhost:64210/ 即可，界面如下：
关于查询语句，它是图数据库的精华所在，而对于Cayley而言，它的查询语句相对来说就比较简单且好理解，具体的查询语句命令可以参考官网： https://github.com/cayleygraph/cayley/blob/master/docs/GizmoAPI.md
，本文将通过几个简单的查询语句来说明怎样对Cayley图数据库进行查询。
查询一共有多少条数据
命令为：
var n = g.V().Count(); g.Emit(n);
其中g代表图，V代表顶点，g.Emit()会将结果以JSON格式返回。输出的结果如下：
{
"result": [
521
]
}查询全部电影
命令为：
var movies = g.V('<Movie>').In('<ISA>').ToArray();
g.Emit(movies);返回的结果如下：
{
"result": [
[
"<战狼2>",
"<流浪地球>",
"<红海行动>",
"<唐人街探案2>",
"<美人鱼>",
"<我不是药神>",
"<速度与激情8>",
"<西虹市首富>",
"<捉妖记>",
"<速度与激情7>",
"<复仇者联盟3：无限战争>",
"<捉妖记2>",
"<羞羞的铁拳>",
"<海王>",
"<变形金刚4：绝迹重生>",
"<前任3：再见前任>",
"<疯狂的外星人>",
"<毒液：致命守护者>",
"<功夫瑜伽>",
"<侏罗纪世界2>"
]
]
}查询电影《流浪地球》的所有属性值
命令为：
var movie = "<流浪地球>";
var attrs = g.V(movie).OutPredicates().ToArray(); //类型为object，即字典
values = new Array();
for (i in attrs) {
var value = g.V(movie).Out(attrs[i]).ToValue();
values[i] = value;
}
key_val_json = new Object();
for (i in attrs) {
key_val_json[attrs[i]]= values[i];
}
g.Emit(key_val_json)输出结果如下：
{
"result": [
{
"<ISA>": "<Movie>",
"<avg_people>": "50",
"<avg_price>": "46",
"<begin_date>": "2019.02.05",
"<box_office>": "40.83亿",
"<rank>": "2",
"<src>": "/item/%E6%B5%81%E6%B5%AA%E5%9C%B0%E7%90%83"
}
]
}查询沈腾主演的电影
命令为：
var movies = g.V('<沈腾>').Out('<ACT_IN>').ToArray();
g.Emit(movies);输出为：
{
"result": [
[
"<西虹市首富>",
"<羞羞的铁拳>",
"<疯狂的外星人>"
]
]
}查询《捉妖记》与《捉妖记2》的共同演员
命令为:
var actors1 = g.V('<捉妖记>').In('<ACT_IN>');
var actors2 = g.V('<捉妖记2>').In('<ACT_IN>');
var common_actor = actors2.Intersect(actors1).ToArray();//集合交集
g.Emit(common_actor);输出为：
{
"result": [
[
"<白百何>",
"<井柏然>",
"<曾志伟>",
"<吴君如>"
]
]
}总结
在本文中，笔者介绍了一种新的图数据库Cayley，并介绍了它的安装方式，以及如何导入三元组数据，进行查询。希望能够给读者一些参考~
虽然是Google开源的图数据库，但在网上关于Cayley图数据库的介绍并不多，而且都未能深入地讲解，大多是照搬官方文档的讲解，希望笔者的讲解能够带来一些进步，这也是笔者写此文的目的。希望此文能多少帮到读者~
注意：不妨了解下笔者的微信公众号： Python爬虫与算法（微信号为：easy_web_scrape）， 欢迎大家关注~
