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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：
删除元数据 当元数据文件失效后，您可以在“元数据管理”页面，对应的元数据文件“操作”列中单击“删除”，来删除元数据文件。 数据删除后无法恢复，请谨慎操作。 图1 删除元数据 父主题： 元数据操作
图引擎服务提供包年/包月、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月是一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算，因此在购买之前，您必须确保账户余额充足。 按需计费是一种后付费模式，即先使用再付费，按照图实例实际使用时长计费。 关于两种计费模式的详细介绍请参见计费模式概述。
图ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
match (n)-[r]->(m), (m)-->(s) 2.2.16 多Match 支持输入多个match子句，多个match间可以使用with连接： match (n)-[r]->(m) with m match (m)-->(s) 2.2.16 可变长路径Pattern 支持从单点出发查询可变长路径：
match (n)-[r]->(m), (m)-->(s) 2.2.16 多Match 支持输入多个match子句，多个match间可以使用with连接： match (n)-[r]->(m) with m match (m)-->(s) 2.2.16 可变长路径Pattern 支持从单点出发查询可变长路径：
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
云服务在IAM预置了常用的授权项，称为系统策略。给用户组授权时，可以直接使用这些系统策略，但系统策略只能使用，不能修改。 GES系统策略包括GES FullAccess，GES Development及GES ReadOnlyAccess。涵盖了绝大部分用户角色分配场景，推荐您使用这种策略权限。详细请参考GES系统策略。
计算，帮助您低成本设计并运行算法。注意：该功能仅支持2.3.14及以上版本的图。 具体操作步骤如下： 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。 在图数据查询区，单击下拉按钮，切换到DSL查询，输入查询语句，按“回车”键执行操作。 图1 切换到DSL查询 多标签图不支持DSL查询功能。
删除过程中，画布下方“结果展示区”会显示删除label算法的返回结果。 图10 结果展示 删除过程中，绘图区右侧的条件过滤功能置灰，不可使用。 图11 条件过滤 父主题： 访问图和分析图
查找元数据 在“元数据管理”页面，您可以在搜索框中输入元数据文件的名称进行查找。 图1 查找元数据 父主题： 元数据操作
复制元数据 编辑元数据时，会覆盖之前的元数据文件，为避免原始元数据文件丢失，建议您在编辑元数据之前，先复制一份元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，复制元数据有两个入口： 单击对应元数据文件名称，进入元数据详情页，在页面底端单击“复制”。 在对应的元数据文件的“操作”列，单击“复制”。
备份图和恢复图 备份图 恢复图 删除备份 导出备份到OBS 从OBS中导入备份 父主题： 管理图
图数据的格式 一般图数据格式 动态图数据格式 父主题： 元数据操作
在弹出窗口中核对要删除的快照信息，确认无误后，输入“DELETE”（或单击“一键输入”），输入完成后单击“确定”进行删除。 图8 批量删除 父主题： 访问图和分析图
索引管理 在图访问界面增加索引管理功能，方便您在界面进行索引增删查操作。 创建索引 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。 在图引擎编辑器左侧的索引模块，单击“创建索引”。 图1 创建索引 在创建索引弹框中，填写以下参数： 索引名称：自定义索引名称。 索引类型： 内存版图：有全局点索引和全局边索引。
数据分析结束后，您可以直接在绘图区查看结果或者在“查询结果”页签获取结果信息。 查看查询结果的具体步骤如下： 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“查询结果”页签下，展示查询结果。 当返回结果很大，绘图区
k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。
最短路径算法（Shortest Path） 概述 最短路径算法（Shortest Path）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 适用场景 最短路径算法（Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法（Shortest
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