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批量新建索引 功能介绍 支持一次性新建多个索引，相较于逐个建立索引，批量新建多个索引会减少数据扫描的次数，可降低整体耗时。支持创建的索引类型与新建索引接口相同，请参见新建索引。 索引创建后需要等待30秒索引同步时间，同步完成后Cypher查询才可以利用索引进行加速。 URI POST
选择语句 if 有条件地执行语句。 循环语句 while 重复执行语句。 跳转语句 return 返回不同类型的结果。 声明语句 Match< ? > 声明一个匹配器Match，可快速匹配图数据进而进行更多操作。 VertexAcc< ?, ?> 声明一个点聚合器，可以定义点上额外
是否包含入边：图是否包含入边，设置为true会影响数据同步性能。 图2 选择参数 创建成功HyG图后，可以进行“数据导入”或者“数据同步”。 数据导入：用户可以导入新的点边数据，具体请参见数据导入。 数据同步：将用户在图数据库中已有的点边数据同步至计算引擎，具体请参见数据同步。 图3 数据导入 若您想删除Hy
入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Recommendation）可以基于历史购买和浏览数据进行相近商品推荐，也可以为用户进行相近喜好的潜在好友推荐。 适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 实时推荐算法（Real-time
清除画布所有内容。 放大图，最大放大至6倍。 缩小图，最小缩小至0.05倍。 适配图，可以将图还原到合适画布大小的位置。 在全图数据或当前运行的数据中搜索点边。 图8 搜索数据 将当前运行结果以圆形布局展示。 将当前运行结果以网格布局展示。 将当前运行结果以分层布局展示。 将当前运行结果以自动分群布局展示。
r语句：match (n) return count(*)进行查询。 edgeNum Integer 图的边数。 labelDetails Object 不同label下的点边数目信息。若需要正常显示此字段，请按照表 labelDetails数据各要素说明建立点边索引。 表4 执
什么是区域与可用区？ 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
{paths_number} # data_total_size: {data_total_size} # data_return_size: {data_return_size} # data_offset: {data_offset} # batch_paths: 每行为1对pair的多条路，格式：
ges028_disk_read_throughput 磁盘读吞吐量 统计图实例数据磁盘每秒读取的数据量。 单位：Byte/s 建议>=0 值类型：Float GES实例 ges029_disk_write_throughput 磁盘写吞吐量 统计图实例数据磁盘每秒写入的数据量。 单位：Byte/s 建议>=0 值类型：Float
match(n:user) return n[' userid'] with [1, 2, 3, 4] as list return list[0] with [1, 2, 3, 4] as list return list[0..1] match p=(n)-->(m) return [x in
播的途径，增强舆情分析质量。 知识图谱应用 基于图引擎服务的知识图谱，融合各种异构异质数据，可以支持更大的规模以及更高的性能。 该场景能帮助您实现以下功能。 存储海量知识 融合各种异构异质数据，方便治理，规模可达千亿级。 快速关联查询 在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。
查看运行记录 系统会以表格的方式记录用户的执行操作记录，方便用户在分析数据时了解执行进度和执行完成时间。 查看运行记录的具体步骤如下： 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。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“运行记录”页签下会展示
match(n:user) return n[' userid'] with [1, 2, 3, 4] as list return list[0] with [1, 2, 3, 4] as list return list[0..1] match p=(n)-->(m) return [x in
analytics.model import pregel_types, PregelModel # 指定graph_name参数，加载图数据 graph = load_base_graph("movie") # 通过外部id获取内部id SOURCE_NODE = graph.nid(100)
点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets） 概述 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）适用于互联
敏感信息。 图1 隐藏前 图2 隐藏后 隐藏后，元数据编辑面板中每个Property的操作列“隐藏敏感信息”小眼睛都会和绘图区隐藏按钮保持一致。 图3 Label和属性隐藏 隐藏后，如果您想显示单个Label的敏感信息： 在元数据编辑页面的上方，先单击右侧的小眼睛，取消该Labe
多”>“启动”。 若所启动的图有备份，则会弹出启动提示框，有两种启动方式： “恢复上次关闭”：重启之前停止运行的图。 “备份启动”：从备份数据启动图。 选择启动方式，单击“确定”后，图状态将切换为“准备中”并显示进度百分比。 若所启动的图没有备份，则单击“启动”后，图状态直接切换为“准备中”并显示进度百分比。
metadata. 元数据添加label失败 检查要添加的label是否已经存在。 检查添加labelAPI参数格式是否正确。 检查添加labelAPI必选参数是否都有值。 400 GES.8803 Failed to query the metadata. 元数据查询失败 检查要查询的图是否存在。
单击算法后的运行按钮，可在绘图区中看到采样子图。 元数据区：可以对元数据进行操作（如添加、隐藏、导入或导出等）。 操作区：通过调用API的方式来添加自定义操作。 查询区：输入Gremlin查询语句或者Cypher查询语句对图数据进行查询。例如输入语法：g.V().limit(100)
ofile显示查询计划，并执行语句。 runtime字段说明：与map执行器相比，slotted执行器在语句的计划生成阶段完成了更多的语句数据流分析，在大部分情况下执行速度更快，占用内存更少。 在异步模式（executionMode参数值为async）下，支持cypher查询结果以csv格式导出到文件（GES版本2
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