摘要：圖數據庫現已涌現出許多出眾的軟件，比如筆者寫過的文章入門之中國電影票房排行淺析中的，為進行關系數據分析而構建的，高度可擴展的分布式圖數據庫以及的開源圖數據庫等。

??在如今數據庫群雄逐鹿的時代中，非關系型數據庫（NoSQL）已經占據了半壁江山，而圖數據庫（Graph Database）更是攻城略地，成為其中的佼佼者。
??所謂圖數據庫，它應用圖理論（Graph Theory）可以存儲實體的相關屬性以及它們之間的關系信息。最常見例子就是社會網絡中人與人之間的關系。相比于關系型數據庫（比如MySQL等），圖數據庫更能勝任這方面的任務。
??圖數據庫現已涌現出許多出眾的軟件，比如筆者寫過的文章Neo4j入門之中國電影票房排行淺析中的Neo4j，Twitter為進行關系數據分析而構建的FlockDB，高度可擴展的分布式圖數據庫JanusGraph以及Google的開源圖數據庫Cayley等。
??本文將具體介紹Cayley圖數據庫。

??Cayley圖數據庫是 Google 的一個開源圖(Graph)數據庫，其靈感來自于 Freebase 和 Google 的知識圖譜背后的圖數據庫。它采用Go語言編寫而成，運行命令簡單，一般只需要3到4個命令即可。同時，它擁有RESTful API，內建查詢編輯器和可視化界面，支持多種查詢語言，比如JavaScript，MQL等。另外，它還能支持多種后端數據庫儲存，比如MySQL，MongoDB, LevelDB等，性能良好，測試覆蓋率也OK，功能十分豐富且強大。
??當然，對于我們而言，最重要的特性應該是開源。Cayley圖數據庫的官方Github地址為：https://github.com/cayleygraph/cayley 。
??下面將具體介紹如何安裝及使用Cayley圖數據庫。

??關于Cayley圖數據庫的安裝，不同的操作系統的安裝方式不一樣。下載的網址為：https://github.com/cayleygraph/cayley/releases， 截圖如下：

讀者可依據自己的電腦系統下載相應的文件，筆者的電腦為Mac，因此選擇cayley_0.7.5_darwin_amd64.tar.gz文件。同時你的電腦上需要安裝一款Cayley用來儲存后臺數據的數據庫，筆者選擇了MongoDB數據庫。
??當然，Cayley還為你提供了完整的使用說明文檔，可以參考網址：https://github.com/cayleygraph/cayley/blob/master/docs/Quickstart-As-Application.md， 它能幫你快速熟悉Cayley的操作，助你快快上手。筆者會用更簡單的方式幫你熟悉該圖數據庫。
??So, let"s begin!

??為了能夠更好地了解Cayley圖數據庫，我們應該從數據開始一步步地來構建圖數據庫，并實現查詢功能。本文的數據來源于文章Neo4j入門之中國電影票房排行淺析， 其中爬取了中國電影票房信息，如下：

以及每部電影中的主演信息，如下：

得到了兩個表格文件movies.csv和actor.csv，文件的內容如下：

數據準備完畢。如讀者需要下載該數據，可以參考網址：https://github.com/percent4/Neo4j_movie_demo 。

??Cayley數據庫支持三元組文件導入，所謂三元組，指的是主語subject，謂語predicate 以及賓語object，每個三元組為一行。
??Cayley數據庫支持的三元組文件以nq為后綴，每個三元組為一行，主語、謂語、賓語中間用空格分開，同時還需要注意一下事項（筆者親自踩坑的經歷）：

注意空格，空格是劃分實體的標志;

注意"，"是關鍵字，也不能在實體中出現;

不能在實體中出現換行符（比如n）;

不能出現重復的數據(實體重復、三元組重復都不行)。

??接著我們利用Python程序將movies.csv和actors.csv文件處理成三元組。我們抽取的原則如下：

電影名，演員名為實體；

電影名與電影的關系為ISA，即電影名 ISA Movie;

演員名與電影名的關系為ACT_IN，即演員名 ACT_IN 電影名；

電影名的其余為屬性對，即電影名 屬性 屬性名， 比如戰狼2 rank 1.

??實現的Python程序如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd

# 讀取文件
movies = pd.read_csv("movies.csv")
actors = pd.read_csv("actors.csv")
# print(movies.head())

# 處理電影數據為三元組，抽取的三運組如下：
# 電影名 ISA Movie
# 電影名 屬性 屬性值
with open("China_Movie.nq", "w") as f:
    name_df = movies["name"]
    for i in range(name_df.shape[0]):
        f.write("<%s>   .
"%name_df[i])
        for col in movies.columns:
            if col != "name":
                f.write("<%s> <%s> "%s" .
"%(name_df[i], col, movies[col][i]))


# 處理演員數據為三元組，抽取的三運組如下：
# 演員名 ISA Actor
# 演員名 ACT_IN 電影名
with open("China_Movie.nq", "a") as f:
    for i in range(actors.shape[0]):
        for actor in actors["actors"][i].split("，"):
            f.write("<%s>  <%s> .
" % (actor, actors["name"][i]))

在China_Movie.nq中，共有276個三元組，文件的前幾行如下：

<戰狼2>   .
<戰狼2>  "1" .
<戰狼2>  "/item/%E6%88%98%E7%8B%BC2" .
<戰狼2>  "56.83億" .
<戰狼2>  "35" .
<戰狼2>  "38" .
<戰狼2>  "2017.07.27" .
<流浪地球>   .
<流浪地球>  "2" .
<流浪地球>  "/item/%E6%B5%81%E6%B5%AA%E5%9C%B0%E7%90%83" .
<流浪地球>  "40.83億" .
<流浪地球>  "46" .
<流浪地球>  "50" .
<流浪地球>  "2019.02.05" .
<紅海行動>   .

??將China_Movie.nq文件移動至Cayley的data目錄下，同時配置cayley_example.yml文件，內容如下：

store:
  # backend to use
  backend: mongo
  # address or path for the database
  address: "localhost:27017"
  # open database in read-only mode
  read_only: false
  # backend-specific options
  options:
    nosync: false
query:
  timeout: 30s
load:
  ignore_duplicates: false
  ignore_missing: false
  batch: 10000

在該配置文件中，聲明了Cayley的后臺數據庫為MongoDB，同時制定了ip及端口。
??接著運行命令：

./cayley load -c cayley_example.yml -i data/China_Movie.nq

等待數據導入，接著前往MongoDB中查看，如發現MongoDB中存在cayley數據庫，則表明數據導入成功。

??接著再輸入命令：

./cayley http -i ./data/China_Movie.nq -d memstore --host=:64210

這樣就支持在瀏覽器中進行查詢了，只需要在瀏覽器中輸入http://localhost:64210/ 即可，界面如下：

??關于查詢語句，它是圖數據庫的精華所在，而對于Cayley而言，它的查詢語句相對來說就比較簡單且好理解，具體的查詢語句命令可以參考官網： https://github.com/cayleygraph/cayley/blob/master/docs/GizmoAPI.md
，本文將通過幾個簡單的查詢語句來說明怎樣對Cayley圖數據庫進行查詢。

查詢一共有多少條數據

命令為：

var n = g.V().Count();
g.Emit(n);

其中g代表圖，V代表頂點，g.Emit()會將結果以JSON格式返回。輸出的結果如下：

{
    "result": [
        521
    ]
}

查詢全部電影

命令為：

var movies = g.V("").In("").ToArray();
g.Emit(movies);

返回的結果如下：

{
    "result": [
        [
            "<戰狼2>",
            "<流浪地球>",
            "<紅海行動>",
            "<唐人街探案2>",
            "<美人魚>",
            "<我不是藥神>",
            "<速度與激情8>",
            "<西虹市首富>",
            "<捉妖記>",
            "<速度與激情7>",
            "<復仇者聯盟3：無限戰爭>",
            "<捉妖記2>",
            "<羞羞的鐵拳>",
            "<海王>",
            "<變形金剛4：絕跡重生>",
            "<前任3：再見前任>",
            "<瘋狂的外星人>",
            "<毒液：致命守護者>",
            "<功夫瑜伽>",
            "<侏羅紀世界2>"
        ]
    ]
}

查詢電影《流浪地球》的所有屬性值

命令為：

var movie = "<流浪地球>";
var attrs = g.V(movie).OutPredicates().ToArray(); //類型為object，即字典

values = new Array();
for (i in attrs) {
    var value = g.V(movie).Out(attrs[i]).ToValue();
    values[i] = value;
}

key_val_json = new Object();

for (i in attrs) {
  key_val_json[attrs[i]]= values[i];
}

g.Emit(key_val_json)

輸出結果如下：

 {
    "result": [
        {
            "": "",
            "": "50",
            "": "46",
            "": "2019.02.05",
            "": "40.83億",
            "": "2",
            "": "/item/%E6%B5%81%E6%B5%AA%E5%9C%B0%E7%90%83"
        }
    ]
}

查詢沈騰主演的電影

命令為：

var movies = g.V("<沈騰>").Out("").ToArray();
g.Emit(movies);

輸出為：

{
    "result": [
        [
            "<西虹市首富>",
            "<羞羞的鐵拳>",
            "<瘋狂的外星人>"
        ]
    ]
}

查詢《捉妖記》與《捉妖記2》的共同演員

命令為:

var actors1 = g.V("<捉妖記>").In("");
var actors2 = g.V("<捉妖記2>").In("");
var common_actor = actors2.Intersect(actors1).ToArray();//集合交集
g.Emit(common_actor);

輸出為：

{
    "result": [
        [
            "<白百何>",
            "<井柏然>",
            "<曾志偉>",
            "<吳君如>"
        ]
    ]
}

??在本文中，筆者介紹了一種新的圖數據庫Cayley，并介紹了它的安裝方式，以及如何導入三元組數據，進行查詢。希望能夠給讀者一些參考~
??雖然是Google開源的圖數據庫，但在網上關于Cayley圖數據庫的介紹并不多，而且都未能深入地講解，大多是照搬官方文檔的講解，希望筆者的講解能夠帶來一些進步，這也是筆者寫此文的目的。希望此文能多少幫到讀者~

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