图数据库笔记（NebulaGraph的基础查询）图数据库

查询图数据库方式
【图数据库笔记（NebulaGraph的基础查询）】使用官方提供的python client
测试用数据
上文提到的简单的网络拓扑结构数据
基本思想为，编写一个python类，传入参数后，返回指定参数、场景下的全部边和点数据，供前端使用
一、定义一个连接函数

def session(self): self.connection_pool = ConnectionPool() Graph_Config = Config() Graph_Config.max_connection_pool_size = 3 try: self.connection_pool.init([(config.NEBULA_HOST, config.NEBULA_PORT)], Graph_Config) except Exception as e: app.logger.error(e)self.client = None try: self.client = self.connection_pool.get_session(config.NEBULA_USER, config.NEBULA_PASS) self.client.execute("USE {}".format(config.NEBULA_SPACE)) except: if self.client is not None: self.client.release()

官方给出的示例模板为使用了ConnectionPool，当链接数控制在一个时，可以直接实例Connection对象

二、定义一个执行函数，输出查询数据库后的结果

def execute(self, sql=None): sql = sql if sql else self.NgSQL result = self.client.execute(sql) return result

三、根据不同的应用场景，列举不同的查询

# 获取节点的vid信息，vid为节点数据存储在数据库中的唯一主键 self.NgSQL ="""MATCH (v: node{ip_str: "%s"}) RETURN id(v) as id""" % self.end_ip# 查询一个节点的上层节点 self.NgSQL = """MATCH p=(v: node{ip_str:"%s"})<-[e:next]-(v2) RETURN v2, relationships(p)""" % self.ip# 查询一个节点的下层节点 self.NgSQL = """MATCH p=(v: node{ip_str:'%s'})-[e:next]->(v2) RETURN v2 , relationships(p)""" % self.ip# 查询俩个节点之间的链路 self.NgSQL = """FIND SHORTEST PATH FROM {0} TO {1} OVER * UPTO 50 STEPS""".format(start_vid, target_vid)# 根据任务条件查询(上文声明了任务数据单独设置为一种节点，在建联任务与节点完成节点绑定任务数据。因此根据任务条件查询为任务下所有的建联节点) self.NgSQL = """MATCH (v: taskid{task_id:%s})-->(v2) RETURN v2""" % self.task_id# 获取节点包含的所有信息 self.NgSQL = """MATCH (v2:node{ip_str: '%s'}) RETURN v2""" % self.ip# 获取层级数据(可以以任何节点为根节点进行层级数据查询) self.NgSQL = """GET SUBGRAPH 4 STEPS FROM {} out next""".format(self.get_vid())

四、数据的解析

由于返回结果为自定义的ResulrSet类型数据，需要对返回值进行类型解析

解析函数具体为

@staticmethod def print_resp(col): valuehttps://www.it610.com/article/= '' if col.is_empty(): valuehttps://www.it610.com/article/= '' elif col.is_null(): valuehttps://www.it610.com/article/= 'None' elif col.is_bool(): value = https://www.it610.com/article/col.as_bool() elif col.is_int(): value = col.as_int() elif col.is_double(): value = col.as_double() elif col.is_string(): value = col.as_string() elif col.is_time(): value = col.as_time() elif col.is_list(): value = col.as_list() elif col.is_set(): value = col.as_set() elif col.is_map(): value = col.as_map() elif col.is_vertex(): value = col.as_node() elif col.is_edge(): value = col.as_relationship() elif col.is_path(): value = col.as_path() return value

最终根据解析后的数据组合成json类型数据，供前端使用。
具体的解析查询结果返回值示例为

# 解析边类型数据 def __parse_edge(self): edge_list = [] for info in self.edge: new_info = info.as_list() if new_info: for s_info in new_info: new_data = https://www.it610.com/article/s_info.as_relationship() start_id = self.print_resp(new_data.start_vertex_id()) end_id = self.print_resp(new_data.end_vertex_id())if start_id == end_id: continue edge_obj = new_data.propertys() for k, v in edge_obj.items(): edge_obj[k] = self.print_resp(v) virtual = edge_obj.get('virtual', False) if virtual: edge_obj['style'] = GraphStyle.edgeStyle edge_obj['source'] = start_id edge_obj['target'] = end_iddel edge_obj['virtual'] edge_list.append(edge_obj) return edge_list