摘要：圖數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)已涌現(xiàn)出許多出眾的軟件，比如筆者寫(xiě)過(guò)的文章入門(mén)之中國(guó)電影票房排行淺析中的，為進(jìn)行關(guān)系數(shù)據(jù)分析而構(gòu)建的，高度可擴(kuò)展的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)以及的開(kāi)源圖數(shù)據(jù)庫(kù)等。

??在如今數(shù)據(jù)庫(kù)群雄逐鹿的時(shí)代中，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（NoSQL）已經(jīng)占據(jù)了半壁江山，而圖數(shù)據(jù)庫(kù)（Graph Database）更是攻城略地，成為其中的佼佼者。
??所謂圖數(shù)據(jù)庫(kù)，它應(yīng)用圖理論（Graph Theory）可以存儲(chǔ)實(shí)體的相關(guān)屬性以及它們之間的關(guān)系信息。最常見(jiàn)例子就是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的關(guān)系。相比于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（比如MySQL等），圖數(shù)據(jù)庫(kù)更能勝任這方面的任務(wù)。
??圖數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)已涌現(xiàn)出許多出眾的軟件，比如筆者寫(xiě)過(guò)的文章Neo4j入門(mén)之中國(guó)電影票房排行淺析中的Neo4j，Twitter為進(jìn)行關(guān)系數(shù)據(jù)分析而構(gòu)建的FlockDB，高度可擴(kuò)展的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)JanusGraph以及Google的開(kāi)源圖數(shù)據(jù)庫(kù)Cayley等。
??本文將具體介紹Cayley圖數(shù)據(jù)庫(kù)。

??Cayley圖數(shù)據(jù)庫(kù)是 Google 的一個(gè)開(kāi)源圖(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)，其靈感來(lái)自于 Freebase 和 Google 的知識(shí)圖譜背后的圖數(shù)據(jù)庫(kù)。它采用Go語(yǔ)言編寫(xiě)而成，運(yùn)行命令簡(jiǎn)單，一般只需要3到4個(gè)命令即可。同時(shí)，它擁有RESTful API，內(nèi)建查詢編輯器和可視化界面，支持多種查詢語(yǔ)言，比如JavaScript，MQL等。另外，它還能支持多種后端數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存，比如MySQL，MongoDB, LevelDB等，性能良好，測(cè)試覆蓋率也OK，功能十分豐富且強(qiáng)大。
??當(dāng)然，對(duì)于我們而言，最重要的特性應(yīng)該是開(kāi)源。Cayley圖數(shù)據(jù)庫(kù)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(shù)據(jù)庫(kù)。

??關(guān)于Cayley圖數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝，不同的操作系統(tǒng)的安裝方式不一樣。下載的網(wǎng)址為：https://github.com/cayleygraph/cayley/releases， 截圖如下：

讀者可依據(jù)自己的電腦系統(tǒng)下載相應(yīng)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(shí)你的電腦上需要安裝一款Cayley用來(lái)儲(chǔ)存后臺(tái)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，筆者選擇了MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)。
??當(dāng)然，Cayley還為你提供了完整的使用說(shuō)明文檔，可以參考網(wǎng)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(huì)用更簡(jiǎn)單的方式幫你熟悉該圖數(shù)據(jù)庫(kù)。
??So, let"s begin!

??為了能夠更好地了解Cayley圖數(shù)據(jù)庫(kù)，我們應(yīng)該從數(shù)據(jù)開(kāi)始一步步地來(lái)構(gòu)建圖數(shù)據(jù)庫(kù)，并實(shí)現(xiàn)查詢功能。本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于文章Neo4j入門(mén)之中國(guó)電影票房排行淺析， 其中爬取了中國(guó)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(gè)表格文件movies.csv和actor.csv，文件的內(nèi)容如下：

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完畢。如讀者需要下載該數(shù)據(jù)，可以參考網(wǎng)址：https://github.com/percent4/Neo4j_movie_demo 。

??Cayley數(shù)據(jù)庫(kù)支持三元組文件導(dǎo)入，所謂三元組，指的是主語(yǔ)subject，謂語(yǔ)predicate 以及賓語(yǔ)object，每個(gè)三元組為一行。
??Cayley數(shù)據(jù)庫(kù)支持的三元組文件以nq為后綴，每個(gè)三元組為一行，主語(yǔ)、謂語(yǔ)、賓語(yǔ)中間用空格分開(kāi)，同時(shí)還需要注意一下事項(xiàng)（筆者親自踩坑的經(jīng)歷）：

注意空格，空格是劃分實(shí)體的標(biāo)志;

注意"，"是關(guān)鍵字，也不能在實(shí)體中出現(xiàn);

不能在實(shí)體中出現(xiàn)換行符（比如n）;

不能出現(xiàn)重復(fù)的數(shù)據(jù)(實(shí)體重復(fù)、三元組重復(fù)都不行)。

??接著我們利用Python程序?qū)ovies.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(shí)體；

電影名與電影的關(guān)系為ISA，即電影名 ISA Movie;

演員名與電影名的關(guān)系為ACT_IN，即演員名 ACT_IN 電影名；

電影名的其余為屬性對(duì)，即電影名 屬性 屬性名， 比如戰(zhàn)狼2 rank 1.

??實(shí)現(xiàn)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(shù)據(jù)為三元組，抽取的三運(yùn)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(shù)據(jù)為三元組，抽取的三運(yùn)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(gè)三元組，文件的前幾行如下：

<戰(zhàn)狼2>   .
<戰(zhàn)狼2>  "1" .
<戰(zhàn)狼2>  "/item/%E6%88%98%E7%8B%BC2" .
<戰(zhàn)狼2>  "56.83億" .
<戰(zhàn)狼2>  "35" .
<戰(zhàn)狼2>  "38" .
<戰(zhàn)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(dòng)>   .

??將China_Movie.nq文件移動(dòng)至Cayley的data目錄下，同時(shí)配置cayley_example.yml文件，內(nèi)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(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)為MongoDB，同時(shí)制定了ip及端口。
??接著運(yùn)行命令：

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

等待數(shù)據(jù)導(dǎo)入，接著前往MongoDB中查看，如發(fā)現(xiàn)MongoDB中存在cayley數(shù)據(jù)庫(kù)，則表明數(shù)據(jù)導(dǎo)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(jìn)行查詢了，只需要在瀏覽器中輸入http://localhost:64210/ 即可，界面如下：

??關(guān)于查詢語(yǔ)句，它是圖數(shù)據(jù)庫(kù)的精華所在，而對(duì)于Cayley而言，它的查詢語(yǔ)句相對(duì)來(lái)說(shuō)就比較簡(jiǎn)單且好理解，具體的查詢語(yǔ)句命令可以參考官網(wǎng)： https://github.com/cayleygraph/cayley/blob/master/docs/GizmoAPI.md
，本文將通過(guò)幾個(gè)簡(jiǎn)單的查詢語(yǔ)句來(lái)說(shuō)明怎樣對(duì)Cayley圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢。

查詢一共有多少條數(shù)據(jù)

命令為：

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

其中g(shù)代表圖，V代表頂點(diǎn)，g.Emit()會(huì)將結(jié)果以JSON格式返回。輸出的結(jié)果如下：

{
    "result": [
        521
    ]
}

查詢?nèi)侩娪?/h5>

命令為：

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

返回的結(jié)果如下：

{
    "result": [
        [
            "<戰(zhàn)狼2>",
            "<流浪地球>",
            "<紅海行動(dòng)>",
            "<唐人街探案2>",
            "<美人魚(yú)>",
            "<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(fù)仇者聯(lián)盟3：無(wú)限戰(zhàn)爭(zhēng)>",
            "<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(jiàn)前任>",
            "<瘋狂的外星人>",
            "<毒液：致命守護(hù)者>",
            "<功夫瑜伽>",
            "<侏羅紀(jì)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(lèi)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(jié)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(shù)據(jù)庫(kù)Cayley，并介紹了它的安裝方式，以及如何導(dǎo)入三元組數(shù)據(jù)，進(jìn)行查詢。希望能夠給讀者一些參考~
??雖然是Google開(kāi)源的圖數(shù)據(jù)庫(kù)，但在網(wǎng)上關(guān)于Cayley圖數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)一些進(jìn)步，這也是筆者寫(xiě)此文的目的。希望此文能多少幫到讀者~

注意：不妨了解下筆者的微信公眾號(hào)： Python爬蟲(chóng)與算法（微信號(hào)為：easy_web_scrape）， 歡迎大家關(guān)注~