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类型 说明 type 否 String Label类别,表示此label用于点或边,取值如下: “vertex”:表示label用于点。 “edge”:表示label用于边。 “all”:表示label用于点和边。 默认值为all。 properties 是 Object 待更新的属性数组。具体数组内参数介绍表3。
在图集群状态模块,您可以浏览当前图实例基本信息和容量、请求数等统计信息。 集群信息:包括图规格、CPU架构等信息。 集群容量:包括点和边的使用量、容量和使用率。 集群节点:包括各个类型节点数量/总数量。 集群请求数统计(内存版):包括等待中的读请求个数、运行中的读请求个数、等待中的写请求个数、运行中的写请求个数。
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds={vertex_ids} 给定一个点或者一组点的集合,查询这些点的详情,包括Label信息。 批量点查询 1.1.9 POST/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{gr
相关文档 1 上线点集全最短路算法 点集全最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)用于发现两个点集之间的所有最短路径。 商用 点集全最短路算法 2020年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 上线十亿增强版规格图 为了解决客户存储点边的大量属性
objects 节点网络详情。 表5 overview参数说明 参数 类型 说明 ges_instance_name String 节点名称。 instance_id String 节点ID。 work_ip String 节点ip。 role String 节点角色。 cpu_usage
查看实时请求 功能介绍 查看当前主节点上的实时请求。 当前仅返回正在运行的cypher查询。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/om/real-time-queries 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
rue或者false,默认取true。 true 表示重复边定义不包含Label,即用<源点,终点>标记一条边,不包含Label。 false 表示重复边定义包含Label,即用<源点,终点,Label>标记一条边。 sort_key_column 否 String sortKe
*,.,+,-和_符号。 type 否 String Label类别,表示此label用于点或边,取值为“vertex”或“edge”或“all”。 默认值为“all”,表示label作用于点和边。 properties 是 Object 待添加属性数组。具体参数介绍请见表3 properties参数说明。
-和_符号。 type 否 String Label类别,表示此label用于点或边,取值如下: “vertex”:表示label用于点。 “edge”:表示label用于边。 “all”:表示label用于点和边。 默认值为all。 properties 是 Object 待添加属性数组。具体参数介绍请见表3
图名称。 请求参数 表2 Body参数说明 名称 是否必选 参数类型 说明 vertices 是 String 子图中应包含的点ID数组。 说明: 当前支持输入的点个数最大值为100000,超过最大值时,会报错。 响应参数 表3 响应Body参数说明 名称 参数类型 说明 errorMessage
return n limit 100,查询结果为: 图2 执行Cypher命令结果 执行DSL命令,显示执行结果,例如,输入查询命令Match<Vertex> v(); v.pick(1); return v,查询结果为: 图3 执行DSL命令结果 执行算法,显示运行时间,执行结果,例如,执行PageRank算法,查询结果为:
功能介绍 根据输入参数,执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法(cluster_coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
连通分量(connected_component) 功能介绍 根据输入参数,执行连通分量(Connected Component)算法。 连通分量代表图中的一个子图,当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量(strongly connected component),不考虑路径方向的为弱连通分量(weakly
算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String 输入路径的终点ID,不等于source。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。
Shortest Paths)参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String - - target 是 输入路径的终点ID String - - directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或false false
关联路径算法(n-Paths)用于寻找图中两节点之间在k层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法(n-Paths)适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法(n-Paths)参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String
算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String 输入路径的终点ID,不等于source。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。
算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String 输入路径的终点ID,不等于source。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false,默认值为false。
三角计数算法(Triangle Count) 概述 三角计数算法(Triangle Count)统计图中三角形个数。三角形越多,代表图中节点关联程度越高,组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法(Triangle Count)适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无 使用说明 不考虑边的方向以及多边情况。
h_name}/action?action_id=algorithm-query { "commands":"Match<Vertex> v(['1']); v.repeat(bothV()).limit(2); return v;" } 响应示例 请求成功样例 状态码:200