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请求示例 进行清空图操作，需要清空schema数据。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?
请求示例 进行清空图操作，需要清空schema数据。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?
vertexsetPath Array of vertexsetPath objects 点数据集路径。 表5 schemaPath 参数 参数类型 描述 path String OBS文件路径。 log String OBS文件导入日志存储文件。
path String OBS存储路径，不包含OBS Endpoint。 status String OBS文件导入状态。
枚举值：clear-graph clear-metadata 否 Boolean 是否清空图关联的元数据，建议清空。取值为“true”或者“false”。默认为“false”。
vertexsetPath Array of vertexsetPath objects 点数据集路径。 表7 schemaPath 参数 参数类型 描述 path String OBS文件路径。 log String OBS文件导入日志存储文件。
vertexset_path Array of vertexset_path objects 点数据集路径。 表5 schema_path 参数 参数类型 描述 path String OBS文件路径。 log String OBS文件导入日志存储文件。
磁盘类型包括：系统盘，数据盘，日志盘，交换分区盘、备份盘、存储盘、hyg盘。 图3 磁盘页 用户可单击指定节点名称所在行最右侧的“监控”按钮，进入磁盘监控概览页，查看具体节点在某时间段内的磁盘性能指标拓扑图。 时间段有：近1小时、近3小时、近12小时、24小时或者近3天可供选择。
vertexsetDefaultLabel 否 String 点数据集默认标签，当前默认为空，可以不填。 logDir 否 String OBS日志存储目录，用于存储建图过程导入失败的数据和详细日志。
schemaPath 否 String 新增数据的元数据文件OBS路径。 logDir 否 String 导入图日志存放目录，用于存储导入失败的数据和详细错误原因。 parallelEdge 否 Object 重复边处理。
可用区 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，可用区内在逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个区域中的多个可用区之间通过高速光纤相连，以满足用户跨可用区构建高可用性系统的需求。
回退期间图不可用，且会将数据回退到升级之前。 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，选择“图管理”。 在图管理列表中，选择需要回退版本的图，在“操作”列选择“更多”>“回退”。 不支持回退的图，没有“回退”按钮。
当前图数据出现错误或故障时，可以启动备份图进行恢复。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
当前图数据出现错误或故障时，可以启动备份图进行恢复。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
vertexset_path Array of vertexset_path objects 点数据集路径。 表7 schema_path 参数 参数类型 描述 path String OBS文件路径。 log String OBS文件导入日志存储文件。
GES服务应用的基础设施如下： 统一身份认证（IAM） 虚拟私有云（VPC） 对象存储服务（OBS） 关于如何查看配额，如何申请扩大配额，请参考《关于配额》。
如果对图数据库执行了增、删、改操作，使用该接口可以将图数据库的修改信息同步到HyG计算引擎。首次执行数据同步时，请求body里面的vertex和edge参数生效，后续执行数据同步，该参数默认跟首次指定的保持一致。 查询HyG图详情。
请以华为云官网发布的数据为准。 当前费用不包括OBS存储空间费用，公网流量费用以及公网带宽费用，具体以相关服务的计费标准为准。
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。
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。
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