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操作权限：可以对GES资源执行查看操作和访问图。 作用范围：项目级服务。 说明： 拥有该权限的用户同时拥有Tenant Guest权限时，可以对GES资源执行查看操作和访问图。如果没有Tenant Guest，则无法执行查看类操作或者访问图。 如果需要与OBS服务进行交互，例如查看元数据，则还需
c重复出现在路径中(如a->c->a->b，a->c->d->c)。如果希望减少重复路径从而加快查询过程，降低多跳查询中的查询量，可以使用ShortestPath模式。 使用ShortestPath模式，查询的路径过程仅为：a->c->d->f 。 父主题： 访问图和分析图
输入终点ID String - - 示例 输入参数source=Lee，target=Alice，计算两个节点之间的关联度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 GES服务应用的基础设施如下： 统一身份认证（IAM） 虚拟私有云（VPC） 对象存储服务（OBS） 关于如何查看配额，如何申请扩大配额，请参考《关于配额》。
进入API Explorer，产品选择“图引擎服务”。 单击任意API的“代码示例”，再单击“SDK信息”即可获取安装方式与使用说明。 图1 查看代码示例 图2 SDK信息 生成SDK代码示例 进入API Explorer，产品选择“图引擎服务”。 “当前版本”可选v1和v2（推荐）
边过滤查询 QueryEdgeDetailsSample 边详情查询 AddEdgeSample 添加边 DeleteEdgeSample 删除边 UpdateEdgePropertiesSample 更新边属性 BatchEdgesQuerySample 批量边查询 BatchAddEdgesSample
边过滤查询 QueryEdgeDetailsSample 边详情查询 AddEdgeSample 添加边 DeleteEdgeSample 删除边 UpdateEdgePropertiesSample 更新边属性 BatchEdgesQuerySample 批量边查询 BatchAddEdgesSample
运维监控API 查看监控指标 查看实时请求 父主题： 内存版
Job管理API 查询job列表 查询Job状态 父主题： 持久化版
图统计API 查询图概要信息 查询图版本 父主题： 持久化版
graph.sdk.v1.examples.vertex VertexsFilterQuerySample 点过滤查询 QueryVertexsDetailsSample 点详情查询 AddVertexSample 添加点 DeleteVertexSample 删除点 UpdateVertexPropertiesSample
任务中心API 查询Job状态(1.0.0)-管理面 查询任务中心(1.1.8) 父主题： 管理面API（V1）
元数据操作API 添加label 更新label 查询label 查询图元数据详情 父主题： 持久化版
入、导出和清空数据，绑定和解绑EIP，创建、查询和删除图备份、元数据等功能。用户执行这些操作时，需要调用管理面的API。 业务面API 业务面API提供了图的业务类功能，包括点、边、元数据的增加、删除、查询和修改，执行Gremlin查询，执行算法等功能。用户执行这些操作时，需要调用业务面的API。
true或false，默认为true。 使用说明 不考虑边的方向以及多边情况。 示例 输入statistics= true, JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
图统计API 查询图概要信息(1.0.0) 查询图版本（2.0.0） 父主题： 内存版
任务中心API 查询Job状态(1.0.0)-管理面 查询任务中心(1.1.8) 父主题： 管理面API（V2）
of Json 查询的起始节点ID列表。 query_type 否 String 可选：['Default'，AllVertices'，'SimpleEdges',‘Path’] Default为默认模式，即返回用户查询第k跳内容。 AllVertices返回用户路径查询k跳以内所有点详情。
graph.sdk.v1.examples.vertex VertexsFilterQuerySample 点过滤查询 QueryVertexsDetailsSample 点详情查询 AddVertexSample 添加点 DeleteVertexSample 删除点 UpdateVertexPropertiesSample
Matching） 概述 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。
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