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如果您持有多个到期日不同的图实例时，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图5展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图5 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
图数据（值、拓扑）基本操作。 value(nid)->int/float/bool 获取当前点的值 set_value(nid, new_value)->None 设置当前点的值 out_edges(nid) -> List[int] 获取当前点的出边(List) edge_dst(eid)->int 获取当前边的目标点
当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样
当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样
String target点名称。 index 否 Integer 边index。 若已设置属性信息，则忽略index值。 若未设置属性信息，则根据index值进行边的删除。 若属性信息和index值均未设置，则删除source、target之间所有的边。 label 否 String
动态图 时间轴设置 群体演化 动态拓展 时序路径 父主题： 访问图和分析图
当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运
否 String 弹性IP的id，当publicBindType设置为bind_existing时，该值为用户某个已创建但尚未绑定的EIP的ID；当publicBindType设置为auto_assign时，该值设置为空。 表6 lts_operation_trace 参数 是否必选
定长字符串（需指定最大长度，用maxDataSize参数实现）。 说明： 您可以设置maxDataSize参数来限制该类型数据的最大长度，详见图_元数据示例。 只有single类型支持该数据类型。 如果是数据类型是字符串类型，建议设置为char array，比设置为string类型，导入速度快。 float float浮点类型（32位浮点）。
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
当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运
String 弹性IP的id。 当publicBindType设置为bind_existing时，该值为用户某个已创建但尚未绑定的EIP的ID。 当publicBindType设置为auto_assign时，该值设置为空。 表8 ltsOperationTraceReq 参数 是否必选
成本管理 随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用图引擎服务时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用图引擎服务时，成本主要包括两个方面：
String 索引的类型，区分大小写。 “GlobalCompositeVertexIndex”为全局的Composite类型的点索引。 “GlobalCompositeEdgeIndex”为全局的Composite类型的边索引。 “CompositeVertexIndex”为局部的Composite类型的点索引。
式下，实际点ID直接用于内部存储与计算，用户需指定一长度，实际点ID不可超过此长度。长度过大，可能影响查询性能，建议用户根据数据集状态进行设置。 hash：哈希格式下，内部计算时将实际点ID转换成哈希码进行存储与计算，对实际点ID长度无限制，但是存在极低的概率(约10^(-43)
您需要定义Label名称，以及Label类型。单击Label名称下的“添加”增加属性，还可通过“上移”和“下移”操作对属性进行排序。属性设置参数信息如表1所示，其他元数据详情请参考图数据的格式。 一个元数据文件可定义多个Label，您可单击“添加Label”按需增加。 labe
单击“复制”。 在对应的元数据文件的“操作”列，单击“复制”。 定义元数据文件名称以及存储路径。 “名称”：复制后的元数据文件名称，仅需要设置名称，文件格式默认为xml。 “存储路径”：存储元数据文件的OBS路径。 图1 复制元数据 单击“确定”，完成复制元数据。 元数据文件复制
当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近准确解。 k 否 Integer 采样个数，k不大于100000。 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。
停止计费 包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的资源，用户在购买时会一次性付费，服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源，您可以执行退订操作，系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。
当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。 k 否 Integer 采样个数，k不大于100000。 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。
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