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NOTIN； 判断左值（标签、id、属性值）是否在右值（必须是array类型）中，和内存版的左值和右值是否有交集的语义有区别。 不支持CONTAIN、NOTCONTAIN、SUBSET等集合运算。 匹配：右值是左值的PREFIX（前缀）、NOTPREFIX（非前缀）、 SUFFIX（后缀）
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。
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‘！=’
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‘！=’
图操作接口旨在为用户提供从输入、计算到输出的端到端全流程操作接口。 图属性值类型 Python 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
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）。
恢复图 如果当前编辑的图数据存在问题，需要获取之前备份的数据进行分析时，您可以将备份数据载入，以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能，恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 具体操作步骤如下：
元数据 元数据的组成结构如下所示： 图2 元数据组成结构 GES的元数据用于定义点和边的属性信息，为XML格式的文件。 在元数据中包含了标签（Label）和属性（Property）。 标签（Label） 标签是属性的集合，描述了一个点或边拥有的所有属性的数据格式。 在不同的标签中，如
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。 图数据模型中的边代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。 父主题：
量导入。 操作步骤 在图管理页面，选择需要导入数据的图，在“操作”列选择“导入”。 在弹出的导入提示框中，填写以下数据： 首先单击元数据、边数据集和点数据集后的“下载模板”按钮，将下载的三个模板放入已有的OBS桶路径下。 下载的模板中已包含一份电影数据，可直接使用。 元数据：需要创建后才能导入。
理”。 在图管理列表中，选择需删除的图，在“操作”列选择“更多”>“清空数据”。 图1 清空数据 在弹出的确认提示框中，勾选是否“清空图中的元数据”（持久化版的图需要先选择图名称）。 勾选“清空图中的元数据”后，会重置图，清空所有数据和运行中的任务。 元数据清空后不可恢复，请谨慎操作。
编辑元数据 如果导入或创建的元数据文件不符合业务诉求，需要进行变更，您可以通过编辑元数据对Label和Property进行修改。 编辑元数据文件完成后，将覆盖之前的元数据文件。为避免数据丢失，建议您在编辑前，先复制一份元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，编辑元数据有两个入口：
化地计算网络节点的相关性和重要性（PersonalRank值越高，对source节点的相关性/重要性越高）。 k核算法（k-core） k-core是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop）
访问图 操作场景 在“图管理”页面，可以通过“访问”操作对创建好的图数据进行查询和分析。 操作步骤 在“图管理”页面，可查看已创建的所有图，在图对应的“操作”列中单击“访问”。 图1 访问图 父主题： 创建图
统计信息展示 通过框选画布中点和边，在统计信息区会显示出当前所框选的点边对应的标签和节点权重的数量。关于点和边的概念请参考图数据格式。 统计信息展示的具体操作如下： 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。 单击绘图区右侧的，显示“条件过滤、属性和统计信息”页面，单击“统计信息”页签。
基本概念 点 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。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache
ASCII码14,15和30。 同一个label下不允许存在相同的property。 cardinality 是 String 属性的复合类型，包括： single list set dataType 是 String 属性的数据类型。具体请参考表1中的元数据类型。 typeNameCount
Service，简称GES），是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档能够帮助您快速了解和使用图引擎服务，基本使用流程如下：
为“成功”时，表示备份成功。 图4 备份管理 对已经备份好的图。在“备份管理”页面，您可以查看备份数据的备份名称和类型，关联图名称、状态、规格和架构，备份图的创建时间、结束时间、备份大小和备份时长等。 父主题： 备份图和恢复图
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