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扩副本 在图规格不改变的情况下，提高只读请求的并发数。 暂不支持一万边图的扩副本。 进行扩副本操作后，不支持扩容图操作。如果要对图进行扩容和扩副本两个操作，需要您先进行扩容图操作，再进行扩副本操作。 扩副本的具体操作步骤如下： 登录管理控制台。 对需要扩副本的图，在左侧导航栏中选
业务面API 内存版 持久化版
导入元数据 准备元数据 从本地或OBS导入数据 父主题： 元数据操作
修改安全组 创建图之后，您若想要修改安全组，可以进行修改安全组操作。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏中选择“图管理”。 在图管理页面，选中想要修改安全组的图，页面下方将会显示该图的信息。 图1 图详情页签 在图信息详情中，可以查看当前图的安全组，单击“
约束与限制 业务面API使用限制 OBS对象名约束 父主题： 使用前必读
认证鉴权 管理面API认证鉴权 业务面API认证鉴权 父主题： 如何调用API
管理面API（V2） 系统管理API 图管理API 备份管理API 元数据管理API 任务中心API GraphPlugins管理API
图管理简介 在“图管理”页面，您可以查看图的名称，运行状态，内网访问地址，公网访问地址，计费模式，创建时间。 “内网访问地址”可单击查看，该地址是访问图实例的浮动IP，通过单击该IP地址您可以查看访问图实例的物理IP列表。为了防止浮动IP切换造成业务闪断，推荐您通过轮询的方式使用物理IP访问图实例。
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）。
访问图和分析图 图引擎编辑器介绍 访问图引擎编辑器 动态图 图探索功能 多图管理（持久化版） HyG图管理（持久化版） 添加自定义操作 Schema编辑 可视化查询图 画布快照 Gremlin查询 Cypher查询 DSL查询 使用算法分析图 在绘图区分析图 3D图展示 行业模板公有操作场景
修改安全模式 创建图之后，您若想要修改安全模式，可以在图详情中进行操作。 2.4.4及以上版本，且必须是运行状态的图支持该功能。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏中选择“图管理”。 在图管理页面，选中想要修改安全模式的图，页面下方将会显示该图的信息。 图1
内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API（2.2.16） Filtered-query
获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 接口的认证鉴权请参见管理面API构造请求。
调用说明 图引擎服务提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见构造请求。 父主题： 使用前必读
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于IAM获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对
Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
查看监控数据 云监控服务可以对GES的运行状态进行日常监控。您可以通过云监控管理控制台，直观地查看各项监控指标。 监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控数据显示的是当前时间5～10分钟前的状态。如果您的图刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。 前提条件 创建的图运行状态正常运行。
对接LTS 若您有查看业务日志的需求，可以通过开启LTS服务来查看业务运行日志。 多图集群不支持对接LTS功能。 前提条件 开启LTS功能，首先要在LTS服务创建日志组和对应的日志流，否则无法正常开启，创建步骤具体请参考创建日志组和创建日志流。 开启LTS 具体操作步骤如下： 登
Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1
共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景
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