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讓客戶滿意是我們工作的目標，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項目有：空間域名、網(wǎng)絡(luò)空間、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、漢源網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。
Redis 在 4.0 中正式支持了Module模塊系統(tǒng)，使其可以進行豐富的擴展
圖數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用越來越廣泛，RedisGraph 就是一個 Redis Module，可以將 Redis 變?yōu)橐粋€高性能的圖數(shù)據(jù)庫
圖數(shù)據(jù)庫中的2個核心概念：點、邊
點用來描述實體，邊用來描述實體間的關(guān)系
實體有多個屬性，Redis 中的 Hash 結(jié)構(gòu)就是存儲實體的最佳選擇，圖中的一個節(jié)點就是 Redis 中的一個 Hash
例如，假設(shè)有2個實體：
一個‘人’的實體描述的是‘奧巴馬’，有兩個屬性，年齡 - 55、職業(yè) - 前總統(tǒng)，那么在 redis 中就體現(xiàn)為一個 key 為 ‘obama’ 的 hash
還有一個‘居住地’實體 - ‘夏威夷’，有一個屬性‘人口’，在 redis 中是一個 key 為 ‘Hawaii’ 的 hash
現(xiàn)在在 ‘obama’ 與 ‘Hawaii’ 兩個實體間建立一個關(guān)系 ‘born’，這就形成了一個最簡單的圖結(jié)構(gòu)
用法示例
(1)建立邊
語法：
- GRAPH.ADDEDGE 圖名稱, 起點, 關(guān)系, 終點
例如：
- GRAPH.ADDEDGE presidents "Barak Obama" born Hawaii
(2)刪除邊
- GRAPH.REMOVEEDGE presidents "Richard Nixon" born California
刪除 presidents 這個圖中兩個點的 born 關(guān)系
(3)查詢
- GRAPH.QUERY presidents "MATCH (president)-[born]->(state:Hawaii) RETURN president.name, president.age"
查詢目標是 presidents這個圖
MATCH 用來定義實體間關(guān)系，(S)-[R]->(D)，中間是關(guān)系，前后分別是起點終點，本例中的意思就是，匹配所有與 Hawaii這個點有 born 關(guān)系的
RETURN 定義返回的內(nèi)容
簡單綜合示例
有演員和電影兩種實體類型，關(guān)系是表演
(1)創(chuàng)建實體 - 點
演員(屬性：name、birth_year)
- HMSET Aldis_Hodge name "Aldis Hodge" birth_year 1986
- HMSET O'Shea_Jackson name "O'Shea Jackson" birth_year 1991
- HMSET Corey_Hawkins name "Corey Hawkins" birth_year 1988
- HMSET Neil_Brown name "Neil Brown" birthyear 1980
電影(屬性：名字 title、類型 genre、投票 votes、評分 rating、年份 year)
- HMSET Straight_Outta_Compton title "Straight Outta Compton" genre Biography votes 127258 rating 7.9 year 2015
- HMSET Never_Go_Back title "Never Go Back" gener Action votes 15821 rating 6.4 year 2016
(2)創(chuàng)建關(guān)系 - 邊
- GRAPH.ADDEDGE movies Aldis_Hodge act Straight_Outta_Compton
- GRAPH.ADDEDGE movies O'Shea_Jackson act Straight_Outta_Compton
- GRAPH.ADDEDGE movies Corey_Hawkins act Straight_Outta_Compton
- GRAPH.ADDEDGE movies Neil_Brown act Straight_Outta_Compton
- GRAPH.ADDEDGE movies Aldis_Hodge act Never_Go_Back
(3)查詢
示例1：統(tǒng)計 “StraightOuttaCompton” 這部電影中演員的年齡(年齡總和、最大年齡、最小年齡、平均年齡)
- GRAPH.QUERY movies "MATCH (actor)-[act]->(movie:"Straight_Outta_Compton") RETURN movie.title, SUM(actor.age), MAX(actor.age), MIN(actor.age), AVG(actor.age)"
結(jié)果：
- 1) "Straight Outta Compton,123.000000,37.000000,26.000000,30.750000"
- 2) "Query internal execution time: 0.108000 milliseconds"
示例2：統(tǒng)計每個演員參演了幾部電影
- GRAPH.QUERY movies "MATCH (actor)-[act]->(movie) RETURN actor.name, COUNT(movie.title) AS movies_count ORDER BY movies_count DESC"
結(jié)果：
- 1) "Aldis_Hodge,2.000000"
- 2) "O'Shea Jackson,1.000000"
- 3) "Corey Hawkins,1.000000"
- 4) "Neil Brown,1.000000"
- 5) "Query internal execution time: 0.071000 milliseconds"
小結(jié)
RedisGraph 實現(xiàn)了圖數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)操作，實現(xiàn)了主流的查詢語言 Cypher的主要部分，雖然還是個很年輕的項目，但作為 redis 的擴展模塊，與 redis 集成在一起，可以很方便的管理維護，也可以使用 redis 客戶端方便的訪問，如果需求不是很高，值得研究一下
自從 redis 開放了模塊系統(tǒng)，效果已經(jīng)開始顯現(xiàn)，相信優(yōu)秀的擴展會越來越豐富。
新聞名稱：Redis的豐富擴展之高性能圖數(shù)據(jù)庫
瀏覽路徑：http://m.5511xx.com/article/dpgsieg.html
