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具体操作步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在图数据查询区，单击下拉按钮，切换到Gremlin查询，输入查询语句，按“回车”键执行操作。 图1 切换到Gremlin查询 多标签图不支持Gremlin查询功能。 Gremlin查询语句 常用的查询语句如下所示：
该算法用于寻找图中两节点之间在k层关系内的n条路径。适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 紧密中心度（Closeness Centrality） 紧密中心度是一个节点到所有其他可达节点的最短距离的平均，该指标可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness
企业IT应用 网络&IT基础设备规模庞大、结构复杂，帮助客户深入了解设备状态、设备之间的关系，实现全网络设备智能监控与管理。 该场景能帮助您实现以下功能。 合理规划网络 快速确定故障节点对网络的影响，并在最依赖的节点周围推荐备用路由，在新节点的规划时，精准规划网络位置。 分析故障根因
0%～100% 5min 网络I/O使用率 实例主节点的平均I/O使用率。 0%～100% 5min 节点监控-概览 节点名称 实例中节点的名称。 字符串 - CPU使用率 节点的CPU使用率。 0%～100% 5min 内存使用率 节点的内存使用率。 0%～100% 5min 平均磁盘使用率
具体操作步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在图数据查询区，单击下拉按钮，切换到DSL查询，输入查询语句，按“回车”键执行操作。 图1 切换到DSL查询 多标签图不支持DSL查询功能。 DSL常用查询语句 常用的查询语句如下表所示： 点查询 Match<Vertex>
查看实时请求 功能介绍 查看当前主节点上的实时请求。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/om/real-time-queries?summary= 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
temporal paths算法，返回距离最短的时序路径 foremost：运行foremost temporal paths算法，返回尽可能早的到达目标节点的时序路径 fastest：运行fastest temporal paths算法，返回耗费时间最短的时序路径 表4 dynamicRange
数据的颜色和大小。 点详情弹窗。把鼠标移动到想要查看的非虚化节点上，会自动显示出该节点的id、label，属性等信息。 说明： 弹窗最多能显示节点的6个属性。当该节点的属性大于6个时，您可以到条件过滤及属性区查看该节点的完整属性信息。 绘图区快捷键操作 框选：Shift+ 鼠标左键拖动
子图查询(2.1.13) 功能介绍 查询输入的节点和它们之间所有边所构成的子图。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/subgraphs/action?action_id=query 表1 路径参数 参数 是否必选
detection)算法适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 参数说明 表1 filtered circle detection参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 否 查询的起始节点ID集合 String - 标准c
n_paths算法（n_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行n_paths算法。 n_paths算法用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
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。 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CN节点可用数量/总数量、DN节点可用数量/总数量。 集群请求数统计：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。
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
CPU规格为“X86计算”时，变更规格支持“十亿-增强版”。 图2 变更图规格 单击“确定”后，图状态切换为“变更规格准备中”，需等待几分钟，图状态切换为“变更规格中”，当变更规格成功后，图状态将切换为“运行中”。 注意：变更规格过程中图处于只读状态，写操作会失败。 父主题： 管理图
String source节点的个数不超过10000个 - - targets 是 终点ID集合，多个节点ID以逗号分隔（即，标准CSV输入格式） String target节点的个数不超过10000个 - - directed 否 是否考虑边的方向 Bool true 或false，布尔型。
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
表示要做的查询类型，可选的值有： inV：入点 outV：出点 bothV：入点和出点 vertex：所有节点。第一层filter可用，若起始传入节点，则第一层输出为传入的节点；若起始传入节点为空，则第一层输出为所有节点 in：入边 out：出边 both：入边和出边 edge：所有边，仅第一层filter可用，使用方式与vertex类似
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 参数 是否必选
说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 图数据库中的悬空边（边存在，但是边的source节点或target节点不存在）不会同步到HyG引擎。 请求示例 图数据库的更新信息同步到HyG计算引擎，点属性列表为空，边属性列表的属性名称为“Rating”、label名称为“rate”。
功能介绍 根据输入参数，执行全最短路算法。 全最短路（all_shortest_paths）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间所有的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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