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持久化版图数据库作为一款新型图数据库产品，除了具备图管理、图数据增删改和查询分析等能力，适配Cypher查询语言外，还为用户提供了图数据的持久化功能，将用户写入的数据落盘，通过多副本和硬件冗余等方式，实现高可用和快速故障恢复，目前持久化版已完成千亿和万亿的大规模图存储和查询验证。 现将图规格为持久化版的图支持的API单独成章节，方便您查阅和使用。
当initial取值为“字符串”时，其中具有初始化标签的点的数量应大于0，小于点总数。 - 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 reponse_data参数说明 参数 类型 说明 community List 各
Boolean 是否考虑边的方向，取值为true或false，默认值为true。 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 source String -
属性时，权重将默认为“1” 说明： 边上权重应大于0。 weight 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 reponse_data参数说明 参数 类型 说明 modularity Double
边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 - OD 否 起点终点对 String 标准csv格式，起点和终点以英文逗号分隔，各起点和终点对之间以换行符“\n”分隔，例如：“Alice,Nana\nLily,Amy”。 - seeds 否 热点事件发生地的节点ID
DSL当前支持3种数据类型：int、float和bool，分别对应C++中的int64_t、double和bool基本数据类型。 Combiner类型 Combiner用于在满足交换律和结合律的计算过程中对数据进行局部计算，减少数据交换量。Python DSL当前提供sum、max和min三种类型的Com
什么是区域、可用区 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region
当图中的边没有配置该属性时，算法会报错。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 OD_pairs和seeds参数二选一，当OD_pairs和seeds同时输入时，以OD_pair为准，忽略seeds。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage String
约束条件 元数据的数据类型如表1和表2所示。 表1 元数据属性约束条件 数据类型 约束条件 char 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘！=’ 在范围‘range’ 大于或等于‘>=’ 小于或等于‘<=’ char array 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘！=’
索引：复合索引。 复合索引有全局点索引（GlobalCompositeVertexIndex）和全局边索引（GlobalCompositeEdgeIndex）。复合索引可在label和property上创建索引，使用索引查询可以加快速度。 索引特性 特性 模糊查询 速度 灵活度 复合索引
由点、边、标签（Label）和属性（Property）组成的有向图。 点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。 图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数
约束条件 元数据的数据类型如表1和表2所示。 表1 元数据属性约束条件 数据类型 约束条件 char 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘！=’ 在范围‘range’ 大于或等于‘>=’ 小于或等于‘<=’ char array 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘！=’
通过ECS访问，且创建ECS的VPC和创建图选定的VPC是同一个。如果安全组选择的是同一个，则可以直接访问；如果安全组不是同一个，要在创建图的安全组开通该ECS的访问限制，即入方向放开80和443端口，出方向放开所有端口（分别对应支持HTTP和HTTPS访问）。这种场景，API的SERVER_URL为GES
管理面API概览 GES管理面API包括系统管理，图管理，备份管理，元数据管理和任务中心。 表1 系统管理API 名称 版本 URL 功能描述 查询配额 1.0.0 GET /v2/{project_id}/graphs/quotas 查询图个数、边数以及备份个数配额。创建图或者
查询图概要信息(1.0.0) 功能介绍 查询图的点数和边数等概要信息。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/summary?label_details={labelDetails} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型
查询图概要信息 功能介绍 查询图的点数和边数等概要信息。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/summary?label_details={labelDetails} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
Pregel编程接口 用户在实现UserPregelAlgorithm中的方法init和compute时主要依赖于PregelContext对象，该对象提供如下API： 表1 PregelContext API 方法和属性 描述 说明 ext_id(nid)->int 获取当前点的用户自定义
查询schema 查看图的元数据，元数据中包含了标签（Label）和属性（Property）。 查询schema的具体操作步骤如下： 登录管理控制台。 在左侧导航栏中选择“图管理”，单击图管理操作列中的“更多 > 查询schema”，会弹出一个窗口显示当前图的元数据包含的标签（Label）。
为满足用户各种场景需求，图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法。算法简介如下表所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 PersonalRank算法 Pe
度数关联度算法（Degree Correlation） 概述 度数关联度算法（Degree Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。
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