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客户端与 API 本节包含 REST API、Gremlin Console 和客户端说明。当前 Server REST API 使用图空间和图名称组成资源路径；具体路径以各 API 页面和 Server 的 OpenAPI 页面为准。
1 - HugeGraph RESTful API ⚠️ 版本兼容性说明
当前 API 的图资源路径以 /graphspaces/{graphspace}/graphs/{graph} 开头。 HugeGraph 1.5.x 及更早版本使用 /graphs/{graph}。创建、克隆图等接口的请求格式也与当前版本不同。 默认图空间名是 DEFAULT。 旧版本 doc 参考：HugeGraph 1.5.x RESTful API Server 启动后，可访问 http://localhost:8080/swagger-ui/index.html 查看当前版本的 OpenAPI 页面。使用示例
1.1 - Graphspace API Graphspace（图空间）REST 接口：多租户与资源隔离的创建、查看、更新与删除，以及使用前置条件与限制。
2.0 Graphspace 在 HugeGraph 中，多租户是通过图空间（graph space）来实现的，资源的分配和隔离可以通过图空间进行。
重要前置条件 ：
目前图空间功能只支持在 hstore 模式下使用。 如果非 hstore 模式，则只能使用默认的图空间 DEFAULT，且不支持创建、删除和更新图空间的操作。 注意在 rest-server.properties 中，设置 usePD=true，并且 hugegraph.properties 中，设置 backend=hstore 图空间功能必须开启鉴权模式，默认账密为 admin:pa（见 auth.admin_pa 配置项），请务必修改默认密码，防止未授权访问。 本页所有接口都只在 PD 模式下可用，单机模式下会返回 400 和 GraphSpace management is not supported in standalone mode 错误信息。 2.0.1 创建一个图空间 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspacesRequest Body 注意：目前 cpu，内存，以及 k8s 相关功能暂未开放
{
"name" : "gs1" ,
"description" : "1st graph space" ,
"max_graph_number" : 100 ,
"cpu_limit" : 1000 ,
"memory_limit" : 8192 ,
"storage_limit" : 1000000 ,
"max_role_number" : 10 ,
"auth" : true ,
"configs" : {}
} Response Status Response Body {
"name" : "gs1" ,
"nickname" : "gs1" ,
"description" : "1st graph space" ,
"cpu_limit" : 1000 ,
"memory_limit" : 8192 ,
"storage_limit" : 1000000 ,
"compute_cpu_limit" : 0 ,
"compute_memory_limit" : 0 ,
"oltp_namespace" : "hugegraph-server" ,
"olap_namespace" : "hugegraph-server" ,
"storage_namespace" : "hugegraph-server" ,
"operator_image_path" : "127.0.0.1/hugegraph-registry/hugegraph-computer-operator:3.1.1" ,
"internal_algorithm_image_url" : "127.0.0.1/hugegraph-registry/hugegraph-computer-algorithm:3.1.1" ,
"max_graph_number" : 100 ,
"max_role_number" : 10 ,
"cpu_used" : 0 ,
"memory_used" : 0 ,
"storage_used" : 0 ,
"storage_percent" : 0.0 ,
"graph_number_used" : 0 ,
"role_number_used" : 0 ,
"auth" : true ,
"creator" : "admin" ,
"create_time" : "2024-05-01 12:00:00" ,
"update_time" : "2024-05-01 12:00:00"
} 2.0.2 列出系统所有图空间 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspacesResponse Status Response Body {
"graphSpaces" : [
"gs1" ,
"DEFAULT"
]
} 2.0.3 查看某个图空间 Params 路径参数说明：
Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/gs1Response Status Response Body {
"name" : "gs1" ,
"nickname" : "gs1" ,
"description" : "1st graph space" ,
"cpu_limit" : 1000 ,
"memory_limit" : 8192 ,
"storage_limit" : 1000000 ,
"oltp_namespace" : "hugegraph-server" ,
"olap_namespace" : "hugegraph-server" ,
"storage_namespace" : "hugegraph-server" ,
"operator_image_path" : "127.0.0.1/hugegraph-registry/hugegraph-computer-operator:3.1.1" ,
"internal_algorithm_image_url" : "127.0.0.1/hugegraph-registry/hugegraph-computer-algorithm:3.1.1" ,
"compute_cpu_limit" : 0 ,
"compute_memory_limit" : 0 ,
"max_graph_number" : 100 ,
"max_role_number" : 10 ,
"cpu_used" : 0 ,
"memory_used" : 0 ,
"storage_used" : 0 ,
"storage_percent" : 0.0 ,
"graph_number_used" : 0 ,
"role_number_used" : 0 ,
"auth" : true ,
"creator" : "admin" ,
"create_time" : "2024-05-01 12:00:00" ,
"update_time" : "2024-05-01 12:00:00" ,
"dp_username" : "gs1_dp" ,
"dp_password" : "a1b2c3d4e5f60718"
} dp_username 和 dp_password 由图空间名称推导得到，只有该接口会返回这两个字段。
2.0.4 更新某个图空间 注意：auth 鉴权配置，在创建图空间的过程一旦确定下来，不允许更新
Params 路径参数说明：
请求体说明：
action: 标记本次操作为 Update 动作，取值固定为 “update” update: 即将更新的值，下述参数都应置于 update 中 Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/gs1Request Body {
"action" : "update" ,
"update" : {
"name" : "gs1" ,
"description" : "1st graph space" ,
"cpu_limit" : 2000 ,
"memory_limit" : 40960 ,
"storage_limit" : 2048 ,
"oltp_namespace" : "hugegraph-server" ,
"olap_namespace" : "hugegraph-server" ,
"operator_image_path" : "127.0.0.1/hugegraph-registry/hugegraph-computer-operator:3.1.1" ,
"internal_algorithm_image_url" : "127.0.0.1/hugegraph-registry/hugegraph-computer-algorithm:3.1.1" ,
"max_graph_number" : 1000 ,
"max_role_number" : 100
}
} Response Status Response Body {
"name" : "gs1" ,
"nickname" : "gs1" ,
"description" : "1st graph space" ,
"cpu_limit" : 2000 ,
"memory_limit" : 40960 ,
"storage_limit" : 2048 ,
"oltp_namespace" : "hugegraph-server" ,
"olap_namespace" : "hugegraph-server" ,
"storage_namespace" : "hugegraph-server" ,
"operator_image_path" : "127.0.0.1/hugegraph-registry/hugegraph-computer-operator:3.1.1" ,
"internal_algorithm_image_url" : "127.0.0.1/hugegraph-registry/hugegraph-computer-algorithm:3.1.1" ,
"compute_cpu_limit" : 0 ,
"compute_memory_limit" : 0 ,
"max_graph_number" : 1000 ,
"max_role_number" : 100 ,
"cpu_used" : 0 ,
"memory_used" : 0 ,
"storage_used" : 0 ,
"storage_percent" : 0.0 ,
"graph_number_used" : 0 ,
"role_number_used" : 0 ,
"auth" : true ,
"creator" : "admin" ,
"create_time" : "2024-05-01 12:00:00" ,
"update_time" : "2024-05-01 12:30:00"
} 2.0.5 删除某个图空间 Params 路径参数说明：
Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/gs1Response Status 注意：删除图空间，会导致图空间的全部资源被释放。
2.0.6 列出系统所有图空间及其详情 Params 请求参数说明：
prefix: 只返回名称或显示名以该前缀开头的图空间 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/profileResponse Status Response Body 每条记录包含与 GET /graphspaces/{graphspace} 相同的字段，并额外带上 authed、default、create_time 和 update_time。authed 表示当前用户是否可以进入该图空间：当图空间开启了鉴权，而当前用户既不是管理员、也不是该空间的管理员或成员时为 false。default 目前恒为 false，默认图空间功能尚未实现。
[
{
"name" : "gs1" ,
"nickname" : "gs1" ,
"description" : "1st graph space" ,
"cpu_limit" : 1000 ,
"memory_limit" : 8192 ,
"storage_limit" : 1000000 ,
"compute_cpu_limit" : 0 ,
"compute_memory_limit" : 0 ,
"oltp_namespace" : "hugegraph-server" ,
"olap_namespace" : "hugegraph-server" ,
"storage_namespace" : "hugegraph-server" ,
"max_graph_number" : 100 ,
"max_role_number" : 10 ,
"cpu_used" : 0 ,
"memory_used" : 0 ,
"storage_used" : 0 ,
"storage_percent" : 0.0 ,
"graph_number_used" : 0 ,
"role_number_used" : 0 ,
"auth" : true ,
"creator" : "admin" ,
"authed" : true ,
"default" : false ,
"create_time" : "2024-05-01 12:00:00" ,
"update_time" : "2024-05-01 12:30:00"
}
] 默认角色
每个图空间内置四种默认角色，可以一次性把一整组权限赋给某个用户或角色：
space：图空间管理员，只有管理员可以授予space_member：图空间成员analyst：图空间分析师observer：只读角色，传入 graph 时可以收窄到单个图user 既可以是用户名，也可以是角色名。当前用户是否具备某个默认角色也可以通过 GET /graphspaces/{graphspace}/auth/managers/default 查询，参见 Authentication API 。
2.0.7 授予默认角色 Params 路径参数说明：
请求体说明：
user: 用户名或角色名，必填 role: 取值为 space、space_member、analyst、observer 之一，必填 graph: 图名称，选填，只在 role=observer 时生效 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/gs1/roleRequest Body {
"user" : "boss" ,
"role" : "analyst"
} Response Status Response Body 只有在单个图上授予角色时才会回显 graph。
{
"user" : "boss" ,
"role" : "analyst" ,
"graphSpace" : "gs1"
} 2.0.8 查询默认角色 Params 路径参数说明：
请求参数说明：
user: 用户名或角色名，必填 role: 默认角色名称，必填 graph: 图名称，选填，只在 role=observer 时生效 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/gs1/role?user=boss&role=analystResponse Status Response Body 2.0.9 回收默认角色 Params 路径参数说明：
请求参数说明：
user: 用户名或角色名，必填 role: 默认角色名称，必填 graph: 图名称，选填，只在 role=observer 时生效 Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/gs1/role?user=boss&role=analystResponse Status Schema 模板
Schema 模板把一段 Gremlin schema 脚本以名称保存下来，创建图时通过 schema 字段引用它来初始化图，参见 Graphs API 。模板可以由它的创建者、图空间管理员或系统管理员修改和删除。
2.0.10 创建 schema 模板 Params 路径参数说明：
请求体说明：
name: 模板名称，必填 schema: Gremlin schema 脚本，必填 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/gs1/schematemplatesRequest Body {
"name" : "template1" ,
"schema" : "schema.propertyKey('name').asText().ifNotExist().create();"
} Response Status Response Body {
"name" : "template1" ,
"schema" : "schema.propertyKey('name').asText().ifNotExist().create();" ,
"creator" : "admin" ,
"create" : "2024-05-01 12:00:00.000" ,
"create_time" : "2024-05-01 12:00:00.000" ,
"update" : "2024-05-01 12:00:00.000" ,
"update_time" : "2024-05-01 12:00:00.000"
} 2.0.11 列出图空间的全部 schema 模板 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/gs1/schematemplatesResponse Status Response Body {
"schema_templates" : [
"template1"
]
} 2.0.12 查看某个 schema 模板 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/gs1/schematemplates/template1Response Status 2.0.13 修改某个 schema 模板 只能修改 schema，模板名称不可修改。
Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/gs1/schematemplates/template1Request Body {
"schema" : "schema.propertyKey('age').asInt().ifNotExist().create();"
} Response Status 2.0.14 删除某个 schema 模板 Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/gs1/schematemplates/template1Response Status 1.2 - Schema API Schema（图模式）REST 接口:查询图的完整模式定义,包括属性键、顶点标签、边标签和索引标签的统一视图。
1.1 Schema HugeGraph 提供单一接口获取某个图的全部 Schema 信息，包括：PropertyKey、VertexLabel、EdgeLabel 和 IndexLabel。
Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph_name}/schema
e.g: GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schemaResponse Status Response Body {
"propertykeys" : [
{
"id" : 7 ,
"name" : "price" ,
"data_type" : "DOUBLE" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"aggregate_type" : "NONE" ,
"write_type" : "OLTP" ,
"properties" : [],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:05.316"
}
},
{
"id" : 6 ,
"name" : "date" ,
"data_type" : "TEXT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"aggregate_type" : "NONE" ,
"write_type" : "OLTP" ,
"properties" : [],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:05.309"
}
},
{
"id" : 3 ,
"name" : "city" ,
"data_type" : "TEXT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"aggregate_type" : "NONE" ,
"write_type" : "OLTP" ,
"properties" : [],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:05.287"
}
},
{
"id" : 2 ,
"name" : "age" ,
"data_type" : "INT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"aggregate_type" : "NONE" ,
"write_type" : "OLTP" ,
"properties" : [],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:05.280"
}
},
{
"id" : 5 ,
"name" : "lang" ,
"data_type" : "TEXT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"aggregate_type" : "NONE" ,
"write_type" : "OLTP" ,
"properties" : [],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:05.301"
}
},
{
"id" : 4 ,
"name" : "weight" ,
"data_type" : "DOUBLE" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"aggregate_type" : "NONE" ,
"write_type" : "OLTP" ,
"properties" : [],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:05.294"
}
},
{
"id" : 1 ,
"name" : "name" ,
"data_type" : "TEXT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"aggregate_type" : "NONE" ,
"write_type" : "OLTP" ,
"properties" : [],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:05.250"
}
}
],
"vertexlabels" : [
{
"id" : 1 ,
"name" : "person" ,
"id_strategy" : "PRIMARY_KEY" ,
"primary_keys" : [
"name"
],
"nullable_keys" : [
"age" ,
"city"
],
"index_labels" : [
"personByAge" ,
"personByCity" ,
"personByAgeAndCity"
],
"properties" : [
"name" ,
"age" ,
"city"
],
"status" : "CREATED" ,
"ttl" : 0 ,
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:05.336"
}
},
{
"id" : 2 ,
"name" : "software" ,
"id_strategy" : "CUSTOMIZE_NUMBER" ,
"primary_keys" : [],
"nullable_keys" : [],
"index_labels" : [
"softwareByPrice"
],
"properties" : [
"name" ,
"lang" ,
"price"
],
"status" : "CREATED" ,
"ttl" : 0 ,
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:05.347"
}
}
],
"edgelabels" : [
{
"id" : 1 ,
"name" : "knows" ,
"source_label" : "person" ,
"target_label" : "person" ,
"frequency" : "SINGLE" ,
"sort_keys" : [],
"nullable_keys" : [],
"index_labels" : [
"knowsByWeight"
],
"properties" : [
"weight" ,
"date"
],
"status" : "CREATED" ,
"ttl" : 0 ,
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:08.437"
}
},
{
"id" : 2 ,
"name" : "created" ,
"source_label" : "person" ,
"target_label" : "software" ,
"frequency" : "SINGLE" ,
"sort_keys" : [],
"nullable_keys" : [],
"index_labels" : [
"createdByDate" ,
"createdByWeight"
],
"properties" : [
"weight" ,
"date"
],
"status" : "CREATED" ,
"ttl" : 0 ,
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:08.446"
}
}
],
"indexlabels" : [
{
"id" : 1 ,
"name" : "personByAge" ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "person" ,
"index_type" : "RANGE_INT" ,
"fields" : [
"age"
],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:05.375"
}
},
{
"id" : 2 ,
"name" : "personByCity" ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "person" ,
"index_type" : "SECONDARY" ,
"fields" : [
"city"
],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:06.898"
}
},
{
"id" : 3 ,
"name" : "personByAgeAndCity" ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "person" ,
"index_type" : "SECONDARY" ,
"fields" : [
"age" ,
"city"
],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:07.407"
}
},
{
"id" : 4 ,
"name" : "softwareByPrice" ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "software" ,
"index_type" : "RANGE_DOUBLE" ,
"fields" : [
"price"
],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:07.916"
}
},
{
"id" : 5 ,
"name" : "createdByDate" ,
"base_type" : "EDGE_LABEL" ,
"base_value" : "created" ,
"index_type" : "SECONDARY" ,
"fields" : [
"date"
],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:08.454"
}
},
{
"id" : 6 ,
"name" : "createdByWeight" ,
"base_type" : "EDGE_LABEL" ,
"base_value" : "created" ,
"index_type" : "RANGE_DOUBLE" ,
"fields" : [
"weight"
],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:08.963"
}
},
{
"id" : 7 ,
"name" : "knowsByWeight" ,
"base_type" : "EDGE_LABEL" ,
"base_value" : "knows" ,
"index_type" : "RANGE_DOUBLE" ,
"fields" : [
"weight"
],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2023-05-08 17:49:09.473"
}
}
]
} 1.3 - PropertyKey API PropertyKey（属性键）REST 接口:定义图中所有属性的数据类型和基数约束,是构建图模式的基础元素。
1.2 PropertyKey Params 说明：
name：属性类型名称，必填 data_type：属性类型数据类型，包括：bool、byte、int、long、float、double、text、date、uuid、blob，默认 text 类型 (代表 string 字符串类型) cardinality：属性类型基数，包括：single、list、set，默认 single (代表单属性值) 请求体字段说明：
id：属性类型 id 值 properties：属性的属性，对于属性而言，此项为空 user_data：设置属性类型的通用信息，比如可设置 age 属性的取值范围，最小为 0，最大为 100；目前此项不做任何校验，只为后期拓展提供预留入口 1.2.1 创建一个 PropertyKey Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/propertykeys Request Body {
"name" : "age" ,
"data_type" : "INT" ,
"cardinality" : "SINGLE"
} Response Status Response Body {
"property_key" : {
"id" : 1 ,
"name" : "age" ,
"data_type" : "INT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"aggregate_type" : "NONE" ,
"write_type" : "OLTP" ,
"properties" : [],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"~create_time" : "2022-05-13 13:47:23.745"
}
},
"task_id" : 0
} 1.2.2 为已存在的 PropertyKey 添加或移除 userdata Params action: 表示当前行为是添加还是移除，取值为append（添加）和eliminate（移除） Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/propertykeys/age?action=append Request Body {
"name" : "age" ,
"user_data" : {
"min" : 0 ,
"max" : 100
}
} Response Status Response Body {
"property_key" : {
"id" : 1 ,
"name" : "age" ,
"data_type" : "INT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"aggregate_type" : "NONE" ,
"write_type" : "OLTP" ,
"properties" : [],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"min" : 0 ,
"max" : 100 ,
"~create_time" : "2022-05-13 13:47:23.745"
}
},
"task_id" : 0
} 1.2.3 获取所有的 PropertyKey Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/propertykeysResponse Status Response Body {
"propertykeys" : [
{
"id" : 3 ,
"name" : "city" ,
"data_type" : "TEXT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"properties" : [],
"user_data" : {}
},
{
"id" : 2 ,
"name" : "age" ,
"data_type" : "INT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"properties" : [],
"user_data" : {}
},
{
"id" : 5 ,
"name" : "lang" ,
"data_type" : "TEXT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"properties" : [],
"user_data" : {}
},
{
"id" : 4 ,
"name" : "weight" ,
"data_type" : "DOUBLE" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"properties" : [],
"user_data" : {}
},
{
"id" : 6 ,
"name" : "date" ,
"data_type" : "TEXT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"properties" : [],
"user_data" : {}
},
{
"id" : 1 ,
"name" : "name" ,
"data_type" : "TEXT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"properties" : [],
"user_data" : {}
},
{
"id" : 7 ,
"name" : "price" ,
"data_type" : "INT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"properties" : [],
"user_data" : {}
}
]
} 1.2.4 根据 name 获取 PropertyKey Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/propertykeys/age 其中，age为要获取的 PropertyKey 的名称
Response Status Response Body {
"id" : 1 ,
"name" : "age" ,
"data_type" : "INT" ,
"cardinality" : "SINGLE" ,
"aggregate_type" : "NONE" ,
"write_type" : "OLTP" ,
"properties" : [],
"status" : "CREATED" ,
"user_data" : {
"min" : 0 ,
"max" : 100 ,
"~create_time" : "2022-05-13 13:47:23.745"
}
} 1.2.5 根据 name 删除 PropertyKey Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/propertykeys/age 其中，age为要删除的 PropertyKey 的名称
Response Status Response Body 1.4 - VertexLabel API VertexLabel（顶点标签）REST 接口:定义顶点类型、ID策略及关联的属性,决定顶点的结构和约束规则。
1.3 VertexLabel 假设已经创建好了 1.1.3 中列出来的 PropertyKeys
Params 说明
id：顶点类型 id 值 name：顶点类型名称，必填 id_strategy: 顶点类型的 ID 策略，主键 ID、自动生成、自定义字符串、自定义数字、自定义 UUID，默认主键 ID properties: 顶点类型关联的属性类型 primary_keys: 主键属性，当 ID 策略为 PRIMARY_KEY 时必须有值，其他 ID 策略时必须为空； enable_label_index：是否开启类型索引，默认关闭 index_names：顶点类型创建的索引，详情见 3.4 nullable_keys：可为空的属性 user_data：设置顶点类型的通用信息，作用同属性类型 1.3.1 创建一个 VertexLabel Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/vertexlabelsRequest Body {
"name" : "person" ,
"id_strategy" : "DEFAULT" ,
"properties" : [
"name" ,
"age"
],
"primary_keys" : [
"name"
],
"nullable_keys" : [],
"enable_label_index" : true
} Response Status Response Body {
"id" : 1 ,
"primary_keys" : [
"name"
],
"id_strategy" : "PRIMARY_KEY" ,
"name" : "person2" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"name" ,
"age"
],
"nullable_keys" : [
],
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {}
} 从 hugegraph-server v0.11.2 版本开始支持顶点的 TTL 功能。顶点的 TTL 是通过 VertexLabel 来设置的。比如希望 person 类型的顶点存活时间为一天，需要在创建 person VertexLabel 的时候将 TTL 字段设置为 86400000，即单位为毫秒。
{
"name" : "person" ,
"id_strategy" : "DEFAULT" ,
"properties" : [
"name" ,
"age"
],
"primary_keys" : [
"name"
],
"nullable_keys" : [],
"ttl" : 86400000 ,
"enable_label_index" : true
} 另外，当顶点中带有"创建时间"的属性且希望以"创建时间"属性作为计算顶点存活时间的起点时，可以设置 VertexLabel 中的 ttl_start_time 字段。比如 person VertexLabel 有 createdTime 属性，且 createdTime 是 Date 类型的参数，希望 person 类型的顶点从创建开始存活一天的时间，那么创建 person VertexLabel 的 Request Body 如下：
{
"name" : "person" ,
"id_strategy" : "DEFAULT" ,
"properties" : [
"name" ,
"age" ,
"createdTime"
],
"primary_keys" : [
"name"
],
"nullable_keys" : [],
"ttl" : 86400000 ,
"ttl_start_time" : "createdTime" ,
"enable_label_index" : true
} 1.3.2 为已存在的 VertexLabel 添加 properties 或 userdata，或者移除 userdata（目前不支持移除 properties） Params action: 表示当前行为是添加还是移除，取值为append（添加）和eliminate（移除） Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/vertexlabels/person?action=appendRequest Body {
"name" : "person" ,
"properties" : [
"city"
],
"nullable_keys" : [ "city" ],
"user_data" : {
"super" : "animal"
}
} Response Status Response Body {
"id" : 1 ,
"primary_keys" : [
"name"
],
"id_strategy" : "PRIMARY_KEY" ,
"name" : "person" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"city" ,
"name" ,
"age"
],
"nullable_keys" : [
"city"
],
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {
"super" : "animal"
}
} 1.3.3 获取所有的 VertexLabel Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/vertexlabelsResponse Status Response Body {
"vertexlabels" : [
{
"id" : 1 ,
"primary_keys" : [
"name"
],
"id_strategy" : "PRIMARY_KEY" ,
"name" : "person" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"city" ,
"name" ,
"age"
],
"nullable_keys" : [
"city"
],
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {
"super" : "animal"
}
},
{
"id" : 2 ,
"primary_keys" : [
"name"
],
"id_strategy" : "PRIMARY_KEY" ,
"name" : "software" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"price" ,
"name" ,
"lang"
],
"nullable_keys" : [
"price"
],
"enable_label_index" : false ,
"user_data" : {}
}
]
} 1.3.4 根据 name 获取 VertexLabel Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/vertexlabels/personResponse Status Response Body {
"id" : 1 ,
"primary_keys" : [
"name"
],
"id_strategy" : "PRIMARY_KEY" ,
"name" : "person" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"city" ,
"name" ,
"age"
],
"nullable_keys" : [
"city"
],
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {
"super" : "animal"
}
} 1.3.5 根据 name 删除 VertexLabel 删除 VertexLabel 会导致删除对应的顶点以及相关的索引数据，会产生一个异步任务
Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/vertexlabels/personResponse Status Response Body 注：
可以通过GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/1（其中"1"是 task_id）来查询异步任务的执行状态，更多异步任务 RESTful API
1.5 - EdgeLabel API EdgeLabel（边标签）REST 接口:定义边类型、源顶点和目标顶点的关系约束,构建图的连接规则。
1.4 EdgeLabel 假设已经创建好了 1.2.3 中的 PropertyKeys 和 1.3.3 中的 VertexLabels
Params 说明
name：顶点类型名称，必填 source_label: 源顶点类型的名称，必填 target_label: 目标顶点类型的名称，必填 frequency：两个点之间是否可以有多条边，可以取值 SINGLE 和 MULTIPLE，非必填，默认值 SINGLE properties: 边类型关联的属性类型，选填 sort_keys: 当允许关联多次时，指定区分键属性列表 nullable_keys：可为空的属性，选填，默认可为空 enable_label_index：是否开启类型索引，默认关闭 1.4.1 创建一个 EdgeLabel Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/edgelabelsRequest Body {
"name" : "created" ,
"source_label" : "person" ,
"target_label" : "software" ,
"frequency" : "SINGLE" ,
"properties" : [
"date"
],
"sort_keys" : [],
"nullable_keys" : [],
"enable_label_index" : true
} Response Status Response Body {
"id" : 1 ,
"sort_keys" : [
],
"source_label" : "person" ,
"name" : "created" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"date"
],
"target_label" : "software" ,
"frequency" : "SINGLE" ,
"nullable_keys" : [
],
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {}
} 从 hugegraph-server v0.11.2 版本开始支持边的 TTL 功能。边的 TTL 是通过 EdgeLabel 来设置的。比如希望 knows 类型的边存活时间为一天，需要在创建 knows EdgeLabel 的时候将 TTL 字段设置为 86400000，即单位为毫秒。
{
"id" : 1 ,
"sort_keys" : [
],
"source_label" : "person" ,
"name" : "knows" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"date" ,
"createdTime"
],
"target_label" : "person" ,
"frequency" : "SINGLE" ,
"nullable_keys" : [
],
"enable_label_index" : true ,
"ttl" : 86400000 ,
"user_data" : {}
} 另外，当边中带有"创建时间"的属性且希望以"创建时间"属性作为计算边存活时间的起点时，可以设置 EdgeLabel 中的 ttl_start_time 字段。比如 knows EdgeLabel 有 createdTime 属性，且 createdTime 是 Date 类型的参数，希望 knows 类型的边从创建开始存活一天的时间，那么创建 knows EdgeLabel 的 Request Body 如下：
{
"id" : 1 ,
"sort_keys" : [
],
"source_label" : "person" ,
"name" : "knows" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"date" ,
"createdTime"
],
"target_label" : "person" ,
"frequency" : "SINGLE" ,
"nullable_keys" : [
],
"enable_label_index" : true ,
"ttl" : 86400000 ,
"ttl_start_time" : "createdTime" ,
"user_data" : {}
} 1.4.2 为已存在的 EdgeLabel 添加 properties 或 userdata，或者移除 userdata（目前不支持移除 properties） Params action: 表示当前行为是添加还是移除，取值为append（添加）和eliminate（移除） Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/edgelabels/created?action=appendRequest Body {
"name" : "created" ,
"properties" : [
"weight"
],
"nullable_keys" : [
"weight"
]
} Response Status Response Body {
"id" : 2 ,
"sort_keys" : [
],
"source_label" : "person" ,
"name" : "created" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"date" ,
"weight"
],
"target_label" : "software" ,
"frequency" : "SINGLE" ,
"nullable_keys" : [
"weight"
],
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {}
} 1.4.3 获取所有的 EdgeLabel Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/edgelabelsResponse Status Response Body {
"edgelabels" : [
{
"id" : 1 ,
"sort_keys" : [
],
"source_label" : "person" ,
"name" : "created" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"date" ,
"weight"
],
"target_label" : "software" ,
"frequency" : "SINGLE" ,
"nullable_keys" : [
"weight"
],
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {}
},
{
"id" : 2 ,
"sort_keys" : [
],
"source_label" : "person" ,
"name" : "knows" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"date" ,
"weight"
],
"target_label" : "person" ,
"frequency" : "SINGLE" ,
"nullable_keys" : [
],
"enable_label_index" : false ,
"user_data" : {}
}
]
} 1.4.4 根据 name 获取 EdgeLabel Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/edgelabels/createdResponse Status Response Body {
"id" : 1 ,
"sort_keys" : [
],
"source_label" : "person" ,
"name" : "created" ,
"index_names" : [
],
"properties" : [
"date" ,
"city" ,
"weight"
],
"target_label" : "software" ,
"frequency" : "SINGLE" ,
"nullable_keys" : [
"city" ,
"weight"
],
"enable_label_index" : true ,
"user_data" : {}
} 1.4.5 根据 name 删除 EdgeLabel 删除 EdgeLabel 会导致删除对应的边以及相关的索引数据，会产生一个异步任务
Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/edgelabels/createdResponse Status Response Body 注：
可以通过GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/1（其中"1"是 task_id）来查询异步任务的执行状态，更多异步任务 RESTful API
1.6 - IndexLabel API IndexLabel（索引标签）REST 接口:为顶点和边的属性创建索引,加速基于属性的查询和过滤操作。
1.5 IndexLabel 假设已经创建好了 1.1.3 中的 PropertyKeys、1.2.3 中的 VertexLabels 以及 1.3.3 中的 EdgeLabels
1.5.1 创建一个 IndexLabel Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/indexlabels Request Body {
"name" : "personByCity" ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "person" ,
"index_type" : "SECONDARY" ,
"fields" : [
"city"
]
} Response Status Response Body {
"index_label" : {
"id" : 1 ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "person" ,
"name" : "personByCity" ,
"fields" : [
"city"
],
"index_type" : "SECONDARY"
},
"task_id" : 2
} 1.5.2 获取所有的 IndexLabel Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/indexlabelsResponse Status Response Body {
"indexlabels" : [
{
"id" : 3 ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "software" ,
"name" : "softwareByPrice" ,
"fields" : [
"price"
],
"index_type" : "RANGE"
},
{
"id" : 4 ,
"base_type" : "EDGE_LABEL" ,
"base_value" : "created" ,
"name" : "createdByDate" ,
"fields" : [
"date"
],
"index_type" : "SECONDARY"
},
{
"id" : 1 ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "person" ,
"name" : "personByCity" ,
"fields" : [
"city"
],
"index_type" : "SECONDARY"
},
{
"id" : 3 ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "person" ,
"name" : "personByAgeAndCity" ,
"fields" : [
"age" ,
"city"
],
"index_type" : "SECONDARY"
}
]
} 1.5.3 根据 name 获取 IndexLabel Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/indexlabels/personByCityResponse Status Response Body {
"id" : 1 ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "person" ,
"name" : "personByCity" ,
"fields" : [
"city"
],
"index_type" : "SECONDARY"
} 1.5.4 根据 name 删除 IndexLabel 删除 IndexLabel 会导致删除相关的索引数据，会产生一个异步任务
Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/indexlabels/personByCityResponse Status Response Body 注：
可以通过GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/1（其中"1"是 task_id）来查询异步任务的执行状态，更多异步任务 RESTful API
1.5.5 为已存在的 IndexLabel 添加或移除 userdata 该方式只能修改 user_data，请求体中不能带 base_type、base_value 和 index_type。
Params action: 表示当前行为是添加还是移除，取值为 append（添加）和 eliminate（移除） Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/schema/indexlabels/personByCity?action=appendRequest Body {
"name" : "personByCity" ,
"user_data" : {
"comment" : "index on city"
}
} Response Status Response Body {
"id" : 1 ,
"base_type" : "VERTEX_LABEL" ,
"base_value" : "person" ,
"name" : "personByCity" ,
"fields" : [
"city"
],
"index_type" : "SECONDARY" ,
"user_data" : {
"comment" : "index on city" ,
"~create_time" : "2022-05-13 13:47:23.745"
}
} 1.7 - Rebuild API Rebuild（重建索引）REST 接口:重建图模式的索引,确保索引数据与图数据保持一致性。
1.6 Rebuild 1.6.1 重建 IndexLabel Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/jobs/rebuild/indexlabels/personByCityResponse Status Response Body 注：
可以通过GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/1（其中"1"是 task_id）来查询异步任务的执行状态，更多异步任务 RESTful API
1.6.2 VertexLabel 对应的全部索引重建 Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/jobs/rebuild/vertexlabels/person Response Status Response Body 注：
可以通过GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/2（其中"2"是 task_id）来查询异步任务的执行状态，更多异步任务 RESTful API
1.6.3 EdgeLabel 对应的全部索引重建 Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/jobs/rebuild/edgelabels/created Response Status Response Body 注：
可以通过GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/3（其中"3"是 task_id）来查询异步任务的执行状态，更多异步任务 RESTful API
1.8 - Vertex API Vertex（顶点）REST 接口:创建、查询、更新和删除图中的顶点数据,支持批量操作和条件过滤。
2.1 Vertex 顶点类型中的 Id 策略决定了顶点的 Id 类型，其对应的 id 类型如下：
顶点的 GET/PUT/DELETE API 中 url 的 id 部分应该传入带有类型信息的 id 值，这个类型信息通过 json 串是否带引号来表示，也就是说：
当 id 类型为 number 时，url 中的 id 不带引号，例如 xxx/vertices/123456 当 id 类型为 string 时，url 中的 id 带引号，例如 xxx/vertices/"123456" 接下来的示例需要先根据以下 groovy 脚本创建图 schema
schema . propertyKey ( "name" ). asText (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "age" ). asInt (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "city" ). asText (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "weight" ). asDouble (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "lang" ). asText (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "price" ). asDouble (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "hobby" ). asText (). valueList (). ifNotExist (). create ();
schema . vertexLabel ( "person" ). properties ( "name" , "age" , "city" , "weight" , "hobby" ). primaryKeys ( "name" ). nullableKeys ( "age" , "city" , "weight" , "hobby" ). ifNotExist (). create ();
schema . vertexLabel ( "software" ). properties ( "name" , "lang" , "price" ). primaryKeys ( "name" ). nullableKeys ( "lang" , "price" ). ifNotExist (). create ();
schema . indexLabel ( "personByAge" ). onV ( "person" ). by ( "age" ). range (). ifNotExist (). create (); 2.1.1 创建一个顶点 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/verticesRequest Body {
"label" : "person" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 29
}
} Response Status Response Body {
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 29
}
} 2.1.2 创建多个顶点 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices/batchRequest Body [
{
"label" : "person" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 29
}
},
{
"label" : "software" ,
"properties" : {
"name" : "ripple" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 199
}
}
] Response Status Response Body [
"1:marko" ,
"2:ripple"
] 2.1.3 更新顶点属性 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 id: 顶点 id，需要包含引号，例如"1:marko" Method & Url PUT http://127.0.0.1:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices/"1:marko"?action=appendRequest Body {
"label" : "person" ,
"properties" : {
"age" : 30 ,
"city" : "Beijing"
}
} 注意：属性的取值有三种类别，分别为 single、set 和 list。single 表示增加或更新属性值，set 或 list 表示追加属性值。
Response Status Response Body {
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 30 ,
"city" : "Beijing"
}
} 2.1.4 批量更新顶点属性 功能说明 批量更新顶点的属性时，可以选择多种更新策略，如下：
SUM: 数值累加 BIGGER: 原值和新值 (数字、日期) 取更大的 SMALLER: 原值和新值 (数字、日期) 取更小的 UNION: Set 属性取并集 INTERSECTION: Set 属性取交集 APPEND: List 属性追加元素 ELIMINATE: List/Set属性删除元素 OVERRIDE: 覆盖已有属性，如果新属性为 null，则仍然使用旧属性 假设原顶点的属性如下：
{
"vertices" : [
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "lop" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 328
}
},
{
"id" : "1:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "josh" ,
"age" : 32 ,
"city" : "Beijing" ,
"weight" : 0.1 ,
"hobby" : [
"reading" ,
"football"
]
}
}
]
} 通过以下命令新增顶点：
curl -H "Content-Type: application/json" -d '[{"label":"person","properties":{"name":"josh","age":32,"city":"Beijing","weight":0.1,"hobby":["reading","football"]}},{"label":"software","properties":{"name":"lop","lang":"java","price":328}}]' http://127.0.0.1:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices/batch Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 Method & Url PUT http://127.0.0.1:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices/batchRequest Body {
"vertices" : [
{
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "lop" ,
"lang" : "c++" ,
"price" : 299
}
},
{
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "josh" ,
"city" : "Shanghai" ,
"weight" : 0.2 ,
"hobby" : [
"swimming"
]
}
}
],
"update_strategies" : {
"price" : "BIGGER" ,
"age" : "OVERRIDE" ,
"city" : "OVERRIDE" ,
"weight" : "SUM" ,
"hobby" : "UNION"
},
"create_if_not_exist" : true
} Response Status Response Body {
"vertices" : [
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "lop" ,
"lang" : "c++" ,
"price" : 328
}
},
{
"id" : "1:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "josh" ,
"age" : 32 ,
"city" : "Shanghai" ,
"weight" : 0.3 ,
"hobby" : [
"reading" ,
"football" ,
"swimming"
]
}
}
]
} 结果分析如下：
lang 属性未指定更新策略，直接用新值覆盖旧值，无论新值是否为 null； price 属性指定 BIGGER 的更新策略，旧属性值为 328，新属性值为 299，所以仍然保留了旧属性值 328； age 属性指定 OVERRIDE 更新策略，而新属性值中未传入 age，相当于 age 为 null，所以仍然保留了原属性值 32； city 属性也指定了 OVERRIDE 更新策略，且新属性值不为 null，所以覆盖了旧值； weight 属性指定了 SUM 更新策略，旧属性值为 0.1，新属性值为 0.2，最后的值为 0.3； hobby 属性（基数为 Set）指定了 UNION 更新策略，所以新值与旧值取了并集； 其他更新策略的使用方式与此类似，此处不再详述。
2.1.5 删除顶点属性 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 id: 顶点 id，需要包含引号，例如"1:marko" Method & Url PUT http://127.0.0.1:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices/"1:marko"?action=eliminateRequest Body {
"label" : "person" ,
"properties" : {
"city" : "Beijing"
}
} 注意：这里会直接删除属性（删除 key 和所有 value），无论其属性的取值是 single、set 或 list。
Response Status Response Body {
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 30
}
} 2.1.6 获取符合条件的顶点 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 请求参数说明：
label: 顶点的类型 properties: 属性键值对（查询属性的前提是该属性已经建立了索引） keep_start_p: 默认为 false，设置为 true 时不会自动转义范围匹配表达式，例如 properties={"age":"P.gt(18)"} 会被当作精确匹配，即 age 属性等于字符串 “P.gt(18)” offset: 偏移量，默认为 0 limit: 查询结果的最大数目，默认为 100 page: 分页的页号 以上参数都是可选的，page 不能与非 0 的 offset 同时使用，其余参数之间可以任意组合。
属性键值对由属性名称和属性值组成 JSON 格式的对象，可以使用多个属性键值对作为查询条件，属性值支持精确匹配和范围匹配，精确匹配的形式如properties={"age":29}，范围匹配的形式如properties={"age":"P.gt(29)"}，范围匹配支持以下表达式：
查询所有 age 为 29 且 label 为 person 的顶点
Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices?label=person&properties={"age":29}&limit=1Response Status Response Body {
"vertices" : [
{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 30
}
}
]
} 分页查询所有顶点，获取第一页（page 不带参数值），限定 3 条
通过以下命令新增顶点：
curl -H "Content-Type: application/json" -d '[{"label":"person","properties":{"name":"peter","age":29,"city":"Shanghai"}},{"label":"person","properties":{"name":"vadas","age":27,"city":"Hongkong"}}]' http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices/batch Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices?page&limit=3Response Status Response Body {
"vertices" : [
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "lop" ,
"lang" : "c++" ,
"price" : 328
}
},
{
"id" : "1:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "josh" ,
"age" : 32 ,
"city" : "Shanghai" ,
"weight" : 0.3 ,
"hobby" : [
"reading" ,
"football" ,
"swimming"
]
}
},
{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 30
}
}
],
"page" : "CIYxOnBldGVyAAAAAAAAAAM="
} 返回的 body 里面是带有下一页的页号信息的，"page": "CIYxOnBldGVyAAAAAAAAAAM="，在查询下一页的时候将该值赋给 page 参数。
分页查询所有顶点，获取下一页（page 带上上一页返回的 page 值），限定 3 条
Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices?page=CIYxOnBldGVyAAAAAAAAAAM=&limit=3Response Status Response Body {
"vertices" : [
{
"id" : "1:peter" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "peter" ,
"age" : 29 ,
"city" : "Shanghai"
}
},
{
"id" : "1:vadas" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "vadas" ,
"age" : 27 ,
"city" : "Hongkong"
}
},
{
"id" : "2:ripple" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "ripple" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 199
}
}
],
"page" : null
} 当"page": null时，表示已经没有下一页了（注：如果后端使用的是 Cassandra，为了提高性能，当返回的页数刚好是最后一页时，返回的 page 值可能不为空，但是如果用这个 page 值再请求下一页数据时，就会返回 空数据 和 page = null，其他情况也类似）
2.1.7 根据 Id 获取顶点 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 id: 顶点 id，需要包含引号，例如"1:marko" Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices/"1:marko"Response Status Response Body {
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 30
}
} 2.1.8 根据 Id 删除顶点 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 id: 顶点 id，需要包含引号，例如"1:marko" 请求参数说明：
仅根据 Id 删除顶点
Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices/"1:marko"Response Status 根据 Label+Id 删除顶点
通过指定 Label 参数和 Id 来删除顶点时，一般来说其性能比仅根据 Id 删除会更好。
Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/vertices/"1:marko"?label=personResponse Status 1.9 - Edge API Edge（边）REST 接口:创建、查询、更新和删除顶点之间的关系数据,支持批量操作和方向查询。
2.2 Edge 顶点 id 格式的修改也影响到了边的 id 以及源顶点和目标顶点 id 的格式
EdgeId 是由 src-vertex-id + direction + label + sort-values + tgt-vertex-id 拼接而成，但是这里的顶点 id 类型不是通过引号区分的，而是根据前缀区分：
当 id 类型为 number 时，EdgeId 的顶点 id 前有一个前缀 L ，形如 “L123456>1»L987654” 当 id 类型为 string 时，EdgeId 的顶点 id 前有一个前缀 S ，形如 “S1:peter>1»S2:lop” 接下来的示例需要先根据以下 groovy 脚本创建图 schema
import org.apache.hugegraph.HugeFactory
import org.apache.tinkerpop.gremlin.structure.T
conf = "conf/graphs/hugegraph.properties"
graph = HugeFactory . open ( conf )
schema = graph . schema ()
schema . propertyKey ( "name" ). asText (). ifNotExist (). create ()
schema . propertyKey ( "age" ). asInt (). ifNotExist (). create ()
schema . propertyKey ( "city" ). asText (). ifNotExist (). create ()
schema . propertyKey ( "weight" ). asDouble (). ifNotExist (). create ()
schema . propertyKey ( "lang" ). asText (). ifNotExist (). create ()
schema . propertyKey ( "date" ). asText (). ifNotExist (). create ()
schema . propertyKey ( "price" ). asInt (). ifNotExist (). create ()
schema . vertexLabel ( "person" ). properties ( "name" , "age" , "city" ). primaryKeys ( "name" ). ifNotExist (). create ()
schema . vertexLabel ( "software" ). properties ( "name" , "lang" , "price" ). primaryKeys ( "name" ). ifNotExist (). create ()
schema . indexLabel ( "personByCity" ). onV ( "person" ). by ( "city" ). secondary (). ifNotExist (). create ()
schema . indexLabel ( "personByAgeAndCity" ). onV ( "person" ). by ( "age" , "city" ). secondary (). ifNotExist (). create ()
schema . indexLabel ( "softwareByPrice" ). onV ( "software" ). by ( "price" ). range (). ifNotExist (). create ()
schema . edgeLabel ( "knows" ). sourceLabel ( "person" ). targetLabel ( "person" ). properties ( "date" , "weight" ). ifNotExist (). create ()
schema . edgeLabel ( "created" ). sourceLabel ( "person" ). targetLabel ( "software" ). properties ( "date" , "weight" ). ifNotExist (). create ()
schema . indexLabel ( "createdByDate" ). onE ( "created" ). by ( "date" ). secondary (). ifNotExist (). create ()
schema . indexLabel ( "createdByWeight" ). onE ( "created" ). by ( "weight" ). range (). ifNotExist (). create ()
schema . indexLabel ( "knowsByWeight" ). onE ( "knows" ). by ( "weight" ). range (). ifNotExist (). create ()
marko = graph . addVertex ( T . label , "person" , "name" , "marko" , "age" , 29 , "city" , "Beijing" )
vadas = graph . addVertex ( T . label , "person" , "name" , "vadas" , "age" , 27 , "city" , "Hongkong" )
lop = graph . addVertex ( T . label , "software" , "name" , "lop" , "lang" , "java" , "price" , 328 )
josh = graph . addVertex ( T . label , "person" , "name" , "josh" , "age" , 32 , "city" , "Beijing" )
ripple = graph . addVertex ( T . label , "software" , "name" , "ripple" , "lang" , "java" , "price" , 199 )
peter = graph . addVertex ( T . label , "person" , "name" , "peter" , "age" , 35 , "city" , "Shanghai" )
graph . tx (). commit ()
g = graph . traversal () 2.2.1 创建一条边 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph：待操作的图 请求体说明：
label：边类型名称，必填 outV：源顶点 id，必填 inV：目标顶点 id，必填 outVLabel：源顶点类型，必填 inVLabel：目标顶点类型，必填 properties: 边关联的属性，对象内部结构为：name：属性名称 value：属性值 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges Request Body {
"label" : "created" ,
"outV" : "1:marko" ,
"inV" : "2:lop" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inVLabel" : "software" ,
"properties" : {
"date" : "20171210" ,
"weight" : 0.4
}
} Response Status Response Body {
"id" : "S1:marko>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"inVLabel" : "software" ,
"properties" : {
"weight" : 0.4 ,
"date" : "20171210"
}
} 2.2.2 创建多条边 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph：待操作的图 请求参数说明：
check_vertex：是否检查顶点存在 (true | false)，当设置为 true 而待插入边的源顶点或目标顶点不存在时会报错，默认为 true 请求体说明：
Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges/batch Request Body [
{
"label" : "knows" ,
"outV" : "1:marko" ,
"inV" : "1:vadas" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"date" : "20160110" ,
"weight" : 0.5
}
},
{
"label" : "knows" ,
"outV" : "1:marko" ,
"inV" : "1:josh" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"date" : "20130220" ,
"weight" : 1.0
}
}
] Response Status Response Body [
"S1:marko>1>>S1:vadas" ,
"S1:marko>1>>S1:josh"
] 2.2.3 更新边属性 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph：待操作的图 id：待操作的边 id 请求参数说明：
请求体说明：
Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges/S1:marko>2>>S2:lop?action=append Request Body {
"properties" : {
"weight" : 1.0
}
} 注意：属性的取值是有三种类别的，分别是 single、set 和 list。如果是 single，表示增加或更新属性值；如果是 set 或 list，则表示追加属性值
Response Status Response Body {
"id" : "S1:marko>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"inVLabel" : "software" ,
"properties" : {
"weight" : 1.0 ,
"date" : "20171210"
}
} 2.2.4 批量更新边属性 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph：待操作的图 请求体说明：
edges：边信息的列表 update_strategies：对于每个属性，可以单独设置其更新策略，包括：SUM：仅支持 number 类型 BIGGER/SMALLER：仅支持 date/number 类型 UNION/INTERSECTION：仅支持 set 类型 APPEND/ELIMINATE：仅支持 collection 类型 OVERRIDE check_vertex：是否检查顶点存在 (true | false)，当设置为 true 而待插入边的源顶点或目标顶点不存在时会报错，默认为 true create_if_not_exist：目前只支持设定为 true Method & Url PUT http://127.0.0.1:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges/batch Request Body {
"edges" : [
{
"label" : "knows" ,
"outV" : "1:marko" ,
"inV" : "1:vadas" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"date" : "20160111" ,
"weight" : 1.0
}
},
{
"label" : "knows" ,
"outV" : "1:marko" ,
"inV" : "1:josh" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"date" : "20130221" ,
"weight" : 0.5
}
}
],
"update_strategies" : {
"weight" : "SUM" ,
"date" : "OVERRIDE"
},
"check_vertex" : false ,
"create_if_not_exist" : true
} Response Status Response Body {
"edges" : [
{
"id" : "S1:marko>1>>S1:vadas" ,
"label" : "knows" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "1:vadas" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"weight" : 1.5 ,
"date" : "20160111"
}
},
{
"id" : "S1:marko>1>>S1:josh" ,
"label" : "knows" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "1:josh" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"weight" : 1.5 ,
"date" : "20130221"
}
}
]
} 2.2.5 删除边属性 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph：待操作的图 id：待操作的边 id 请求参数说明：
请求体说明：
Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges/S1:marko>2>>S2:lop?action=eliminate Request Body {
"properties" : {
"weight" : 1.0
}
} 注意：这里会直接删除属性（删除 key 和所有 value），无论其属性的取值是 single、set 或 list
Response Status Response Body 无法删除未设置为 nullable 的属性
{
"exception" : "class java.lang.IllegalArgumentException" ,
"message" : "Can't remove non-null edge property 'p[weight->1.0]'" ,
"cause" : ""
} 2.2.6 获取符合条件的边 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph：待操作的图 请求参数说明：
vertex_id: 顶点 id direction: 边的方向 (OUT | IN | BOTH)，默认为 BOTH label: 边的标签 properties: 属性键值对 (根据属性查询的前提是预先建立了索引) keep_start_p: 默认为 false，当设置为 true 后，不会自动转义范围匹配输入的表达式，例如此时 properties={"age":"P.gt(0.8)"} 会被理解为精确匹配，即 age 属性等于 “P.gt(0.8)” offset：偏移，默认为 0 limit: 查询数目，默认为 100 page: 页号 属性键值对由 JSON 格式的属性名称和属性值组成，允许多个属性键值对作为查询条件，属性值支持精确匹配和范围匹配，精确匹配时形如 properties={"weight":0.8}，范围匹配时形如 properties={"age":"P.gt(0.8)"}，范围匹配支持的表达式如下：
查询与顶点 person:marko(vertex_id=“1:marko”) 相连且 label 为 knows 的且 date 属性等于 “20160111” 的边
Method & Url GET http://127.0.0.1:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges?vertex_id="1:marko"&label=knows&properties={"date":"P.within(\"20160111\")"} Response Status Response Body {
"edges" : [
{
"id" : "S1:marko>1>>S1:vadas" ,
"label" : "knows" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "1:vadas" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"weight" : 1.5 ,
"date" : "20160111"
}
}
]
} 分页查询所有边，获取第一页（page 不带参数值），限定 2 条
Method & Url GET http://127.0.0.1:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges?page&limit=2 Response Status Response Body {
"edges" : [
{
"id" : "S1:marko>1>>S1:josh" ,
"label" : "knows" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "1:josh" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"weight" : 1.5 ,
"date" : "20130221"
}
},
{
"id" : "S1:marko>1>>S1:vadas" ,
"label" : "knows" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "1:vadas" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"weight" : 1.5 ,
"date" : "20160111"
}
}
],
"page" : "EoYxOm1hcmtvgggCAIQyOmxvcAAAAAAAAAAC"
} 返回的 body 里面是带有下一页的页号信息的，"page": "EoYxOm1hcmtvgggCAIQyOmxvcAAAAAAAAAAC"，在查询下一页的时候将该值赋给 page 参数
分页查询所有边，获取下一页（page 带上上一页返回的 page 值），限定 2 条
Method & Url GET http://127.0.0.1:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges?page=EoYxOm1hcmtvgggCAIQyOmxvcAAAAAAAAAAC&limit=2 Response Status Response Body {
"edges" : [
{
"id" : "S1:marko>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"inVLabel" : "software" ,
"properties" : {
"weight" : 1.0 ,
"date" : "20171210"
}
}
],
"page" : null
} 此时 "page": null 表示已经没有下一页了
注：后端为 Cassandra 时，为了性能考虑，返回页恰好为最后一页时，返回 page 值可能非空，通过该 page 再请求下一页数据时则返回 空数据 及 page = null，其他情况类似
2.2.7 根据 id 获取边 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph：待操作的图 id：待操作的边 id Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges/S1:marko>2>>S2:lop Response Status Response Body {
"id" : "S1:marko>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"inVLabel" : "software" ,
"properties" : {
"weight" : 1.0 ,
"date" : "20171210"
}
} 2.2.8 根据 id 删除边 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph：待操作的图 id：待操作的边 id 请求参数说明：
仅根据 id 删除边
Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges/S1:marko>2>>S2:lop Response Status 根据 label + id 删除边
通过指定 label 参数和 id 来删除边时，一般来说其性能比仅根据 id 删除会更好
Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph/edges/S1:marko>1>>S1:vadas?label=knows Response Status 1.10 - Traverser API Traverser（图遍历）REST 接口:执行复杂的图算法和路径查询,包括最短路径、K近邻、相似度计算等高级分析功能。
3.1 traverser API 概述 HugeGraphServer 为 HugeGraph 图数据库提供了 RESTful API 接口。除了顶点和边的 CRUD 基本操作以外，还提供了一些遍历（traverser）方法，我们称为traverser API。这些遍历方法实现了一些复杂的图算法，方便用户对图进行分析和挖掘。
HugeGraph 支持的 Traverser API 包括：
K-out API，根据起始顶点，查找恰好 N 步可达的邻居，分为基础版和高级版：基础版使用 GET 方法，根据起始顶点，查找恰好 N 步可达的邻居 高级版使用 POST 方法，根据起始顶点，查找恰好 N 步可达的邻居，与基础版的不同在于：支持只统计邻居数量 支持顶点和边属性过滤 支持返回到达邻居的最短路径 K-neighbor API，根据起始顶点，查找 N 步以内可达的所有邻居，分为基础版和高级版：基础版使用 GET 方法，根据起始顶点，查找 N 步以内可达的所有邻居 高级版使用 POST 方法，根据起始顶点，查找 N 步以内可达的所有邻居，与基础版的不同在于：支持只统计邻居数量 支持顶点和边属性过滤 支持返回到达邻居的最短路径 Same Neighbors, 查询两个顶点的共同邻居 Jaccard Similarity API，计算 jaccard 相似度，包括两种：一种是使用 GET 方法，计算两个顶点的邻居的相似度（交并比） 一种是使用 POST 方法，在全图中查找与起点的 jaccard similarity 最高的 N 个点 Shortest Path API，查找两个顶点之间的最短路径 All Shortest Paths，查找两个顶点间的全部最短路径 Weighted Shortest Path，查找起点到目标点的带权最短路径 Single Source Shortest Path，查找一个点到其他各个点的加权最短路径 Multi Node Shortest Path，查找指定顶点集之间两两最短路径 Paths API，查找两个顶点间的全部路径，分为基础版和高级版：基础版使用 GET 方法，根据起点和终点，查找两个顶点间的全部路径 高级版使用 POST 方法，根据一组起点和一组终点，查找两个集合间符合条件的全部路径 Customized Paths API，从一批顶点出发，按（一种）模式遍历经过的全部路径 Template Path API，指定起点和终点以及起点和终点间路径信息，查找符合的路径 Crosspoints API，查找两个顶点的交点（共同祖先或者共同子孙） Customized Crosspoints API，从一批顶点出发，按多种模式遍历，最后一步到达的顶点的交点 Rings API，从起始顶点出发，可到达的环路路径 Rays API，从起始顶点出发，可到达边界的路径（即无环路径） Fusiform Similarity API，查找一个顶点的梭形相似点 Adamic-Adar API，计算两个顶点的 Adamic-Adar 指标 Resource Allocation API，计算两个顶点的资源分配指标 Edge Existence API，查询两个顶点之间存在的边 Count API，统计经过若干步遍历后可达的顶点数量，不返回顶点本身 Vertices API按 ID 批量查询顶点； 获取顶点的分区； 按分区查询顶点； Edges API按 ID 批量查询边； 获取边的分区； 按分区查询边； 3.2. traverser API 详解 使用方法中的例子，都是基于 TinkerPop 官网给出的图：
数据导入程序如下：
public class Loader {
public static void main ( String [] args ) {
HugeClient client = new HugeClient ( "http://127.0.0.1:8080" , "hugegraph" );
SchemaManager schema = client . schema ();
schema . propertyKey ( "name" ). asText (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "age" ). asInt (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "city" ). asText (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "weight" ). asDouble (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "lang" ). asText (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "date" ). asText (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "price" ). asInt (). ifNotExist (). create ();
schema . vertexLabel ( "person" )
. properties ( "name" , "age" , "city" )
. primaryKeys ( "name" )
. nullableKeys ( "age" )
. ifNotExist ()
. create ();
schema . vertexLabel ( "software" )
. properties ( "name" , "lang" , "price" )
. primaryKeys ( "name" )
. nullableKeys ( "price" )
. ifNotExist ()
. create ();
schema . indexLabel ( "personByCity" )
. onV ( "person" )
. by ( "city" )
. secondary ()
. ifNotExist ()
. create ();
schema . indexLabel ( "personByAgeAndCity" )
. onV ( "person" )
. by ( "age" , "city" )
. secondary ()
. ifNotExist ()
. create ();
schema . indexLabel ( "softwareByPrice" )
. onV ( "software" )
. by ( "price" )
. range ()
. ifNotExist ()
. create ();
schema . edgeLabel ( "knows" )
. multiTimes ()
. sourceLabel ( "person" )
. targetLabel ( "person" )
. properties ( "date" , "weight" )
. sortKeys ( "date" )
. nullableKeys ( "weight" )
. ifNotExist ()
. create ();
schema . edgeLabel ( "created" )
. sourceLabel ( "person" ). targetLabel ( "software" )
. properties ( "date" , "weight" )
. nullableKeys ( "weight" )
. ifNotExist ()
. create ();
schema . indexLabel ( "createdByDate" )
. onE ( "created" )
. by ( "date" )
. secondary ()
. ifNotExist ()
. create ();
schema . indexLabel ( "createdByWeight" )
. onE ( "created" )
. by ( "weight" )
. range ()
. ifNotExist ()
. create ();
schema . indexLabel ( "knowsByWeight" )
. onE ( "knows" )
. by ( "weight" )
. range ()
. ifNotExist ()
. create ();
GraphManager graph = client . graph ();
Vertex marko = graph . addVertex ( T . label , "person" , "name" , "marko" ,
"age" , 29 , "city" , "Beijing" );
Vertex vadas = graph . addVertex ( T . label , "person" , "name" , "vadas" ,
"age" , 27 , "city" , "Hongkong" );
Vertex lop = graph . addVertex ( T . label , "software" , "name" , "lop" ,
"lang" , "java" , "price" , 328 );
Vertex josh = graph . addVertex ( T . label , "person" , "name" , "josh" ,
"age" , 32 , "city" , "Beijing" );
Vertex ripple = graph . addVertex ( T . label , "software" , "name" , "ripple" ,
"lang" , "java" , "price" , 199 );
Vertex peter = graph . addVertex ( T . label , "person" , "name" , "peter" ,
"age" , 35 , "city" , "Shanghai" );
marko . addEdge ( "knows" , vadas , "date" , "20160110" , "weight" , 0 . 5 );
marko . addEdge ( "knows" , josh , "date" , "20130220" , "weight" , 1 . 0 );
marko . addEdge ( "created" , lop , "date" , "20171210" , "weight" , 0 . 4 );
josh . addEdge ( "created" , lop , "date" , "20091111" , "weight" , 0 . 4 );
josh . addEdge ( "created" , ripple , "date" , "20171210" , "weight" , 1 . 0 );
peter . addEdge ( "created" , lop , "date" , "20170324" , "weight" , 0 . 2 );
}
} 顶点 ID 为：
"2:ripple",
"1:vadas",
"1:peter",
"1:josh",
"1:marko",
"2:lop"边 ID 为：
"S1:peter>2>>S2:lop",
"S1:josh>2>>S2:lop",
"S1:josh>2>>S2:ripple",
"S1:marko>1>20130220>S1:josh",
"S1:marko>1>20160110>S1:vadas",
"S1:marko>2>>S2:lop"3.2.1 K-out API（GET，基础版） 3.2.1.1 功能介绍 根据起始顶点、方向、边的类型（可选）和深度 depth，查找从起始顶点出发恰好 depth 步可达的顶点
Params source：起始顶点 id，必填项 direction：起始顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH max_depth：步数，必填项 label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label nearest：nearest 为 true 时，代表起始顶点到达结果顶点的最短路径长度为 depth，不存在更短的路径；nearest 为 false 时，代表起始顶点到结果顶点有一条长度为 depth 的路径（未必最短且可以有环），选填项，默认为 true max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 limit：返回的顶点的最大数目，选填项，默认为 10000000 3.2.1.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/kout?source="1:marko"&max_depth=2Response Status Response Body {
"vertices" :[
"2:ripple" ,
"1:peter"
]
} 3.2.1.3 适用场景 查找恰好 N 步关系可达的顶点。两个例子：
家族关系中，查找一个人的所有孙子，person A 通过连续的两条“儿子”边到达的顶点集合。 社交关系中发现潜在好友，例如：与目标用户相隔两层朋友关系的用户，可以通过连续两条“朋友”边到达的顶点。 3.2.2 K-out API（POST，高级版） 3.2.2.1 功能介绍 根据起始顶点、步骤（包括方向、边类型和过滤属性）和深度 depth，查找从起始顶点出发恰好 depth 步可达的顶点。
与 K-out 基础版的不同在于：
支持只统计邻居数量 支持边属性过滤 支持返回到达邻居的最短路径 Params source：起始顶点 id，必填项 steps: 从起始点出发的 Steps，必填项，结构如下：direction：表示边的方向（OUT,IN,BOTH），默认是 BOTH edge_steps：边 Step 集合，支持对单边的类型和属性过滤，如果为空，则不过滤 vertex_steps：顶点 Step 集合，支持对单点的类型和属性过滤，如果为空，则不过滤label：顶点类型 properties：顶点属性 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，默认为 10000 (注：0.12 版之前 step 内仅支持 degree 作为参数名，0.12 开始统一使用 max_degree, 并向下兼容 degree 写法) skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) max_depth：步数，必填项 nearest：nearest 为 true 时，代表起始顶点到达结果顶点的最短路径长度为 depth，不存在更短的路径；nearest 为 false 时，代表起始顶点到结果顶点有一条长度为 depth 的路径（未必最短且可以有环），选填项，默认为 true count_only：Boolean 值，true 表示只统计结果的数目，不返回具体结果；false 表示返回具体的结果，默认为 false with_path：true 表示返回起始点到每个邻居的最短路径，false 表示不返回起始点到每个邻居的最短路径，选填项，默认为 false with_edge，选填项，默认为 false：如果设置为 true，则结果将包含所有边的完整信息，即路径中的所有边当 with_path 为 true 时，将返回所有路径中的边的完整信息 当 with_path 为 false 时，不返回任何信息 如果设置为 false，则仅返回边的 id with_vertex，选填项，默认为 false：如果设置为 true，则结果将包含所有顶点的完整信息，即路径中的所有顶点当 with_path 为 true 时，将返回所有路径中的顶点的完整信息 当 with_path 为 false 时，返回所有邻居顶点的完整信息 如果设置为 false，则仅返回顶点的 id capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 limit：返回的顶点的最大数目，选填项，默认为 10000000 traverse_mode: 遍历方式，可选择“breadth_first_search”或“depth_first_search”作为参数，默认为“breadth_first_search” 3.2.2.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/koutRequest Body {
"source" : "1:marko" ,
"steps" : {
"direction" : "BOTH" ,
"edge_steps" : [
{
"label" : "knows" ,
"properties" : {
"weight" : "P.gt(0.1)"
}
},
{
"label" : "created" ,
"properties" : {
"weight" : "P.gt(0.1)"
}
}
],
"vertex_steps" : [
{
"label" : "person" ,
"properties" : {
"age" : "P.lt(32)"
}
},
{
"label" : "software" ,
"properties" : {}
}
],
"max_degree" : 10000 ,
"skip_degree" : 100000
},
"max_depth" : 1 ,
"nearest" : true ,
"limit" : 10000 ,
"with_vertex" : true ,
"with_path" : true ,
"with_edge" : true
} Response Status Response Body {
"size" : 2 ,
"kout" : [
"1:vadas" ,
"2:lop"
],
"paths" : [
{
"objects" : [
"1:marko" ,
"2:lop"
]
},
{
"objects" : [
"1:marko" ,
"1:vadas"
]
}
],
"vertices" : [
{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 29 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "1:vadas" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "vadas" ,
"age" : 27 ,
"city" : "Hongkong"
}
},
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "lop" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 328
}
}
],
"edges" : [
{
"id" : "S1:marko>1>20160110>S1:vadas" ,
"label" : "knows" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "1:vadas" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"weight" : 0.5 ,
"date" : "20160110"
}
},
{
"id" : "S1:marko>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"inVLabel" : "software" ,
"properties" : {
"weight" : 0.4 ,
"date" : "20171210"
}
}
]
} 3.2.2.3 适用场景 参见 3.2.1.3
3.2.3 K-neighbor（GET，基础版） 3.2.3.1 功能介绍 根据起始顶点、方向、边的类型（可选）和深度 depth，查找包括起始顶点在内、depth 步之内可达的所有顶点
相当于：起始顶点、K-out(1)、K-out(2)、… 、K-out(max_depth) 的并集
Params source: 起始顶点 id，必填项 direction：起始顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH max_depth：步数，必填项 label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 limit：返回的顶点的最大数目，也即遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 3.2.3.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/kneighbor?source=%221:marko%22&max_depth=2Response Status Response Body {
"vertices" :[
"2:ripple" ,
"1:marko" ,
"1:josh" ,
"1:vadas" ,
"1:peter" ,
"2:lop"
]
} 3.2.3.3 适用场景 查找 N 步以内可达的所有顶点，例如：
家族关系中，查找一个人五服以内所有子孙，person A 通过连续的 5 条“亲子”边到达的顶点集合。 社交关系中发现好友圈子，例如目标用户通过 1 条、2 条、3 条“朋友”边可到达的用户可以组成目标用户的朋友圈子 3.2.4 K-neighbor API（POST，高级版） 3.2.4.1 功能介绍 根据起始顶点、步骤（包括方向、边类型和过滤属性）和深度 depth，查找从起始顶点出发 depth 步内可达的所有顶点。
与 K-neighbor 基础版的不同在于：
支持只统计邻居数量 支持边属性过滤 支持返回到达邻居的最短路径 Params source：起始顶点 id，必填项 steps: 从起始点出发的 Steps，必填项，结构如下：direction：表示边的方向（OUT,IN,BOTH），默认是 BOTH 从起始点出发的 Steps，必填项，结构如下：direction：表示边的方向（OUT,IN,BOTH），默认是 BOTH edge_steps：边 Step 集合，支持对单边的类型和属性过滤，如果为空，则不过滤 vertex_steps：顶点 Step 集合，支持对单点的类型和属性过滤，如果为空，则不过滤label：顶点类型 properties：顶点属性 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，默认为 10000 (注：0.12 版之前 step 内仅支持 degree 作为参数名，0.12 开始统一使用 max_degree, 并向下兼容 degree 写法) skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) max_depth：步数，必填项 count_only：Boolean 值，true 表示只统计结果的数目，不返回具体结果；false 表示返回具体的结果，默认为 false with_path：true 表示返回起始点到每个邻居的最短路径，false 表示不返回起始点到每个邻居的最短路径，选填项，默认为 false with_edge，选填项，默认为 false：如果设置为 true，则结果将包含所有边的完整信息，即路径中的所有边当 with_path 为 true 时，将返回所有路径中的边的完整信息 当 with_path 为 false 时，不返回任何信息 如果设置为 false，则仅返回边的 id with_vertex，选填项，默认为 false：如果设置为 true，则结果将包含所有顶点的完整信息，即路径中的所有顶点当 with_path 为 true 时，将返回所有路径中的顶点的完整信息 当 with_path 为 false 时，返回所有邻居顶点的完整信息 如果设置为 false，则仅返回顶点的 id limit：返回的顶点的最大数目，选填项，默认为 10000000 3.2.4.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/kneighborRequest Body {
"source" : "1:marko" ,
"steps" : {
"direction" : "BOTH" ,
"edge_steps" : [
{
"label" : "knows" ,
"properties" : {}
},
{
"label" : "created" ,
"properties" : {}
}
],
"vertex_steps" : [
{
"label" : "person" ,
"properties" : {
"age" : "P.gt(28)"
}
},
{
"label" : "software" ,
"properties" : {}
}
],
"max_degree" : 10000 ,
"skip_degree" : 100000
},
"max_depth" : 3 ,
"limit" : 10000 ,
"with_vertex" : true ,
"with_path" : true ,
"with_edge" : true
} Response Status Response Body {
"size" : 4 ,
"kneighbor" : [
"1:josh" ,
"2:lop" ,
"1:peter" ,
"2:ripple"
],
"paths" : [
{
"objects" : [
"1:marko" ,
"2:lop"
]
},
{
"objects" : [
"1:marko" ,
"2:lop" ,
"1:peter"
]
},
{
"objects" : [
"1:marko" ,
"1:josh"
]
},
{
"objects" : [
"1:marko" ,
"1:josh" ,
"2:ripple"
]
}
],
"vertices" : [
{
"id" : "2:ripple" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "ripple" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 199
}
},
{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 29 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "1:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "josh" ,
"age" : 32 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "1:peter" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "peter" ,
"age" : 35 ,
"city" : "Shanghai"
}
},
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "lop" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 328
}
}
],
"edges" : [
{
"id" : "S1:josh>2>>S2:ripple" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:josh" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:ripple" ,
"inVLabel" : "software" ,
"properties" : {
"weight" : 1.0 ,
"date" : "20171210"
}
},
{
"id" : "S1:marko>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"inVLabel" : "software" ,
"properties" : {
"weight" : 0.4 ,
"date" : "20171210"
}
},
{
"id" : "S1:marko>1>20130220>S1:josh" ,
"label" : "knows" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:marko" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "1:josh" ,
"inVLabel" : "person" ,
"properties" : {
"weight" : 1.0 ,
"date" : "20130220"
}
},
{
"id" : "S1:peter>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"outV" : "1:peter" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"inVLabel" : "software" ,
"properties" : {
"weight" : 0.2 ,
"date" : "20170324"
}
}
]
} 3.2.4.3 适用场景 参见 3.2.3.3
3.2.5 Same Neighbors 3.2.5.1 功能介绍 查询两个点的共同邻居
Params vertex：一个顶点 id，必填项 other：另一个顶点 id，必填项 direction：顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 limit：返回的共同邻居的最大数目，选填项，默认为 10000000 3.2.5.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/sameneighbors?vertex=%221:marko%22&other=%221:josh%22Response Status Response Body {
"same_neighbors" :[
"2:lop"
]
} 3.2.5.3 适用场景 查找两个顶点的共同邻居：
3.2.6 Jaccard Similarity (GET) 3.2.6.1 功能介绍 计算两个顶点的 jaccard similarity（两个顶点邻居的交集比上两个顶点邻居的并集）
Params vertex：一个顶点 id，必填项 other：另一个顶点 id，必填项 direction：顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 3.2.6.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/jaccardsimilarity?vertex="1:marko"&other="1:josh"Response Status Response Body {
"jaccard_similarity" : 0.2
} 3.2.6.3 适用场景 用于评估两个点的相似性或者紧密度
3.2.7 Jaccard Similarity (POST) 3.2.7.1 功能介绍 计算与指定顶点的 jaccard similarity 最大的 N 个点
jaccard similarity 的计算方式为：两个顶点邻居的交集比上两个顶点邻居的并集
Params vertex：一个顶点 id，必填项 从起始点出发的 Step，必填项，结构如下：direction：表示边的方向（OUT,IN,BOTH），默认是 BOTH labels：边的类型列表 properties：通过属性的值过滤边 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，默认为 10000 (注：0.12 版之前 step 内仅支持 degree 作为参数名，0.12 开始统一使用 max_degree, 并向下兼容 degree 写法) skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) top：返回一个起点的 jaccard similarity 中最大的 top 个，选填项，默认为 100 capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 3.2.7.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/jaccardsimilarityRequest Body {
"vertex" : "1:marko" ,
"step" : {
"direction" : "BOTH" ,
"labels" : [],
"max_degree" : 10000 ,
"skip_degree" : 100000
},
"top" : 3
} Response Status Response Body {
"2:ripple" : 0.3333333333333333 ,
"1:peter" : 0.3333333333333333 ,
"1:josh" : 0.2
} 3.2.7.3 适用场景 用于在图中找出与指定顶点相似性最高的顶点
3.2.8 Shortest Path 3.2.8.1 功能介绍 根据起始顶点、目的顶点、方向、边的类型（可选）和最大深度，查找一条最短路径
Params source：起始顶点 id，必填项 target：目的顶点 id，必填项 direction：起始顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH max_depth：最大步数，必填项 label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 3.2.8.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/shortestpath?source="1:marko"&target="2:ripple"&max_depth=3Response Status Response Body {
"path" :[
"1:marko" ,
"1:josh" ,
"2:ripple"
]
} 3.2.8.3 适用场景 查找两个顶点间的最短路径，例如：
社交关系网中，查找两个用户有关系的最短路径，即最近的朋友关系链 设备关联网络中，查找两个设备最短的关联关系 3.2.9 All Shortest Paths 3.2.9.1 功能介绍 根据起始顶点、目的顶点、方向、边的类型（可选）和最大深度，查找两点间所有的最短路径
Params source：起始顶点 id，必填项 target：目的顶点 id，必填项 direction：起始顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH max_depth：最大步数，必填项 label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 3.2.9.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/allshortestpaths?source="A"&target="Z"&max_depth=10Response Status Response Body {
"paths" :[
{
"objects" : [
"A" ,
"B" ,
"C" ,
"Z"
]
},
{
"objects" : [
"A" ,
"M" ,
"N" ,
"Z"
]
}
]
} 3.2.9.3 适用场景 查找两个顶点间的所有最短路径，例如：
社交关系网中，查找两个用户有关系的全部最短路径，即最近的朋友关系链 设备关联网络中，查找两个设备全部的最短关联关系 3.2.10 Weighted Shortest Path 3.2.10.1 功能介绍 根据起始顶点、目的顶点、方向、边的类型（可选）和最大深度，查找一条带权最短路径
Params source：起始顶点 id，必填项 target：目的顶点 id，必填项 direction：起始顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label weight：边的权重属性，必填项，必须是数字类型的属性 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 with_vertex：true 表示返回结果包含完整的顶点信息（路径中的全部顶点），false 时表示只返回顶点 id，选填项，默认为 false 3.2.10.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/weightedshortestpath?source="1:marko"&target="2:ripple"&weight="weight"&with_vertex=trueResponse Status Response Body {
"path" : {
"weight" : 2.0 ,
"vertices" : [
"1:marko" ,
"1:josh" ,
"2:ripple"
]
},
"vertices" : [
{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 29 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "1:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "josh" ,
"age" : 32 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "2:ripple" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "ripple" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 199
}
}
]
} 3.2.10.3 适用场景 查找两个顶点间的带权最短路径，例如：
交通线路中查找从 A 城市到 B 城市花钱最少的交通方式 3.2.11 Single Source Shortest Path 3.2.11.1 功能介绍 从一个顶点出发，查找该点到图中其他顶点的最短路径（可选是否带权重）
Params source：起始顶点 id，必填项 direction：起始顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label weight：边的权重属性，选填项，必须是数字类型的属性，如果不填或者虽然填了但是边没有该属性，则权重为 1.0 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 limit：查询到的目标顶点个数，也是返回的最短路径的条数，选填项，默认为 10 with_vertex：true 表示返回结果包含完整的顶点信息（路径中的全部顶点），false 时表示只返回顶点 id，选填项，默认为 false 3.2.11.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/singlesourceshortestpath?source="1:marko"&with_vertex=trueResponse Status Response Body {
"paths" : {
"2:ripple" : {
"weight" : 2.0 ,
"vertices" : [
"1:marko" ,
"1:josh" ,
"2:ripple"
]
},
"1:josh" : {
"weight" : 1.0 ,
"vertices" : [
"1:marko" ,
"1:josh"
]
},
"1:vadas" : {
"weight" : 1.0 ,
"vertices" : [
"1:marko" ,
"1:vadas"
]
},
"1:peter" : {
"weight" : 2.0 ,
"vertices" : [
"1:marko" ,
"2:lop" ,
"1:peter"
]
},
"2:lop" : {
"weight" : 1.0 ,
"vertices" : [
"1:marko" ,
"2:lop"
]
}
},
"vertices" : [
{
"id" : "2:ripple" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "ripple" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 199
}
},
{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 29 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "1:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "josh" ,
"age" : 32 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "1:vadas" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "vadas" ,
"age" : 27 ,
"city" : "Hongkong"
}
},
{
"id" : "1:peter" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "peter" ,
"age" : 35 ,
"city" : "Shanghai"
}
},
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "lop" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 328
}
}
]
} 3.2.11.3 适用场景 查找从一个点出发到其他顶点的带权最短路径，比如：
查找从北京出发到全国其他所有城市的耗时最短的乘车方案 3.2.12 Multi Node Shortest Path 3.2.12.1 功能介绍 查找指定顶点集两两之间的最短路径
Params vertices：定义起始顶点，必填项，指定方式包括：ids：通过顶点 id 列表提供起始顶点 label 和 properties：如果没有指定 ids，则使用 label 和 properties 的联合条件查询起始顶点label：顶点的类型 properties：通过属性的值查询起始顶点 注意：properties 中的属性值可以是列表，表示只要 key 对应的 value 在列表中就可以
step：表示从起始顶点到终止顶点走过的路径，必填项，Step 的结构如下：direction：表示边的方向（OUT,IN,BOTH），默认是 BOTH labels：边的类型列表 properties：通过属性的值过滤边 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，默认为 10000 (注：0.12 版之前 step 内仅支持 degree 作为参数名，0.12 开始统一使用 max_degree, 并向下兼容 degree 写法) skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) max_depth：步数，必填项 capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 with_vertex：true 表示返回结果包含完整的顶点信息（路径中的全部顶点），false 时表示只返回顶点 id，选填项，默认为 false 3.2.12.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/multinodeshortestpathRequest Body {
"vertices" : {
"ids" : [ "382:marko" , "382:josh" , "382:vadas" , "382:peter" , "383:lop" , "383:ripple" ]
},
"step" : {
"direction" : "BOTH" ,
"properties" : {
}
},
"max_depth" : 10 ,
"capacity" : 100000000 ,
"with_vertex" : true
} Response Status Response Body {
"paths" : [
{
"objects" : [
"382:peter" ,
"383:lop"
]
},
{
"objects" : [
"382:peter" ,
"383:lop" ,
"382:marko"
]
},
{
"objects" : [
"382:peter" ,
"383:lop" ,
"382:josh"
]
},
{
"objects" : [
"382:peter" ,
"383:lop" ,
"382:marko" ,
"382:vadas"
]
},
{
"objects" : [
"383:lop" ,
"382:marko"
]
},
{
"objects" : [
"383:lop" ,
"382:josh"
]
},
{
"objects" : [
"383:lop" ,
"382:marko" ,
"382:vadas"
]
},
{
"objects" : [
"382:peter" ,
"383:lop" ,
"382:josh" ,
"383:ripple"
]
},
{
"objects" : [
"382:marko" ,
"382:josh"
]
},
{
"objects" : [
"383:lop" ,
"382:josh" ,
"383:ripple"
]
},
{
"objects" : [
"382:marko" ,
"382:vadas"
]
},
{
"objects" : [
"382:marko" ,
"382:josh" ,
"383:ripple"
]
},
{
"objects" : [
"382:josh" ,
"383:ripple"
]
},
{
"objects" : [
"382:josh" ,
"382:marko" ,
"382:vadas"
]
},
{
"objects" : [
"382:vadas" ,
"382:marko" ,
"382:josh" ,
"383:ripple"
]
}
],
"vertices" : [
{
"id" : "382:peter" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "peter" ,
"age" : 29 ,
"city" : "Shanghai"
}
},
{
"id" : "383:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "lop" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 328
}
},
{
"id" : "382:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 29 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "382:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "josh" ,
"age" : 32 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "382:vadas" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "vadas" ,
"age" : 27 ,
"city" : "Hongkong"
}
},
{
"id" : "383:ripple" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "ripple" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 199
}
}
]
} 3.2.12.3 适用场景 查找多个点之间的最短路径，比如：
3.2.13 Paths（GET，基础版） 3.2.13.1 功能介绍 根据起始顶点、目的顶点、方向、边的类型（可选）和最大深度等条件查找所有路径
Params source：起始顶点 id，必填项 target：目的顶点 id，必填项 direction：起始顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_depth：步数，必填项 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 limit：返回的路径的最大数目，选填项，默认为 10 3.2.13.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/paths?source="1:marko"&target="1:josh"&max_depth=5Response Status Response Body {
"paths" :[
{
"objects" :[
"1:marko" ,
"1:josh"
]
},
{
"objects" :[
"1:marko" ,
"2:lop" ,
"1:josh"
]
}
]
} 3.2.13.3 适用场景 查找两个顶点间的所有路径，例如：
社交网络中，查找两个用户所有可能的关系路径 设备关联网络中，查找两个设备之间所有的关联路径 3.2.14 Paths（POST，高级版） 3.2.14.1 功能介绍 根据起始顶点、目的顶点、步骤（step）和最大深度等条件查找所有路径
Params sources：定义起始顶点，必填项，指定方式包括：ids：通过顶点 id 列表提供起始顶点 label 和 properties：如果没有指定 ids，则使用 label 和 properties 的联合条件查询起始顶点label：顶点的类型 properties：通过属性的值查询起始顶点 注意：properties 中的属性值可以是列表，表示只要 key 对应的 value 在列表中就可以
targets：定义终止顶点，必填项，指定方式包括：ids：通过顶点 id 列表提供终止顶点 label 和 properties：如果没有指定 ids，则使用 label 和 properties 的联合条件查询终止顶点label：顶点的类型 properties：通过属性的值查询终止顶点 注意：properties 中的属性值可以是列表，表示只要 key 对应的 value 在列表中就可以
step：表示从起始顶点到终止顶点走过的路径，必填项，Step 的结构如下：direction：表示边的方向（OUT,IN,BOTH），默认是 BOTH labels：边的类型列表 properties：通过属性的值过滤边 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，默认为 10000 (注：0.12 版之前 step 内仅支持 degree 作为参数名，0.12 开始统一使用 max_degree, 并向下兼容 degree 写法) skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) max_depth：步数，必填项 nearest：nearest 为 true 时，代表起始顶点到达结果顶点的最短路径长度为 depth，不存在更短的路径；nearest 为 false 时，代表起始顶点到结果顶点有一条长度为 depth 的路径（未必最短且可以有环），选填项，默认为 true capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 limit：返回的路径的最大数目，选填项，默认为 10 with_vertex：true 表示返回结果包含完整的顶点信息（路径中的全部顶点），false 时表示只返回顶点 id，选填项，默认为 false 3.2.14.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/pathsRequest Body {
"sources" : {
"ids" : [ "1:marko" ]
},
"targets" : {
"ids" : [ "1:peter" ]
},
"step" : {
"direction" : "BOTH" ,
"properties" : {
"weight" : "P.gt(0.01)"
}
},
"max_depth" : 10 ,
"capacity" : 100000000 ,
"limit" : 10000000 ,
"with_vertex" : false
} Response Status Response Body {
"paths" : [
{
"objects" : [
"1:marko" ,
"1:josh" ,
"2:lop" ,
"1:peter"
]
},
{
"objects" : [
"1:marko" ,
"2:lop" ,
"1:peter"
]
}
]
} 3.2.14.3 适用场景 查找两个顶点间的所有路径，例如：
社交网络中，查找两个用户所有可能的关系路径 设备关联网络中，查找两个设备之间所有的关联路径 3.2.15 Customized Paths 3.2.15.1 功能介绍 根据一批起始顶点、边规则（包括方向、边的类型和属性过滤）和最大深度等条件查找符合条件的所有的路径
Params sources：定义起始顶点，必填项，指定方式包括：ids：通过顶点 id 列表提供起始顶点 label 和 properties：如果没有指定 ids，则使用 label 和 properties 的联合条件查询起始顶点label：顶点的类型 properties：通过属性的值查询起始顶点 注意：properties 中的属性值可以是列表，表示只要 key 对应的 value 在列表中就可以
steps：表示从起始顶点走过的路径规则，是一组 Step 的列表。必填项。每个 Step 的结构如下：direction：表示边的方向（OUT,IN,BOTH），默认是 BOTH labels：边的类型列表 properties：通过属性的值过滤边 weight_by：根据指定的属性计算边的权重，sort_by 不为 NONE 时有效，与 default_weight 互斥 default_weight：当边没有属性作为权重计算值时，采取的默认权重，sort_by 不为 NONE 时有效，与 weight_by 互斥 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，默认为 10000 (注：0.12 版之前 step 内仅支持 degree 作为参数名，0.12 开始统一使用 max_degree, 并向下兼容 degree 写法) sample：当需要对某个 step 的符合条件的边进行采样时设置，-1 表示不采样，默认为采样 100 sort_by：根据路径的权重排序，选填项，默认为 NONE：NONE 表示不排序，默认值 INCR 表示按照路径权重的升序排序 DECR 表示按照路径权重的降序排序 capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 limit：返回的路径的最大数目，选填项，默认为 10 with_vertex：true 表示返回结果包含完整的顶点信息（路径中的全部顶点），false 时表示只返回顶点 id，选填项，默认为 false 3.2.15.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/customizedpathsRequest Body {
"sources" :{
"ids" :[
],
"label" : "person" ,
"properties" :{
"name" : "marko"
}
},
"steps" :[
{
"direction" : "OUT" ,
"labels" :[
"knows"
],
"weight_by" : "weight" ,
"max_degree" : -1
},
{
"direction" : "OUT" ,
"labels" :[
"created"
],
"default_weight" : 8 ,
"max_degree" : -1 ,
"sample" : 1
}
],
"sort_by" : "INCR" ,
"with_vertex" : true ,
"capacity" : -1 ,
"limit" : -1
} Response Status Response Body {
"paths" :[
{
"objects" :[
"1:marko" ,
"1:josh" ,
"2:lop"
],
"weights" :[
1 ,
8
]
}
],
"vertices" :[
{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"city" :[
{
"id" : "1:marko>city" ,
"value" : "Beijing"
}
],
"name" :[
{
"id" : "1:marko>name" ,
"value" : "marko"
}
],
"age" :[
{
"id" : "1:marko>age" ,
"value" : 29
}
]
}
},
{
"id" : "1:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"city" :[
{
"id" : "1:josh>city" ,
"value" : "Beijing"
}
],
"name" :[
{
"id" : "1:josh>name" ,
"value" : "josh"
}
],
"age" :[
{
"id" : "1:josh>age" ,
"value" : 32
}
]
}
},
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"price" :[
{
"id" : "2:lop>price" ,
"value" : 328
}
],
"name" :[
{
"id" : "2:lop>name" ,
"value" : "lop"
}
],
"lang" :[
{
"id" : "2:lop>lang" ,
"value" : "java"
}
]
}
}
]
} 3.2.15.3 适用场景 适合查找各种复杂的路径集合，例如：
社交网络中，查找看过张艺谋所导演的电影的用户关注的大 V 的路径（张艺谋—>电影—->用户—>大 V） 风控网络中，查找多个高风险用户的直系亲属的朋友的路径（高风险用户—>直系亲属—>朋友） 3.2.16 Template Paths 3.2.16.1 功能介绍 根据一批起始顶点、边规则（包括方向、边的类型和属性过滤）和最大深度等条件查找符合条件的所有的路径
Params sources：定义起始顶点，必填项，指定方式包括：ids：通过顶点 id 列表提供起始顶点 label 和 properties：如果没有指定 ids，则使用 label 和 properties 的联合条件查询起始顶点label：顶点的类型 properties：通过属性的值查询起始顶点 注意：properties 中的属性值可以是列表，表示只要 key 对应的 value 在列表中就可以
targets：定义终止顶点，必填项，指定方式包括：ids：通过顶点 id 列表提供终止顶点 label 和 properties：如果没有指定 ids，则使用 label 和 properties 的联合条件查询终止顶点label：顶点的类型 properties：通过属性的值查询终止顶点 注意：properties 中的属性值可以是列表，表示只要 key 对应的 value 在列表中就可以
steps：表示从起始顶点走过的路径规则，是一组 Step 的列表。必填项。每个 Step 的结构如下：direction：表示边的方向（OUT,IN,BOTH），默认是 BOTH labels：边的类型列表 properties：通过属性的值过滤边 max_times：当前 step 可以重复的次数，当为 N 时，表示从起始顶点可以经过当前 step 1-N 次 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，默认为 10000 (注：0.12 版之前 step 内仅支持 degree 作为参数名，0.12 开始统一使用 max_degree, 并向下兼容 degree 写法) skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) with_ring：Boolean 值，true 表示包含环路；false 表示不包含环路，默认为 false capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 limit：返回的路径的最大数目，选填项，默认为 10 with_vertex：true 表示返回结果包含完整的顶点信息（路径中的全部顶点），false 时表示只返回顶点 id，选填项，默认为 false 3.2.16.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/templatepathsRequest Body {
"sources" : {
"ids" : [],
"label" : "person" ,
"properties" : {
"name" : "vadas"
}
},
"targets" : {
"ids" : [],
"label" : "software" ,
"properties" : {
"name" : "ripple"
}
},
"steps" : [
{
"direction" : "IN" ,
"labels" : [ "knows" ],
"properties" : {
},
"max_degree" : 10000 ,
"skip_degree" : 100000
},
{
"direction" : "OUT" ,
"labels" : [ "created" ],
"properties" : {
},
"max_degree" : 10000 ,
"skip_degree" : 100000
},
{
"direction" : "IN" ,
"labels" : [ "created" ],
"properties" : {
},
"max_degree" : 10000 ,
"skip_degree" : 100000
},
{
"direction" : "OUT" ,
"labels" : [ "created" ],
"properties" : {
},
"max_degree" : 10000 ,
"skip_degree" : 100000
}
],
"capacity" : 10000 ,
"limit" : 10 ,
"with_vertex" : true
} Response Status Response Body {
"paths" : [
{
"objects" : [
"1:vadas" ,
"1:marko" ,
"2:lop" ,
"1:josh" ,
"2:ripple"
]
}
],
"vertices" : [
{
"id" : "2:ripple" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "ripple" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 199
}
},
{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "marko" ,
"age" : 29 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "1:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "josh" ,
"age" : 32 ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "1:vadas" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "vadas" ,
"age" : 27 ,
"city" : "Hongkong"
}
},
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "lop" ,
"lang" : "java" ,
"price" : 328
}
}
]
} 3.2.16.3 适用场景 适合查找各种复杂的模板路径，比如 personA -(朋友)-> personB -(同学)-> personC，其中"朋友"和"同学"边可以分别是最多 3 层和 4 层的情况
3.2.17 Crosspoints 3.2.17.1 功能介绍 根据起始顶点、目的顶点、方向、边的类型（可选）和最大深度等条件查找相交点
Params source：起始顶点 id，必填项 target：目的顶点 id，必填项 direction：起始顶点到目的顶点的方向，目的点到起始点是反方向，BOTH 时不考虑方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_depth：步数，必填项 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 limit：返回的交点的最大数目，选填项，默认为 10 3.2.17.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/crosspoints?source="2:lop"&target="2:ripple"&max_depth=5&direction=INResponse Status Response Body {
"crosspoints" :[
{
"crosspoint" : "1:josh" ,
"objects" :[
"2:lop" ,
"1:josh" ,
"2:ripple"
]
}
]
} 3.2.17.3 适用场景 查找两个顶点的交点及其路径，例如：
社交网络中，查找两个用户共同关注的话题或者大 V 家族关系中，查找共同的祖先 3.2.18 Customized Crosspoints 3.2.18.1 功能介绍 根据一批起始顶点、多种边规则（包括方向、边的类型和属性过滤）和最大深度等条件查找符合条件的所有的路径终点的交集
Params sources：定义起始顶点，必填项，指定方式包括：
ids：通过顶点 id 列表提供起始顶点 label 和 properties：如果没有指定 ids，则使用 label 和 properties 的联合条件查询起始顶点label：顶点的类型 properties：通过属性的值查询起始顶点 注意：properties 中的属性值可以是列表，表示只要 key 对应的 value 在列表中就可以
path_patterns：表示从起始顶点走过的路径规则，是一组规则的列表。必填项。每个规则是一个 PathPattern
每个 PathPattern 是一组 Step 列表，每个 Step 结构如下：direction：表示边的方向（OUT,IN,BOTH），默认是 BOTH labels：边的类型列表 properties：通过属性的值过滤边 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，默认为 10000 (注：0.12 版之前 step 内仅支持 degree 作为参数名，0.12 开始统一使用 max_degree, 并向下兼容 degree 写法) skip_degree：用于设置查询过程中舍弃超级顶点的最小边数，即当某个顶点的邻接边数目大于 skip_degree 时，完全舍弃该顶点。选填项，如果开启时，需满足 skip_degree >= max_degree 约束，默认为 0 (不启用)，表示不跳过任何点 (注意：开启此配置后，遍历时会尝试访问一个顶点的 skip_degree 条边，而不仅仅是 max_degree 条边，这样有额外的遍历开销，对查询性能影响可能有较大影响，请确认理解后再开启) capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000
limit：返回的路径的最大数目，选填项，默认为 10
with_path：true 表示返回交点所在的路径，false 表示不返回交点所在的路径，选填项，默认为 false
with_vertex，选填项，默认为 false：
true 表示返回结果包含完整的顶点信息（路径中的全部顶点）with_path 为 true 时，返回所有路径中的顶点的完整信息 with_path 为 false 时，返回所有交点的完整信息 false 时表示只返回顶点 id 3.2.18.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/customizedcrosspointsRequest Body {
"sources" :{
"ids" :[
"2:lop" ,
"2:ripple"
]
},
"path_patterns" :[
{
"steps" :[
{
"direction" : "IN" ,
"labels" :[
"created"
],
"max_degree" : -1
}
]
}
],
"with_path" : true ,
"with_vertex" : true ,
"capacity" : -1 ,
"limit" : -1
} Response Status Response Body {
"crosspoints" :[
"1:josh"
],
"paths" :[
{
"objects" :[
"2:ripple" ,
"1:josh"
]
},
{
"objects" :[
"2:lop" ,
"1:josh"
]
}
],
"vertices" :[
{
"id" : "2:ripple" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"price" :[
{
"id" : "2:ripple>price" ,
"value" : 199
}
],
"name" :[
{
"id" : "2:ripple>name" ,
"value" : "ripple"
}
],
"lang" :[
{
"id" : "2:ripple>lang" ,
"value" : "java"
}
]
}
},
{
"id" : "1:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"city" :[
{
"id" : "1:josh>city" ,
"value" : "Beijing"
}
],
"name" :[
{
"id" : "1:josh>name" ,
"value" : "josh"
}
],
"age" :[
{
"id" : "1:josh>age" ,
"value" : 32
}
]
}
},
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"price" :[
{
"id" : "2:lop>price" ,
"value" : 328
}
],
"name" :[
{
"id" : "2:lop>name" ,
"value" : "lop"
}
],
"lang" :[
{
"id" : "2:lop>lang" ,
"value" : "java"
}
]
}
}
]
} 3.2.18.3 适用场景 查询一组顶点通过多种路径在终点有交集的情况。例如：
在商品图谱中，多款手机、学习机、游戏机通过不同的低级别的类目路径，最终都属于一级类目的电子设备 3.2.19 Rings 3.2.19.1 功能介绍 根据起始顶点、方向、边的类型（可选）和最大深度等条件查找可达的环路
例如：1 -> 25 -> 775 -> 14690 -> 25, 其中环路为 25 -> 775 -> 14690 -> 25
Params source：起始顶点 id，必填项 direction：起始顶点发出的边的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_depth：步数，必填项 source_in_ring：环路是否包含起点，选填项，默认为 true max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 limit：返回的可达环路的最大数目，选填项，默认为 10 3.2.19.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/rings?source="1:marko"&max_depth=2Response Status Response Body {
"rings" :[
{
"objects" :[
"1:marko" ,
"1:josh" ,
"1:marko"
]
},
{
"objects" :[
"1:marko" ,
"1:vadas" ,
"1:marko"
]
},
{
"objects" :[
"1:marko" ,
"2:lop" ,
"1:marko"
]
}
]
} 3.2.19.3 适用场景 查询起始顶点可达的环路，例如：
风控项目中，查询一个用户可达的循环担保的人或者设备 设备关联网络中，发现一个设备周围的循环引用的设备 3.2.20 Rays 3.2.20.1 功能介绍 根据起始顶点、方向、边的类型（可选）和最大深度等条件查找发散到边界顶点的路径
例如：1 -> 25 -> 775 -> 14690 -> 2289 -> 18379, 其中 18379 为边界顶点，即没有从 18379 发出的边
Params source：起始顶点 id，必填项 direction：起始顶点发出的边的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_depth：步数，必填项 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 limit：返回的非环路的最大数目，选填项，默认为 10 3.2.20.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/rays?source="1:marko"&max_depth=2&direction=OUTResponse Status Response Body {
"rays" :[
{
"objects" :[
"1:marko" ,
"1:vadas"
]
},
{
"objects" :[
"1:marko" ,
"2:lop"
]
},
{
"objects" :[
"1:marko" ,
"1:josh" ,
"2:ripple"
]
},
{
"objects" :[
"1:marko" ,
"1:josh" ,
"2:lop"
]
}
]
} 3.2.20.3 适用场景 查找起始顶点到某种关系的边界顶点的路径，例如：
家族关系中，查找一个人到所有还没有孩子的子孙的路径 设备关联网络中，找到某个设备到终端设备的路径 3.2.21.1 功能介绍 按照条件查询一批顶点对应的"梭形相似点"。当两个顶点跟很多共同的顶点之间有某种关系的时候，我们认为这两个点为"梭形相似点"。举个例子说明"梭形相似点"：“读者 A"读了 100 本书，可以定义读过这 100 本书中的 80 本以上的读者，是"读者 A"的"梭形相似点”
Params sources：定义起始顶点，必填项，指定方式包括：
ids：通过顶点 id 列表提供起始顶点 label 和 properties：如果没有指定 ids，则使用 label 和 properties 的联合条件查询起始顶点label：顶点的类型 properties：通过属性的值查询起始顶点 注意：properties 中的属性值可以是列表，表示只要 key 对应的 value 在列表中就可以
label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label
direction：起始顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH
min_neighbors：最少邻居数目，邻居数目少于这个阈值时，认为起点不具备"梭形相似点"。比如想要找一个"读者 A"读过的书的"梭形相似点"，那么min_neighbors为 100 时，表示"读者 A"至少要读过 100 本书才可以有"梭形相似点"，必填项
alpha：相似度，代表：起点与"梭形相似点"的共同邻居数目占起点的全部邻居数目的比例，必填项
min_similars：“梭形相似点"的最少个数，只有当起点的"梭形相似点"数目大于或等于该值时，才会返回起点及其"梭形相似点”，选填项，默认值为 1
top：返回一个起点的"梭形相似点"中相似度最高的 top 个，必填项，0 表示全部
group_property：与min_groups一起使用，当起点跟其所有的"梭形相似点"某个属性的值有至少min_groups个不同值时，才会返回该起点及其"梭形相似点"。比如为"读者 A"推荐"异地"书友时，需要设置group_property为读者的"城市"属性，min_group至少为 2，选填项，不填代表不需要根据属性过滤
min_groups：与group_property一起使用，只有group_property设置时才有意义
max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000
capacity：遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000
limit：返回的结果数目上限（一个起点及其"梭形相似点"算一个结果），选填项，默认为 10
with_intermediary：是否返回起点及其"梭形相似点"共同关联的中间点，默认为 false
with_vertex，选填项，默认为 false：
true 表示返回结果包含完整的顶点信息 false 时表示只返回顶点 id 3.2.21.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/traversers/fusiformsimilarityRequest Body {
"sources" :{
"ids" :[],
"label" : "person" ,
"properties" : {
"name" : "p1"
}
},
"label" : "read" ,
"direction" : "OUT" ,
"min_neighbors" : 8 ,
"alpha" : 0.75 ,
"min_similars" : 1 ,
"top" : 0 ,
"group_property" : "city" ,
"min_group" : 2 ,
"max_degree" : 10000 ,
"capacity" : -1 ,
"limit" : -1 ,
"with_intermediary" : false ,
"with_vertex" : true
} Response Status Response Body {
"similars" : {
"3:p1" : [
{
"id" : "3:p2" ,
"score" : 0.8888888888888888 ,
"intermediaries" : [
]
},
{
"id" : "3:p3" ,
"score" : 0.7777777777777778 ,
"intermediaries" : [
]
}
]
},
"vertices" : [
{
"id" : "3:p1" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "p1" ,
"city" : "Beijing"
}
},
{
"id" : "3:p2" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "p2" ,
"city" : "Shanghai"
}
},
{
"id" : "3:p3" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"name" : "p3" ,
"city" : "Beijing"
}
}
]
} 3.2.21.3 适用场景 查询一组顶点相似度很高的顶点。例如：
跟一个读者有类似书单的读者 跟一个玩家玩类似游戏的玩家 3.2.22 Vertices 3.2.22.1 根据顶点的 id 列表，批量查询顶点 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/traversers/vertices?ids="1:marko"&ids="2:lop"Response Status Response Body {
"vertices" :[
{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"city" :[
{
"id" : "1:marko>city" ,
"value" : "Beijing"
}
],
"name" :[
{
"id" : "1:marko>name" ,
"value" : "marko"
}
],
"age" :[
{
"id" : "1:marko>age" ,
"value" : 29
}
]
}
},
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"price" :[
{
"id" : "2:lop>price" ,
"value" : 328
}
],
"name" :[
{
"id" : "2:lop>name" ,
"value" : "lop"
}
],
"lang" :[
{
"id" : "2:lop>lang" ,
"value" : "java"
}
]
}
}
]
} 3.2.22.2 获取顶点 Shard 信息 通过指定的分片大小 split_size，获取顶点分片信息（可以与 3.2.21.3 中的 Scan 配合使用来获取顶点）。
Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/traversers/vertices/shards?split_size=67108864Response Status Response Body {
"shards" :[
{
"start" : "0" ,
"end" : "2165893" ,
"length" : 0
},
{
"start" : "2165893" ,
"end" : "4331786" ,
"length" : 0
},
{
"start" : "4331786" ,
"end" : "6497679" ,
"length" : 0
},
{
"start" : "6497679" ,
"end" : "8663572" ,
"length" : 0
},
......
]
} 3.2.22.3 根据 Shard 信息批量获取顶点 通过指定的分片信息批量查询顶点（Shard 信息的获取参见 3.2.21.2 Shard）。
Params start：分片起始位置，必填项 end：分片结束位置，必填项 page：分页位置，选填项，默认为 null，不分页；当 page 为“”时表示分页的第一页，从 start 指示的位置开始 page_limit：分页获取顶点时，一页中顶点数目的上限，选填项，默认为 100000 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/traversers/vertices/scan?start=0&end=4294967295Response Status Response Body {
"vertices" :[
{
"id" : "2:ripple" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"price" :[
{
"id" : "2:ripple>price" ,
"value" : 199
}
],
"name" :[
{
"id" : "2:ripple>name" ,
"value" : "ripple"
}
],
"lang" :[
{
"id" : "2:ripple>lang" ,
"value" : "java"
}
]
}
},
{
"id" : "1:vadas" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"city" :[
{
"id" : "1:vadas>city" ,
"value" : "Hongkong"
}
],
"name" :[
{
"id" : "1:vadas>name" ,
"value" : "vadas"
}
],
"age" :[
{
"id" : "1:vadas>age" ,
"value" : 27
}
]
}
},
{
"id" : "1:peter" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"city" :[
{
"id" : "1:peter>city" ,
"value" : "Shanghai"
}
],
"name" :[
{
"id" : "1:peter>name" ,
"value" : "peter"
}
],
"age" :[
{
"id" : "1:peter>age" ,
"value" : 35
}
]
}
},
{
"id" : "1:josh" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"city" :[
{
"id" : "1:josh>city" ,
"value" : "Beijing"
}
],
"name" :[
{
"id" : "1:josh>name" ,
"value" : "josh"
}
],
"age" :[
{
"id" : "1:josh>age" ,
"value" : 32
}
]
}
},
{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"city" :[
{
"id" : "1:marko>city" ,
"value" : "Beijing"
}
],
"name" :[
{
"id" : "1:marko>name" ,
"value" : "marko"
}
],
"age" :[
{
"id" : "1:marko>age" ,
"value" : 29
}
]
}
},
{
"id" : "2:lop" ,
"label" : "software" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" :{
"price" :[
{
"id" : "2:lop>price" ,
"value" : 328
}
],
"name" :[
{
"id" : "2:lop>name" ,
"value" : "lop"
}
],
"lang" :[
{
"id" : "2:lop>lang" ,
"value" : "java"
}
]
}
}
]
} 3.2.22.4 适用场景 按 id 列表查询顶点，可用于批量查询顶点，比如在 path 查询到多条路径之后，可以进一步查询某条路径的所有顶点属性。 获取分片和按分片查询顶点，可以用来遍历全部顶点 3.2.23 Edges 3.2.23.1 根据边的 id 列表，批量查询边 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/traversers/edges?ids="S1:josh>1>>S2:lop"&ids="S1:josh>1>>S2:ripple"Response Status Response Body {
"edges" : [
{
"id" : "S1:josh>1>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"inVLabel" : "software" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"outV" : "1:josh" ,
"properties" : {
"date" : "20091111" ,
"weight" : 0.4
}
},
{
"id" : "S1:josh>1>>S2:ripple" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"inVLabel" : "software" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:ripple" ,
"outV" : "1:josh" ,
"properties" : {
"date" : "20171210" ,
"weight" : 1
}
}
]
} 3.2.23.2 获取边 Shard 信息 通过指定的分片大小 split_size，获取边分片信息（可以与 3.2.22.3 中的 Scan 配合使用来获取边）。
Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/traversers/edges/shards?split_size=4294967295Response Status Response Body {
"shards" :[
{
"start" : "0" ,
"end" : "1073741823" ,
"length" : 0
},
{
"start" : "1073741823" ,
"end" : "2147483646" ,
"length" : 0
},
{
"start" : "2147483646" ,
"end" : "3221225469" ,
"length" : 0
},
{
"start" : "3221225469" ,
"end" : "4294967292" ,
"length" : 0
},
{
"start" : "4294967292" ,
"end" : "4294967295" ,
"length" : 0
}
]
} 3.2.23.3 根据 Shard 信息批量获取边 通过指定的分片信息批量查询边（Shard 信息的获取参见 3.2.22.2）。
Params start：分片起始位置，必填项 end：分片结束位置，必填项 page：分页位置，选填项，默认为 null，不分页；当 page 为“”时表示分页的第一页，从 start 指示的位置开始 page_limit：分页获取边时，一页中边数目的上限，选填项，默认为 100000 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/traversers/edges/scan?start=0&end=3221225469Response Status Response Body {
"edges" :[
{
"id" : "S1:peter>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"inVLabel" : "software" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"outV" : "1:peter" ,
"properties" :{
"weight" : 0.2 ,
"date" : "20170324"
}
},
{
"id" : "S1:josh>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"inVLabel" : "software" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"outV" : "1:josh" ,
"properties" :{
"weight" : 0.4 ,
"date" : "20091111"
}
},
{
"id" : "S1:josh>2>>S2:ripple" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"inVLabel" : "software" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:ripple" ,
"outV" : "1:josh" ,
"properties" :{
"weight" : 1 ,
"date" : "20171210"
}
},
{
"id" : "S1:marko>1>20130220>S1:josh" ,
"label" : "knows" ,
"type" : "edge" ,
"inVLabel" : "person" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "1:josh" ,
"outV" : "1:marko" ,
"properties" :{
"weight" : 1 ,
"date" : "20130220"
}
},
{
"id" : "S1:marko>1>20160110>S1:vadas" ,
"label" : "knows" ,
"type" : "edge" ,
"inVLabel" : "person" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "1:vadas" ,
"outV" : "1:marko" ,
"properties" :{
"weight" : 0.5 ,
"date" : "20160110"
}
},
{
"id" : "S1:marko>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"inVLabel" : "software" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"outV" : "1:marko" ,
"properties" :{
"weight" : 0.4 ,
"date" : "20171210"
}
}
]
} 3.2.23.4 适用场景 按 id 列表查询边，可用于批量查询边 获取分片和按分片查询边，可以用来遍历全部边 3.2.24 Adamic-Adar 3.2.24.1 功能介绍 计算两个顶点的 Adamic-Adar 指标，即每个共同邻居的度取对数后倒数之和。
Params vertex：一个顶点 id，必填项 other：另一个顶点 id，必填项，不能与 vertex 相同 direction：顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 limit：参与计算的共同邻居的最大数目，选填项，默认为 10000000 3.2.24.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/adamicadar?vertex="1:marko"&other="1:josh"Response Status Response Body 度为 0 的共同邻居会被跳过，因此两个顶点没有共同邻居时结果为 0.0。
{
"adamic_adar" : 0.9102392266268373
} 3.2.24.3 适用场景 预测两个顶点之间是否可能出现连边，其中冷门的共同邻居比热门的共同邻居权重更高。
3.2.25 Resource Allocation 3.2.25.1 功能介绍 计算两个顶点的资源分配指标，即每个共同邻居的度的倒数之和。
Params vertex：一个顶点 id，必填项 other：另一个顶点 id，必填项，不能与 vertex 相同 direction：顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 limit：参与计算的共同邻居的最大数目，选填项，默认为 10000000 3.2.25.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/resourceallocation?vertex="1:marko"&other="1:josh"Response Status Response Body {
"resource_allocation" : 0.3333333333333333
} 3.2.25.3 适用场景 连边预测，相比 Adamic-Adar 对高度数的共同邻居惩罚更强。
3.2.26 Edge Existence 3.2.26.1 功能介绍 查询起点和终点之间存在的边。
Params source：起始顶点 id，必填项 target：目标顶点 id，必填项 label：边的类型，选填项，默认代表所有 edge label sort_values：排序键的取值，当 edge label 的 frequency 为 MULTIPLE 时用于从多条平行边中选定一条，选填项，默认为空字符串 limit：返回的边的最大数目，选填项，默认为 100 3.2.26.2 使用方法 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/edgeexist?source="1:marko"&target="2:lop"Response Status Response Body {
"edges" :[
{
"id" : "S1:marko>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"inVLabel" : "software" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"outV" : "1:marko" ,
"properties" :{
"weight" : 0.4 ,
"date" : "20171210"
}
}
]
} 3.2.26.3 适用场景 判断两个顶点之间是否直接相连，并在一次请求中拿到连接边的属性。
3.2.27 Count 3.2.27.1 功能介绍 统计从起始顶点出发，经过若干步遍历后可达的顶点数量，不返回顶点本身。
Params source：起始顶点 id，必填项 steps：遍历的步骤，必填项，每个 step 支持以下字段：direction：顶点向外发散的方向（OUT,IN,BOTH），选填项，默认是 BOTH labels：当前 step 的边类型列表，选填项，默认代表所有 edge label properties：当前 step 的边属性过滤条件，选填项 max_degree：当前 step 中单个顶点遍历的最大邻接边数目，选填项，默认为 10000 skip_degree：当前 step 中跳过超级点的阈值，选填项，默认为 100000 contains_traversed：是否把中间各步到达的顶点也计入结果，选填项，默认为 false dedup_size：用于去重的顶点数上限，-1 表示不限制，选填项，默认为 1000000 3.2.27.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/{graph}/traversers/countRequest Body {
"source" : "1:marko" ,
"steps" : [
{
"direction" : "BOTH" ,
"labels" : [],
"max_degree" : 100 ,
"skip_degree" : 100
},
{
"direction" : "BOTH" ,
"labels" : [],
"max_degree" : 100 ,
"skip_degree" : 100
},
{
"direction" : "BOTH" ,
"labels" : [],
"max_degree" : 100 ,
"skip_degree" : 100
}
]
} Response Status Response Body 3.2.27.3 适用场景 只关心多步邻居的规模时使用，避免序列化和传输大量顶点。
1.11 - Rank API Rank（图排序）REST 接口:执行图节点排序算法,如 PageRank、个性化 PageRank 等中心性分析。
4.1 rank API 概述 HugeGraphServer 除了上一节提到的遍历（traverser）方法，还提供了一类专门做推荐的方法，我们称为rank API，
可在图中为一个点推荐与其关系密切的其它点。
4.2 rank API 详解 4.2.1 Personal Rank API Personal Rank 算法典型场景是用于推荐应用中，根据某个点现有的出边，推荐具有相近 / 相同关系的其他点，
比如根据某个人的阅读记录 / 习惯，向它推荐其他可能感兴趣的书，或潜在的书友，举例如下：
假设给定 1 个 Person 点 是 tom, 它喜欢 a,b,c,d,e 5 本书，我们的想给 tom 推荐一些书友，以及一些书，最容易的想法就是看看还有哪些人喜欢过这些书 (共同兴趣) 那么此时，需要有其它的 Person 点比如 neo, 他喜欢 b,d,f 3 本书，以及 jay, 它喜欢 c,d,e,g 4 本书，lee 它喜欢 a,d,e,f 4 本书 由于 tom 已经看过的书不需要重复推荐，所以返回结果里应该期望推荐有共同喜好的其他书友看过，但 tom 没看过的书，比如推荐 “f” 和 “g” 书，且优先级 f > g 此时再计算 tom 的个性化 rank 值，就会返回排序后 TopN 推荐的 书友 + 书 的结果了 (如果只需要推荐的书，选择 OTHER_LABEL 即可) 4.2.1.0 数据准备 上面是一个简单的例子，这里再提供一个公开的 1MB 测试数据集 MovieLens 为例，
用户需下载该数据集，然后使用 HugeGraph-Loader 导入到 HugeGraph 中，简单起见，数据中顶点 user
和 movie 的属性都忽略，仅使用 id 字段即可，边 rating 的具体评分值也忽略。loader 使用的元数据
文件和输入源映射文件内容如下：
////////////////////////////////////////////////////////////
// UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code
// MovieID::Title::Genres
// UserID::MovieID::Rating::Timestamp
////////////////////////////////////////////////////////////
// Define schema
schema . propertyKey ( "id" ). asInt (). ifNotExist (). create ();
schema . propertyKey ( "rate" ). asInt (). ifNotExist (). create ();
schema . vertexLabel ( "user" )
. properties ( "id" )
. primaryKeys ( "id" )
. ifNotExist ()
. create ();
schema . vertexLabel ( "movie" )
. properties ( "id" )
. primaryKeys ( "id" )
. ifNotExist ()
. create ();
schema . edgeLabel ( "rating" )
. sourceLabel ( "user" )
. targetLabel ( "movie" )
. properties ( "rate" )
. ifNotExist ()
. create (); {
"vertices" : [
{
"label" : "user" ,
"input" : {
"type" : "file" ,
"path" : "users.dat" ,
"format" : "TEXT" ,
"delimiter" : "::" ,
"header" : [ "UserID" , "Gender" , "Age" , "Occupation" , "Zip-code" ]
},
"ignored" : [ "Gender" , "Age" , "Occupation" , "Zip-code" ],
"mapping" : {
"UserID" : "id"
}
},
{
"label" : "movie" ,
"input" : {
"type" : "file" ,
"path" : "movies.dat" ,
"format" : "TEXT" ,
"delimiter" : "::" ,
"header" : [ "MovieID" , "Title" , "Genres" ]
},
"ignored" : [ "Title" , "Genres" ],
"mapping" : {
"MovieID" : "id"
}
}
],
"edges" : [
{
"label" : "rating" ,
"source" : [ "UserID" ],
"target" : [ "MovieID" ],
"input" : {
"type" : "file" ,
"path" : "ratings.dat" ,
"format" : "TEXT" ,
"delimiter" : "::" ,
"header" : [ "UserID" , "MovieID" , "Rating" , "Timestamp" ]
},
"ignored" : [ "Timestamp" ],
"mapping" : {
"UserID" : "id" ,
"MovieID" : "id" ,
"Rating" : "rate"
}
}
]
} 注意将映射文件中input.path的值修改为自己本地的路径。
4.2.1.1 功能介绍 适用于二分图，给出所有源顶点相关的其他顶点及其相关性组成的列表。
二分图：也称二部图，是图论里的一种特殊模型，也是一种特殊的网络流。其最大的特点在于，可以将图里的顶点分为两个集合，两个集合之间的点有边相连，但集合内的点之间没有直接关联。
假设有一个用户和物品的二分图，基于随机游走的 PersonalRank 算法步骤如下：
选定一个起点用户 u，其初始权重为 1.0，从 Vu 开始游走（有 alpha 的概率走到邻居点，1 - alpha 的概率停留）； 如果决定向外游走，那么会选取某一个类型的出边，例如 rating 来查找共同的打分人：那就从当前节点的邻居节点中按照均匀分布随机选择一个，并且按照均匀分布划分权重值； 给源顶点补偿权重 1 - alpha； 重复步骤 2； 达到一定步数或达到精度后收敛，得到推荐列表。 Params 必填项 :
source: 源顶点 id label: 源点出发的某类边 label，须连接两类不同顶点 选填项 :
alpha：每轮迭代时从某个点往外走的概率，与 PageRank 算法中的 alpha 类似，取值区间为 (0, 1], 默认值 0.85 max_degree: 查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，默认为 10000 max_depth: 迭代次数，取值区间为 [2, 5000], 默认值 5 with_label：筛选结果中保留哪些结果，可选以下三类，默认为 BOTH_LABELSAME_LABEL：仅保留与源顶点相同类别的顶点 OTHER_LABEL：仅保留与源顶点不同类别（二分图的另一端）的顶点 BOTH_LABEL：同时保留与源顶点相同和相反类别的顶点 limit: 返回的顶点的最大数目，默认为 100 max_diff: 提前收敛的精度差，默认为 0.0001 (后续实现 ) sorted：返回的结果是否根据 rank 排序，为 true 时降序排列，反之不排序，默认为 true 4.2.1.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/traversers/personalrankRequest Body {
"source" : "1:1" ,
"label" : "rating" ,
"alpha" : 0.6 ,
"max_depth" : 15 ,
"with_label" : "OTHER_LABEL" ,
"sorted" : true ,
"limit" : 10
} Response Status Response Body {
"2:2858" : 0.0005014026017816927 ,
"2:1196" : 0.0004336708357653617 ,
"2:1210" : 0.0004128083140214213 ,
"2:593" : 0.00038117341069881513 ,
"2:480" : 0.00037005373269728036 ,
"2:1198" : 0.000366641614652057 ,
"2:2396" : 0.0003622362410538888 ,
"2:2571" : 0.0003593312457300953 ,
"2:589" : 0.00035922123055598566 ,
"2:110" : 0.0003466135844390885
} 4.2.1.3 适用场景 两类不同顶点连接形成的二分图中，给某个点推荐相关性最高的其他顶点，例如：
阅读推荐: 找出优先给某人推荐的其他书籍 , 也可以同时推荐共同喜好最高的书友 (例: 微信 “你的好友也在看 xx 文章” 功能) 社交推荐: 找出拥有相同关注话题的其他博主 , 也可以推荐可能感兴趣的新闻/消息 (例: Weibo 中的 “热点推荐” 功能) 商品推荐: 通过某人现在的购物习惯, 找出应优先推给它的商品列表 , 也可以给它推荐带货 播主 (例: TaoBao 的 “猜你喜欢” 功能) 4.2.2 Neighbor Rank API 4.2.2.0 数据准备 public class Loader {
public static void main ( String [] args ) {
HugeClient client = new HugeClient ( "http://127.0.0.1:8080" , "hugegraph" );
SchemaManager schema = client . schema ();
schema . propertyKey ( "name" ). asText (). ifNotExist (). create ();
schema . vertexLabel ( "person" )
. properties ( "name" )
. useCustomizeStringId ()
. ifNotExist ()
. create ();
schema . vertexLabel ( "movie" )
. properties ( "name" )
. useCustomizeStringId ()
. ifNotExist ()
. create ();
schema . edgeLabel ( "follow" )
. sourceLabel ( "person" )
. targetLabel ( "person" )
. ifNotExist ()
. create ();
schema . edgeLabel ( "like" )
. sourceLabel ( "person" )
. targetLabel ( "movie" )
. ifNotExist ()
. create ();
schema . edgeLabel ( "directedBy" )
. sourceLabel ( "movie" )
. targetLabel ( "person" )
. ifNotExist ()
. create ();
GraphManager graph = client . graph ();
Vertex O = graph . addVertex ( T . label , "person" , T . id , "O" , "name" , "O" );
Vertex A = graph . addVertex ( T . label , "person" , T . id , "A" , "name" , "A" );
Vertex B = graph . addVertex ( T . label , "person" , T . id , "B" , "name" , "B" );
Vertex C = graph . addVertex ( T . label , "person" , T . id , "C" , "name" , "C" );
Vertex D = graph . addVertex ( T . label , "person" , T . id , "D" , "name" , "D" );
Vertex E = graph . addVertex ( T . label , "movie" , T . id , "E" , "name" , "E" );
Vertex F = graph . addVertex ( T . label , "movie" , T . id , "F" , "name" , "F" );
Vertex G = graph . addVertex ( T . label , "movie" , T . id , "G" , "name" , "G" );
Vertex H = graph . addVertex ( T . label , "movie" , T . id , "H" , "name" , "H" );
Vertex I = graph . addVertex ( T . label , "movie" , T . id , "I" , "name" , "I" );
Vertex J = graph . addVertex ( T . label , "movie" , T . id , "J" , "name" , "J" );
Vertex K = graph . addVertex ( T . label , "person" , T . id , "K" , "name" , "K" );
Vertex L = graph . addVertex ( T . label , "person" , T . id , "L" , "name" , "L" );
Vertex M = graph . addVertex ( T . label , "person" , T . id , "M" , "name" , "M" );
O . addEdge ( "follow" , A );
O . addEdge ( "follow" , B );
O . addEdge ( "follow" , C );
D . addEdge ( "follow" , O );
A . addEdge ( "follow" , B );
A . addEdge ( "like" , E );
A . addEdge ( "like" , F );
B . addEdge ( "like" , G );
B . addEdge ( "like" , H );
C . addEdge ( "like" , I );
C . addEdge ( "like" , J );
E . addEdge ( "directedBy" , K );
F . addEdge ( "directedBy" , B );
F . addEdge ( "directedBy" , L );
G . addEdge ( "directedBy" , M );
}
} 4.2.2.1 功能介绍 在一般图结构中，找出每一层与给定起点相关性最高的前 N 个顶点及其相关度，用图的语义理解就是：从起点往外走，
走到各层各个顶点的概率。
Params source: 源顶点 id，必填项 alpha：每轮迭代时从某个点往外走的概率，与 PageRank 算法中的 alpha 类似，必填项，取值区间为 (0, 1] steps: 表示从起始顶点走过的路径规则，是一组 Step 的列表，每个 Step 对应结果中的一层，必填项。每个 Step 的结构如下：direction：表示边的方向（OUT, IN, BOTH），默认是 BOTH labels：边的类型列表，多个边类型取并集 max_degree：查询过程中，单个顶点遍历的最大邻接边数目，默认为 10000 (注：0.12 版之前 step 内仅支持 degree 作为参数名，0.12 开始统一使用 max_degree, 并向下兼容 degree 写法) skip_degree：当前层跳过超级点的阈值，默认为 0，表示不跳过 top：在结果中每一层只保留权重最高的前 N 个结果，默认为 10，最大值为 1000 capacity: 遍历过程中最大的访问的顶点数目，选填项，默认为 10000000 4.2.2.2 使用方法 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/traversers/neighborrankRequest Body {
"source" : "O" ,
"steps" :[
{
"direction" : "OUT" ,
"labels" :[
"follow"
],
"max_degree" : -1 ,
"top" : 100
},
{
"direction" : "OUT" ,
"labels" :[
"follow" ,
"like"
],
"max_degree" : -1 ,
"top" : 100
},
{
"direction" : "OUT" ,
"labels" :[
"directedBy"
],
"max_degree" : -1 ,
"top" : 100
}
],
"alpha" : 0.9 ,
"capacity" : -1
} Response Status Response Body {
"ranks" : [
{
"O" : 1
},
{
"B" : 0.4305 ,
"A" : 0.3 ,
"C" : 0.3
},
{
"G" : 0.17550000000000002 ,
"H" : 0.17550000000000002 ,
"I" : 0.135 ,
"J" : 0.135 ,
"E" : 0.09000000000000001 ,
"F" : 0.09000000000000001
},
{
"M" : 0.15795 ,
"K" : 0.08100000000000002 ,
"L" : 0.04050000000000001
}
]
} 4.2.2.3 适用场景 为给定的起点在不同的层中找到最应该推荐的顶点。
比如：在观众、朋友、电影、导演的四层图结构中，根据某个观众的朋友们喜欢的电影，为这个观众推荐电影；或者根据这些电影是谁拍的，为其推荐导演。 1.12 - Variable API Variable（变量）REST 接口:存储和管理键值对形式的全局变量,支持图级别的配置和状态管理。
5.1 Variables Variables 可以用来存储有关整个图的数据，数据按照键值对的方式存取
5.1.1 创建或者更新某个键值对 Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/variables/nameRequest Body Response Status Response Body 5.1.2 列出全部键值对 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/variablesResponse Status Response Body 5.1.3 列出某个键值对 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/variables/nameResponse Status Response Body 5.1.4 删除某个键值对 Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/variables/nameResponse Status 1.13 - Graphs API Graphs（图管理）REST 接口:管理图实例的生命周期,包括创建、查询、克隆、清空和删除图数据库。
6.1 Graphs 重要提醒 ：1.7.0 及之后，动态创建图必须开启鉴权模式。非鉴权模式请参考图配置文件 ，通过配置文件静态创建图。
6.1.1 列出图空间中全部的图 Params 路径参数说明：
Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphsResponse Status Response Body {
"graphs" : [
"hugegraph" ,
"hugegraph1"
]
} 6.1.2 查看某个图的信息 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraphResponse Status Response Body {
"name" : "hugegraph" ,
"backend" : "rocksdb"
} 6.1.3 清空某个图的全部数据，包括 schema、vertex、edge 和 index 等，该操作需要管理员权限 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 请求参数说明：
由于清空图是一个比较危险的操作，为避免用户误调用，我们给 API 添加了用于确认的参数：
confirm_message: 默认为I'm sure to delete all data Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/clear?confirm_message=I%27m+sure+to+delete+all+dataResponse Status 6.1.4 克隆一个图 (管理员权限 ) Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 要创建的新图名称 请求参数说明：
clone_graph_name: 已有图的名称；从已有的图来克隆，用户可选择传递配置文件，传递时将替换已有图中的配置； Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/cloneGraph?clone_graph_name=hugegraphRequest Body (可选) 克隆一个非鉴权模式的图（设置 Content-Type: application/json）
{
"gremlin.graph" : "org.apache.hugegraph.HugeFactory" ,
"backend" : "rocksdb" ,
"serializer" : "binary" ,
"store" : "cloneGraph" ,
"rocksdb.data_path" : "./rks-data-xx" ,
"rocksdb.wal_path" : "./rks-data-xx"
} Note:
Rocksdb 存储路径不能与现有图相同（需使用不同的目录） 如需开启新图的权限系统，需替换设置 gremlin.graph=org.apache.hugegraph.auth.HugeFactoryAuthProxy Response Status Response Body {
"name" : "cloneGraph" ,
"nickname" : "cloneGraph" ,
"backend" : "rocksdb" ,
"description" : ""
} 6.1.5 创建一个图，该操作需要管理员权限 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph-xxRequest Body 创建一个图（设置 Content-Type: application/json）
gremlin.graph 配置说明：
鉴权模式："gremlin.graph": "org.apache.hugegraph.auth.HugeFactoryAuthProxy"（推荐） 非鉴权模式："gremlin.graph": "org.apache.hugegraph.HugeFactory" 注意 ！！
在 1.7.0 版本中，动态创建图会导致 NPE 错误。该问题已在 PR#2912 中修复。当前 master 版本和 1.7.0 之前的版本不受此问题影响。 如果 backend 是 hstore，请确保 HugeGraph-Server 已正确配置 PD，参见 HStore 配置 。1.7.0 及之前版本还需要在请求体中设置 "task.scheduler_type": "distributed"，该配置项现已废弃并被忽略：调度器由后端类型决定，hstore 使用分布式调度器，其他后端使用本地调度器。 选填字段及其默认值：
gremlin.graph 默认为 org.apache.hugegraph.HugeFactorybackend 在 PD 模式下默认为 hstore，否则默认为 rocksdbserializer 默认为 binarystore 默认为图名称nickname 设置图的显示名，在图空间内必须唯一schema 指定初始化该图所用的 schema 模板 ，会被保存为 schema.init_templatedescription 会原样返回在响应中RocksDB 示例：
{
"gremlin.graph" : "org.apache.hugegraph.auth.HugeFactoryAuthProxy" ,
"backend" : "rocksdb" ,
"serializer" : "binary" ,
"store" : "hugegraph" ,
"rocksdb.data_path" : "./rks-data-xx" ,
"rocksdb.wal_path" : "./rks-data-xx"
} HStore 示例：
{
"gremlin.graph" : "org.apache.hugegraph.auth.HugeFactoryAuthProxy" ,
"backend" : "hstore" ,
"serializer" : "binary" ,
"store" : "hugegraph2" ,
"pd.peers" : "127.0.0.1:8686"
} Note: Rocksdb 存储路径不能与现有图相同（需使用不同的目录）
Response Status Response Body {
"name" : "hugegraph2" ,
"nickname" : "hugegraph2" ,
"backend" : "rocksdb" ,
"description" : ""
} 6.1.6 删除某个图及其全部数据 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 请求参数说明：
由于删除图是一个比较危险的操作，为避免用户误调用，我们给 API 添加了用于确认的参数：
confirm_message: 默认为I'm sure to drop the graph Method & Url DELETE http : //localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/graphA?confirm_message=I%27m%20sure%20to%20drop%20the%20graph
Response Status 注意：对于 HugeGraph 1.5.0 及之前版本，如需创建或删除图，请继续使用旧的 text/plain（properties）格式请求体，而不是 JSON。
6.1.7 列出图空间中全部的图及其配置 对当前用户有读权限的每个图返回一条记录，其中包含该图的配置（形如密码、密钥、token、凭证、私钥的配置项会被过滤掉）以及下面这些字段。当前用户的默认图会排在前面。
Params 路径参数说明：
请求参数说明：
prefix: 只返回名称或显示名以该前缀开头的图 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/profileResponse Status Response Body default_update_time 只在该图是当前用户的默认图时返回，create_time 只在该图记录了创建时间时返回。
[
{
"backend" : "rocksdb" ,
"serializer" : "binary" ,
"store" : "hugegraph" ,
"name" : "hugegraph" ,
"nickname" : "hugegraph" ,
"graphspace_nickname" : "DEFAULT" ,
"default" : true ,
"default_update_time" : "2024-05-01 12:30:00" ,
"create_time" : "2024-05-01 12:00:00"
}
] 6.1.8 修改某个图的显示名，该操作需要管理员权限 Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 请求参数说明：
action: 固定为 update update: 需要修改的字段。name 必填且必须与路径中的图名一致，nickname 是新的显示名，在图空间内必须唯一。 Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraphRequest Body {
"action" : "update" ,
"update" : {
"name" : "hugegraph" ,
"nickname" : "MyGraph"
}
} Response Status Response Body {
"hugegraph" : "updated"
} 6.1.9 管理当前用户的默认图 默认图是按用户记录的，因此下面的接口都以调用者的身份生效。它们依赖权限系统，未开启权限的单机模式下会返回 400 和 GraphSpace management is not supported in standalone mode。
设置默认图 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/defaultResponse Status Response Body {
"default_graph" : [
"hugegraph"
]
} 取消默认图 Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/defaultResponse Status Response Body 查看默认图 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/defaultResponse Status Response Body {
"default_graph" : [
"hugegraph"
]
} 6.1.10 重新加载图空间中的图 重新加载服务中的图，适用于图配置在服务外部被改动之后。
Params 路径参数说明：
请求参数说明：
Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/manageRequest Body Response Status Response Body 6.2 Conf 6.2.1 查看某个图的配置，该操作需要管理员权限 Method & Url GET
http : //localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/conf
Response Status Response Body # gremlin entrence to create graph
gremlin.graph = org.apache.hugegraph.HugeFactory
# cache config
#schema.cache_capacity=1048576
#graph.cache_capacity=10485760
#graph.cache_expire=600
# schema illegal name template
#schema.illegal_name_regex=\s+|~.*
#vertex.default_label=vertex
backend = rocksdb
serializer = binary
store = hugegraph
... = 6.3 Mode 合法的图模式包括：NONE，RESTORING，MERGING，LOADING
None 模式（默认），元数据和图数据的写入属于正常状态。特别的：元数据（schema）创建时不允许指定 ID 图数据（vertex）在 id strategy 为 Automatic 时，不允许指定 ID LOADING：批量导入数据时自动启用，特别的： Restore 时存在两种不同的模式：Restoring 和 Merging
Restoring 模式，恢复到一个新图中，特别的：元数据（schema）创建时允许指定 ID 图数据（vertex）在 id strategy 为 Automatic 时，允许指定 ID Merging 模式，合并到一个已存在元数据和图数据的图中，特别的：元数据（schema）创建时不允许指定 ID 图数据（vertex）在 id strategy 为 Automatic 时，允许指定 ID 正常情况下，图模式为 None，当需要 Restore 图时，需要根据需要临时修改图模式为 Restoring 模式或者 Merging
模式，并在完成 Restore 时，恢复图模式为 None。
6.3.1 查看某个图的模式。 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/modeResponse Status Response Body 合法的图模式包括：NONE，RESTORING，MERGING，LOADING
6.3.2 设置某个图的模式。该操作需要管理员权限 Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/modeRequest Body 合法的图模式包括：NONE，RESTORING，MERGING，LOADING
Response Status Response Body 6.3.3 查看某个图的读模式。 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph_read_modeResponse Status Response Body {
"graph_read_mode" : "ALL"
} 6.3.4 设置某个图的读模式。该操作需要管理员权限 Params Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/graph_read_modeRequest Body 合法的读模式包括：ALL，OLTP_ONLY。传入 OLAP_ONLY 时接口会报错 Graph-read-mode could be ALL or OLTP_ONLY。
Response Status Response Body {
"graph_read_mode" : "OLTP_ONLY"
} 6.4 Snapshot 6.4.1 创建快照 Params Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/snapshot_createResponse Status Response Body {
"hugegraph" : "snapshot_created"
} 6.4.2 快照恢复 Params Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/snapshot_resumeResponse Status Response Body {
"hugegraph" : "snapshot_resumed"
} 6.5 Compact 6.5.1 手动压缩图，该操作需要管理员权限 Params Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/compactResponse Status Response Body {
"nodes" : 1 ,
"cluster_id" : "local" ,
"servers" : {
"local" : "OK"
}
} 6.6 Raft 以下接口只在图运行于 raft 模式时可用，参见 配置项 中的 raft.mode。未开启 raft 模式的图会返回 400 和 Allowed <operation> operation only when working on raft mode。
Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 请求参数说明：
group: raft 组名称，默认为 default endpoint: 节点地址，形如 host:port。transfer_leader、set_leader、add_peer 和 remove_peer 必填。 6.6.1 查看 raft 组的成员列表 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/raft/list_peersResponse Status Response Body 返回对象的 key 是 raft 组名称。
{
"default" : [
"127.0.0.1:8281" ,
"127.0.0.1:8282" ,
"127.0.0.1:8283"
]
} 6.6.2 查看 raft 组的 leader Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/raft/get_leaderResponse Status Response Body {
"default" : "127.0.0.1:8281"
} 6.6.3 转移 raft 组的 leader Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/raft/transfer_leader?endpoint=127.0.0.1:8282Response Status Response Body {
"default" : "127.0.0.1:8282"
} 6.6.4 指定 raft 组的 leader Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/raft/set_leader?endpoint=127.0.0.1:8282Response Status Response Body {
"default" : "127.0.0.1:8282"
} 6.6.5 向 raft 组添加成员 该操作会创建一个异步任务，参见 Task API 。
Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/raft/add_peer?endpoint=127.0.0.1:8284Response Status Response Body 6.6.6 从 raft 组移除成员 该操作会创建一个异步任务，参见 Task API 。
Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/raft/remove_peer?endpoint=127.0.0.1:8284Response Status Response Body 1.14 - Task API Task（任务管理）REST 接口:查询和管理异步任务的执行状态,如索引重建、图遍历等长时任务。
7.1 Task 7.1.1 列出某个图中全部的异步任务 Params status: 异步任务的状态，取值为 NEW、SCHEDULING、SCHEDULED、QUEUED、RESTORING、RUNNING、SUCCESS、CANCELLING、CANCELLED、FAILED、HANGING、DELETING 之一，不区分大小写 ids: 需要查询的任务 id，可以重复传多个。不能与 status 或 page 同时使用，并且会忽略 limit limit：返回异步任务数目上限，默认为 100 page: 分页的页标记，传该参数时响应中会带上下一页的 page 字段 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks?status=successResponse Status Response Body {
"tasks" : [{
"task_name" : "hugegraph.traversal().V()" ,
"task_progress" : 0 ,
"task_create" : 1532943976585 ,
"task_status" : "success" ,
"task_update" : 1532943976736 ,
"task_result" : "0" ,
"task_retries" : 0 ,
"id" : 2 ,
"task_type" : "gremlin" ,
"task_callable" : "org.apache.hugegraph.api.job.GremlinAPI$GremlinJob" ,
"task_input" : "{\"gremlin\":\"hugegraph.traversal().V()\",\"bindings\":{},\"language\":\"gremlin-groovy\",\"aliases\":{\"hugegraph\":\"graph\"}}"
}]
} 7.1.2 查看某个异步任务的信息 Params with_result: 是否加载任务的结果，默认为 true Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/2Response Status Response Body {
"task_name" : "hugegraph.traversal().V()" ,
"task_progress" : 0 ,
"task_create" : 1532943976585 ,
"task_status" : "success" ,
"task_update" : 1532943976736 ,
"task_result" : "0" ,
"task_retries" : 0 ,
"id" : 2 ,
"task_type" : "gremlin" ,
"task_callable" : "org.apache.hugegraph.api.job.GremlinAPI$GremlinJob" ,
"task_input" : "{\"gremlin\":\"hugegraph.traversal().V()\",\"bindings\":{},\"language\":\"gremlin-groovy\",\"aliases\":{\"hugegraph\":\"graph\"}}"
} 7.1.3 删除某个异步任务信息，不删除异步任务本身 Params force: 任务仍在运行时是否强制删除，默认为 false Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/2Response Status 7.1.4 取消某个异步任务，该异步任务必须具有处理中断的能力 假设已经通过Gremlin API 创建了一个异步任务如下：
"for (int i = 0; i < 10; i++) {" +
"hugegraph.addVertex(T.label, 'man');" +
"hugegraph.tx().commit();" +
"try {" +
"sleep(1000);" +
"} catch (InterruptedException e) {" +
"break;" +
"}" +
"}" Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/2?action=cancel请保证在 10 秒内发送该请求，如果超过 10 秒发送，任务可能已经执行完成，无法取消。
Response Status 对已经完成或者正在取消中的任务发起取消会返回 400。
Response Body 返回整个任务对象，其中 task_status 为 cancelling 或 cancelled：
{
"task_name" : "for (int i = 0; i < 10; i++) {...}" ,
"task_progress" : 0 ,
"task_create" : 1532943976585 ,
"task_status" : "cancelling" ,
"task_update" : 1532943977001 ,
"task_retries" : 0 ,
"id" : 2 ,
"task_type" : "gremlin" ,
"task_callable" : "org.apache.hugegraph.api.job.GremlinAPI$GremlinJob"
} 此时查询 label 为 man 的顶点数目，一定是小于 10 的。
7.2 Algorithm Job 在服务内部以异步任务的方式调度一个 OLAP 算法，返回的 task id 可以用上面的 Task API 跟踪。
Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 name: 算法名称，已注册的算法有 count_vertex、count_edge、degree_centrality、stress_centrality、betweenness_centrality、closeness_centrality、eigenvector_centrality、triangle_count、cluster_coefficient、lpa、louvain、weak_connected_component、fusiform_similarity、rings、k_core、page_rank 和 subgraph_stat。名称不存在时返回 404。 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/jobs/algorithm/page_rankRequest Body 请求体是算法的参数集合，每个算法各自校验自己的参数。传 {} 表示全部使用默认值。
{
"alpha" : 0.15 ,
"times" : 10
} Response Status Response Body 7.3 Computer Job 以异步任务的方式调度一个 HugeGraph-Computer 作业。该作业在服务外部执行，参见 HugeGraph-Computer 。
Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 name: 算法名称，已注册的有 page_rank、weak_connected_component、lpa、triangle_count 和 louvain。名称不存在时返回 404。 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/jobs/computer/page_rankRequest Body 请求体是作业的参数集合，传 {} 表示全部使用默认值。
Response Status Response Body 1.15 - Gremlin API Gremlin（图查询语言）REST 接口:通过 HTTP 接口执行 Gremlin 图遍历查询语言脚本。
8.1 Gremlin ⚠️ SEC 提醒：生产环境下安全使用原生查询接口
图查询语言 (如 Gremlin/Cypher) 本身的灵活性会带来一些潜在的安全隐患。为了保障核心安全，请避免直接在公网环境暴露任何相关的原生查询接口 。
在必须对内暴露的生产场景中，必须开启 鉴权体系 (Auth) IP 白名单 作为双重保障机制，严格控制用户执行权限。同时建议结合 Audit Log (审计日志) 来审计具体执行的语句，以及采用 容器环境 (Docker/K8s)
8.1.1 向 HugeGraphServer 发送 gremlin 语句（GET），同步执行 Params gremlin: 要发送给HugeGraphServer执行的gremlin语句 bindings: 用来绑定参数，key 是字符串，value 是绑定的值（只能是字符串或者数字），功能类似于 MySQL 的 Prepared Statement，用于加速语句执行 language: 发送语句的语言类型，默认为gremlin-groovy aliases: 为存在于图空间的已有变量添加别名 查询顶点
Method & Url GET http://127.0.0.1:8080/gremlin?gremlin=hugegraph.traversal().V('1:marko')Response Status Response Body {
"requestId" : "c6ef47a8-b634-4b07-9d38-6b3b69a3a556" ,
"status" : {
"message" : "" ,
"code" : 200 ,
"attributes" : {}
},
"result" : {
"data" : [{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"city" : [{
"id" : "1:marko>city" ,
"value" : "Beijing"
}],
"name" : [{
"id" : "1:marko>name" ,
"value" : "marko"
}],
"age" : [{
"id" : "1:marko>age" ,
"value" : 29
}]
}
}],
"meta" : {}
}
} 8.1.2 向 HugeGraphServer 发送 gremlin 语句（POST），同步执行 Method & Url POST http://localhost:8080/gremlin查询顶点
Request Body {
"gremlin" : "hugegraph.traversal().V('1:marko')" ,
"bindings" : {},
"language" : "gremlin-groovy" ,
"aliases" : {}
} Response Status Response Body {
"requestId" : "c6ef47a8-b634-4b07-9d38-6b3b69a3a556" ,
"status" : {
"message" : "" ,
"code" : 200 ,
"attributes" : {}
},
"result" : {
"data" : [{
"id" : "1:marko" ,
"label" : "person" ,
"type" : "vertex" ,
"properties" : {
"city" : [{
"id" : "1:marko>city" ,
"value" : "Beijing"
}],
"name" : [{
"id" : "1:marko>name" ,
"value" : "marko"
}],
"age" : [{
"id" : "1:marko>age" ,
"value" : 29
}]
}
}],
"meta" : {}
}
} 注意：
这里是直接使用图对象（hugegraph），先获取其遍历器（traversal()），再获取顶点。
不能直接写成graph.traversal().V()或g.V()，可以通过"aliases": {"graph": "hugegraph", "g": "__g_hugegraph"}
为图和遍历器添加别名后使用别名操作。其中，hugegraph是原生存在的变量，__g_hugegraph是HugeGraphServer额外添加的变量，
每个图都会存在一个对应的这样格式（_g ${graph}）的遍历器对象。
响应体的结构与其他 Vertex 或 Edge 的 RESTful API 的结构有区别，用户可能需要自行解析。
查询边
Request Body {
"gremlin" : "g.E('S1:marko>2>>S2:lop')" ,
"bindings" : {},
"language" : "gremlin-groovy" ,
"aliases" : {
"graph" : "hugegraph" ,
"g" : "__g_hugegraph"
}
} Response Status Response Body {
"requestId" : "3f117cd4-eedc-4e08-a106-ee01d7bb8249" ,
"status" : {
"message" : "" ,
"code" : 200 ,
"attributes" : {}
},
"result" : {
"data" : [{
"id" : "S1:marko>2>>S2:lop" ,
"label" : "created" ,
"type" : "edge" ,
"inVLabel" : "software" ,
"outVLabel" : "person" ,
"inV" : "2:lop" ,
"outV" : "1:marko" ,
"properties" : {
"weight" : 0.4 ,
"date" : "20171210"
}
}],
"meta" : {}
}
} 8.1.3 向 HugeGraphServer 发送 gremlin 语句（POST），异步执行 Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/jobs/gremlin查询顶点
Request Body {
"gremlin" : "g.V('1:marko')" ,
"bindings" : {},
"language" : "gremlin-groovy" ,
"aliases" : {}
} 注意：
异步执行 Gremlin 语句暂不支持 aliases，可以使用 graph 代表要操作的图，也可以直接使用图的名字，例如 hugegraph;
另外g代表 traversal，等价于 graph.traversal() 或者 hugegraph.traversal()
Response Status Response Body 注：
可以通过GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/1（其中"1"是 task_id）来查询异步任务的执行状态，更多异步任务 RESTful API
查询边
Request Body {
"gremlin" : "g.E('S1:marko>2>>S2:lop')" ,
"bindings" : {},
"language" : "gremlin-groovy" ,
"aliases" : {}
} Response Status Response Body 注：
可以通过GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugegraph/tasks/2（其中"2"是 task_id）来查询异步任务的执行状态，更多异步任务 RESTful API
1.16 - Cypher API Cypher（图查询语言）REST 接口:通过 HTTP 接口执行 OpenCypher 声明式图查询语言。
9.1 Cypher Cypher 接口必须携带 Authorization 请求头，Basic 或 Bearer 均可。即使服务未开启鉴权，不带该请求头的请求也会返回 401。凭证会通过 conf/remote-objects.yaml 转发给 Gremlin Server。
9.1.1 向 HugeGraphServer 发送 Cypher 语句（GET），同步执行 Method & Url GET / graphspaces / { graphspace } / graphs / { graph } / cypher ? cypher = { cypher } Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 请求参数说明：
使用示例 GET
http : //localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugecypher1/cypher?cypher=match(n:person) return n.name as name order by n.name limit 1
Response Status Response Body {
"requestId" : "766b9f48-2f10-40d9-951a-3027d0748ab7" ,
"status" : {
"message" : "" ,
"code" : 200 ,
"attributes" : {
}
},
"result" : {
"data" : [
{
"name" : "hello"
}
],
"meta" : {
}
}
} 9.1.2 向 HugeGraphServer 发送 Cypher 语句（POST），同步执行 Method & Url POST / graphspaces / { graphspace } / graphs / { graph } / cypher Params 路径参数说明：
graphspace: 图空间名称 graph: 图名称 Body {cypher}
注意：
不是 JSON 格式，是纯文本的 Cypher 语句
使用示例 POST
http : //localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/graphs/hugecypher1/cypher
Request Body match(n:person) return n.name as name order by n.name limit 1Response Status Response Body {
"requestId" : "f096bee0-e249-498f-b5a3-ea684fc84f57" ,
"status" : {
"message" : "" ,
"code" : 200 ,
"attributes" : {
}
},
"result" : {
"data" : [
{
"name" : "hello"
}
],
"meta" : {
}
}
} 1.17 - Authentication API Authentication（认证鉴权）REST 接口:管理用户、角色、权限和访问控制,实现细粒度的图数据安全机制。
版本变更说明 :
1.7.0+: Auth API 路径使用 GraphSpace 格式，如 /graphspaces/DEFAULT/auth/users，且 group/target 等 id 格式与 name 一致（如 admin） 1.5.x 及更早: Auth API 路径包含 graph 名称，group/target 等 id 格式类似 -69:grant。参考 HugeGraph 1.5.x RESTful API 10.1 用户认证与权限控制 开启权限及相关配置请先参考 权限配置 文档
用户认证与权限控制概述： HugeGraph 支持多用户认证、以及细粒度的权限访问控制，采用基于“用户 - 用户组 - 操作 - 资源”的 4 层设计，灵活控制用户角色与权限。
资源描述了图数据库中的数据，比如符合某一类条件的顶点，每一个资源包括 type、label、properties 三个要素，共有 18 种 type、
任意 label、任意 properties 的组合形成的资源，一个资源的内部条件是且关系，多个资源之间的条件是或关系。用户可以属于一个或多个用户组，
每个用户组可以拥有对任意个资源的操作权限，操作类型包括：读、写、删除、执行等种类。HugeGraph 支持动态创建用户、用户组、资源，
支持动态分配或取消权限。初始化数据库时超级管理员用户被创建，后续可通过超级管理员创建各类角色用户，新创建的用户如果被分配足够权限后，可以由其创建或管理更多的用户。
举例说明： user(name=boss) -belong-> group(name=all) -access(read)-> target(graph=graph1, resource={label: person,
city: Beijing})
接口说明： 用户认证与权限控制的核心接口包括 5 类：UserAPI、GroupAPI、TargetAPI、BelongAPI、AccessAPI。除此之外，ManagerAPI 用于授予图空间级别的管理角色，LoginAPI 用于签发和校验 token，ProjectAPI 用于把多个图归为一组从而一次性授权。
注意 : 1.5.0 及之前，group/target 等 id 的格式类似 -69:grant，1.7.0 及之后，id 和 name 一致，如 admin HugeGraph 1.5.x RESTful API
10.2 用户（User）API 用户接口包括：创建用户，删除用户，修改用户，和查询用户相关信息接口。
10.2.1 创建用户 Params user_name: 用户名称 user_password: 用户密码 user_nickname: 用户昵称 user_phone: 用户手机号 user_email: 用户邮箱 user_avatar: 用户头像地址 user_description: 用户描述 其中 user_name 和 user_password 为必填，其余为选填。
Request Body {
"user_name" : "boss" ,
"user_password" : "******" ,
"user_phone" : "182****9088" ,
"user_email" : "123@xx.com"
} Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/usersResponse Status Response Body 返回报文中，密码为加密后的密文
{
"user_password" : "******" ,
"user_email" : "123@xx.com" ,
"user_update" : "2020-11-17 14:31:07.833" ,
"user_name" : "boss" ,
"user_creator" : "admin" ,
"user_phone" : "182****9088" ,
"id" : "boss" ,
"user_create" : "2020-11-17 14:31:07.833"
} 10.2.2 删除用户 Params Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/users/testResponse Status 10.2.3 修改用户 Params Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/users/testRequest Body 修改 user_password 和 user_phone。user_name 不可修改，传了也必须与已有名称一致。
{
"user_name" : "test" ,
"user_password" : "******" ,
"user_phone" : "183****9266"
} Response Status Response Body 返回结果是包含修改过的内容在内的整个用户对象
{
"user_password" : "******" ,
"user_update" : "2020-11-12 10:29:30.455" ,
"user_name" : "test" ,
"user_creator" : "admin" ,
"user_phone" : "183****9266" ,
"id" : "test" ,
"user_create" : "2020-11-12 10:27:13.601"
} 10.2.4 查询用户列表 Params name: 只返回该名称的用户，传该参数时返回的是单个用户对象而不是列表，用户不存在时返回 404 limit: 返回结果条数的上限，默认为 100 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/usersResponse Status Response Body {
"users" : [
{
"user_password" : "******" ,
"user_update" : "2020-11-11 11:41:12.254" ,
"user_name" : "admin" ,
"user_creator" : "system" ,
"id" : "admin" ,
"user_create" : "2020-11-11 11:41:12.254"
}
]
} 10.2.5 查询某个用户 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/users/adminResponse Status Response Body {
"user_password" : "******" ,
"user_update" : "2020-11-11 11:41:12.254" ,
"user_name" : "admin" ,
"user_creator" : "system" ,
"id" : "admin" ,
"user_create" : "2020-11-11 11:41:12.254"
} 10.2.6 查询某个用户的角色 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/users/boss/roleResponse Status Response Body {
"roles" : {
"hugegraph" : {
"READ" : [
{
"type" : "ALL" ,
"label" : "*" ,
"properties" : null
}
]
}
}
} 10.3 用户组（Group）API 用户组会赋予相应的资源权限，用户会被分配不同的用户组，即可拥有不同的资源权限。
10.3.1 创建用户组 Params group_name: 用户组名称 group_description: 用户组描述 Request Body {
"group_name" : "all" ,
"group_description" : "group can do anything"
} Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/groupsResponse Status Response Body {
"group_creator" : "admin" ,
"group_name" : "all" ,
"group_create" : "2020-11-11 15:46:08.791" ,
"group_update" : "2020-11-11 15:46:08.791" ,
"id" : "-69:all" ,
"group_description" : "group can do anything"
} 10.3.2 删除用户组 Params Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/groups/-69:grantResponse Status 10.3.3 修改用户组 Params Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/groups/-69:grantRequest Body 修改 group_description
{
"group_name" : "grant" ,
"group_description" : "grant"
} Response Status Response Body 返回结果是包含修改过的内容在内的整个用户组对象
{
"group_creator" : "admin" ,
"group_name" : "grant" ,
"group_create" : "2020-11-12 09:50:58.458" ,
"group_update" : "2020-11-12 09:57:58.155" ,
"id" : "-69:grant" ,
"group_description" : "grant"
} 10.3.4 查询用户组列表 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/groupsResponse Status Response Body {
"groups" : [
{
"group_creator" : "admin" ,
"group_name" : "all" ,
"group_create" : "2020-11-11 15:46:08.791" ,
"group_update" : "2020-11-11 15:46:08.791" ,
"id" : "-69:all" ,
"group_description" : "group can do anything"
}
]
} 10.3.5 查询某个用户组 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/groups/-69:allResponse Status Response Body {
"group_creator" : "admin" ,
"group_name" : "all" ,
"group_create" : "2020-11-11 15:46:08.791" ,
"group_update" : "2020-11-11 15:46:08.791" ,
"id" : "-69:all" ,
"group_description" : "group can do anything"
} 10.4 资源（Target）API 资源描述了图数据库中的数据，比如符合某一类条件的顶点，每一个资源包括 type、label、properties 三个要素，共有 18 种 type、
任意 label、任意 properties 的组合形成的资源，一个资源的内部条件是且关系，多个资源之间的条件是或关系。
10.4.1 创建资源 Params target_name: 资源名称 target_graph: 资源图 target_url: 资源地址 target_resources: 资源定义 (列表) target_resources 可以包括多个 target_resource，以列表的形式存储。
type：可选值 VERTEX, EDGE 等，可填 ALL，则表示可以是顶点或边； label：可选值，⼀个顶点或边类型的名称，可填*，则表示任意类型； properties：map 类型，可包含多个属性的键值对，必须匹配所有属性值，属性值⽀持填条件范围（age:
P.gte(18)），properties 如果为 null 表示任意属性均可，如果属性名和属性值均为‘*ʼ也表示任意属性均可。 如精细资源：“target_resources”: [{“type”:“VERTEX”,“label”:“person”,“properties”:{“city”:“Beijing”,“age”:“P.gte(20)”}}]**
Request Body {
"target_name" : "all" ,
"target_graph" : "hugegraph" ,
"target_url" : "127.0.0.1:8080" ,
"target_resources" : [
{
"type" : "ALL"
}
]
} Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/targetsResponse Status Response Body {
"target_creator" : "admin" ,
"target_name" : "all" ,
"target_url" : "127.0.0.1:8080" ,
"target_graph" : "hugegraph" ,
"target_create" : "2020-11-11 15:32:01.192" ,
"target_resources" : [
{
"type" : "ALL" ,
"label" : "*" ,
"properties" : null
}
],
"id" : "-77:all" ,
"target_update" : "2020-11-11 15:32:01.192"
} 10.4.2 删除资源 Params Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/targets/-77:gremlinResponse Status 10.4.3 修改资源 Params Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/targets/-77:gremlinRequest Body 修改资源定义中的 type
{
"target_name" : "gremlin" ,
"target_graph" : "hugegraph" ,
"target_url" : "127.0.0.1:8080" ,
"target_resources" : [
{
"type" : "NONE"
}
]
} Response Status Response Body 返回结果是包含修改过的内容在内的整个用户组对象
{
"target_creator" : "admin" ,
"target_name" : "gremlin" ,
"target_url" : "127.0.0.1:8080" ,
"target_graph" : "hugegraph" ,
"target_create" : "2020-11-12 09:34:13.848" ,
"target_resources" : [
{
"type" : "NONE" ,
"label" : "*" ,
"properties" : null
}
],
"id" : "-77:gremlin" ,
"target_update" : "2020-11-12 09:37:12.780"
} 10.4.4 查询资源列表 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/targetsResponse Status Response Body {
"targets" : [
{
"target_creator" : "admin" ,
"target_name" : "all" ,
"target_url" : "127.0.0.1:8080" ,
"target_graph" : "hugegraph" ,
"target_create" : "2020-11-11 15:32:01.192" ,
"target_resources" : [
{
"type" : "ALL" ,
"label" : "*" ,
"properties" : null
}
],
"id" : "-77:all" ,
"target_update" : "2020-11-11 15:32:01.192"
},
{
"target_creator" : "admin" ,
"target_name" : "grant" ,
"target_url" : "127.0.0.1:8080" ,
"target_graph" : "hugegraph" ,
"target_create" : "2020-11-11 15:43:24.841" ,
"target_resources" : [
{
"type" : "GRANT" ,
"label" : "*" ,
"properties" : null
}
],
"id" : "-77:grant" ,
"target_update" : "2020-11-11 15:43:24.841"
}
]
} 10.4.5 查询某个资源 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/targets/-77:grantResponse Status Response Body {
"target_creator" : "admin" ,
"target_name" : "grant" ,
"target_url" : "127.0.0.1:8080" ,
"target_graph" : "hugegraph" ,
"target_create" : "2020-11-11 15:43:24.841" ,
"target_resources" : [
{
"type" : "GRANT" ,
"label" : "*" ,
"properties" : null
}
],
"id" : "-77:grant" ,
"target_update" : "2020-11-11 15:43:24.841"
} 10.5 关联角色（Belong）API 关联用户和用户组的关系，一个用户可以关联一个或者多个用户组。用户组拥有相关资源的权限，不同用户组的资源权限可以理解为不同的角色。即给用户关联角色。
10.5.1 创建用户的关联角色 Params user: 用户 Id group: 用户组 Id belong_description: 描述 Request Body {
"user" : "boss" ,
"group" : "-69:all"
} Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/belongsResponse Status Response Body {
"belong_create" : "2020-11-11 16:19:35.422" ,
"belong_creator" : "admin" ,
"belong_update" : "2020-11-11 16:19:35.422" ,
"id" : "Sboss>-82>>S-69:all" ,
"user" : "boss" ,
"group" : "-69:all"
} 10.5.2 删除关联角色 Params Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/belongs/Sboss>-82>>S-69:grantResponse Status 10.5.3 修改关联角色 关联角色只能修改描述，不能修改 user 和 group 属性，如果需要修改关联角色，需要删除原来关联关系，新增关联角色。
Params Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/belongs/Sboss>-82>>S-69:grantRequest Body 修改 belong_description
{
"belong_description" : "update test"
} Response Status Response Body 返回结果是包含修改过的内容在内的整个用户组对象
{
"belong_description" : "update test" ,
"belong_create" : "2020-11-12 10:40:21.720" ,
"belong_creator" : "admin" ,
"belong_update" : "2020-11-12 10:42:47.265" ,
"id" : "Sboss>-82>>S-69:grant" ,
"user" : "boss" ,
"group" : "-69:grant"
} 10.5.4 查询关联角色列表 Params user: 只返回该用户的关联关系 group: 只返回该角色的关联关系 limit: 返回结果条数的上限，默认为 100 user 和 group 不能同时使用。
Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/belongsResponse Status Response Body {
"belongs" : [
{
"belong_create" : "2020-11-11 16:19:35.422" ,
"belong_creator" : "admin" ,
"belong_update" : "2020-11-11 16:19:35.422" ,
"id" : "Sboss>-82>>S-69:all" ,
"user" : "boss" ,
"group" : "-69:all"
}
]
} 10.5.5 查看某个关联角色 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/belongs/Sboss>-82>>S-69:allResponse Status Response Body {
"belong_create" : "2020-11-11 16:19:35.422" ,
"belong_creator" : "admin" ,
"belong_update" : "2020-11-11 16:19:35.422" ,
"id" : "Sboss>-82>>S-69:all" ,
"user" : "boss" ,
"group" : "-69:all"
} 10.6 赋权（Access）API 给用户组赋予资源的权限，主要包含：读操作 (READ)、写操作 (WRITE)、删除操作 (DELETE)、执行操作 (EXECUTE) 等。
10.6.1 创建赋权 (用户组赋予资源的权限) Params group: 用户组 Id target: 资源 Id access_permission: 权限许可 access_description: 赋权描述 access_permission：
READ：读操作，所有的查询，包括查询 Schema、查顶点/边，查询顶点和边的数量 VERTEX_AGGR/EDGE_AGGR，也包括读图的状态 STATUS、变量 VAR、任务 TASK 等； WRITE：写操作，所有的创建、更新操作，包括给 Schema 增加 property key，给顶点增加或更新属性等； DELETE：删除操作，包括删除元数据、删除顶点/边； EXECUTE：执⾏操作，包括执⾏ Gremlin 语句、执⾏ Task、执⾏ metadata 函数； Request Body {
"group" : "-69:all" ,
"target" : "-77:all" ,
"access_permission" : "READ"
} Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/accessesResponse Status Response Body {
"access_permission" : "READ" ,
"access_create" : "2020-11-11 15:54:54.008" ,
"id" : "S-69:all>-88>11>S-77:all" ,
"access_update" : "2020-11-11 15:54:54.008" ,
"access_creator" : "admin" ,
"group" : "-69:all" ,
"target" : "-77:all"
} 10.6.2 删除赋权 Params Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/accesses/S-69:all>-88>12>S-77:allResponse Status 10.6.3 修改赋权 赋权只能修改描述，不能修改用户组、资源和权限许可，如果需要修改赋权的关系，可以删除原来的赋权关系，新增赋权。
Params Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/accesses/S-69:all>-88>12>S-77:allRequest Body 修改 access_description
{
"access_description" : "test"
} Response Status Response Body 返回结果是包含修改过的内容在内的整个用户组对象
{
"access_description" : "test" ,
"access_permission" : "WRITE" ,
"access_create" : "2020-11-12 10:12:03.074" ,
"id" : "S-69:all>-88>12>S-77:all" ,
"access_update" : "2020-11-12 10:16:18.637" ,
"access_creator" : "admin" ,
"group" : "-69:all" ,
"target" : "-77:all"
} 10.6.4 查询赋权列表 Params group: 只返回该角色的赋权记录 target: 只返回该资源上的赋权记录 limit: 返回结果条数的上限，默认为 100 group 和 target 不能同时使用。
Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/accessesResponse Status Response Body {
"accesses" : [
{
"access_permission" : "READ" ,
"access_create" : "2020-11-11 15:54:54.008" ,
"id" : "S-69:all>-88>11>S-77:all" ,
"access_update" : "2020-11-11 15:54:54.008" ,
"access_creator" : "admin" ,
"group" : "-69:all" ,
"target" : "-77:all"
}
]
} 10.6.5 查询某个赋权 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/accesses/S-69:all>-88>11>S-77:allResponse Status Response Body {
"access_permission" : "READ" ,
"access_create" : "2020-11-11 15:54:54.008" ,
"id" : "S-69:all>-88>11>S-77:all" ,
"access_update" : "2020-11-11 15:54:54.008" ,
"access_creator" : "admin" ,
"group" : "-69:all" ,
"target" : "-77:all"
} 10.7 图空间管理员（Manager）API 重要提示 ：在使用以下 API 之前，需要先创建图空间（graphspace）。请参考 Graphspace API 创建名为 gs1 的图空间。文档中的示例均假设已存在名为 gs1 的图空间
重要提示 ：管理员相关接口只在 PD 模式下可用，单机模式下会返回 400 和 GraphSpace management is not supported in standalone mode 错误信息。
图空间管理员 API 用于在 graphspace 维度给用户授予/回收管理员角色，并查询当前用户或其他用户在该 graphspace 下的角色信息。角色类型可取 SPACE、SPACE_MEMBER、ADMIN 。 10.7.1 检查当前登录用户是否拥有某个角色 Params type: 需要校验的角色类型，必填，取值为 SPACE、SPACE_MEMBER、ADMIN 之一 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/gs1/auth/managers/check?type=SPACE_MEMBERResponse Status Response Body 10.7.2 查询图空间管理员列表 Params type: 角色类型，必填，取值为 SPACE、SPACE_MEMBER、ADMIN 之一。SPACE 返回图空间管理员，SPACE_MEMBER 返回图空间成员，ADMIN 返回整个集群的管理员 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/gs1/auth/managers?type=SPACEResponse Status Response Body {
"admins" : [
"admin"
]
} 10.7.3 授权/创建图空间管理员 下面在 gs1 下，将用户 boss 授权为 SPACE_MEMBER 角色 Params user: 用户或角色名称，必填 type: 角色类型，必填，取值为 SPACE、SPACE_MEMBER、ADMIN 之一 把已经是图空间成员的用户授权为 SPACE 时会先回收其成员角色，反之同理。只有管理员可以授予 ADMIN。
Request Body {
"user" : "boss" ,
"type" : "SPACE_MEMBER"
} Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/gs1/auth/managersResponse Status Response Body {
"user" : "boss" ,
"type" : "SPACE_MEMBER" ,
"graphspace" : "gs1"
} 10.7.4 取消图空间管理员权限 下面在 gs1 下，将用户 boss 的 SPACE_MEMBER 角色删除 Params user: 需要删除的用户名称，内置的 admin 用户不能从 ADMIN 中移除 type: 需要删除的角色类型，取值为 SPACE、SPACE_MEMBER、ADMIN 之一 Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/gs1/auth/managers?user=boss&type=SPACE_MEMBERResponse Status 10.7.5 查询指定用户在图空间中的角色 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/gs1/auth/managers/role?user=bossResponse Status Response Body 返回的角色取自 ADMIN、SPACE、SPACE_MEMBER；用户在该图空间下不具备其中任何角色时返回 NONE。
{
"user" : "boss" ,
"graphspace" : "gs1" ,
"roles" : [
"SPACE_MEMBER"
]
} 10.7.6 检查当前登录用户是否拥有某个默认角色 默认角色是图空间的内置角色，参见 Graphspace API 。role 的合法取值为 space、space_member、analyst 和 observer；graph 只在 role=observer 时生效。
Params role: 默认角色名称，必填 graph: 图名称，选填，只在 role=observer 时使用 Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/gs1/auth/managers/default?role=analystResponse Status Response Body 10.8 登录（Login）API 除了 HTTP Basic 认证之外，服务还可以签发 JWT token，之后通过 Authorization: Bearer <token> 请求头携带。登录相关接口不带图空间前缀。
token 使用 auth.token_secret 配置项签名，有效期为 auth.token_expire 秒（默认 86400）。该密钥的默认值在启动时随机生成，因此当 token 需要在重启后继续有效、或者需要被多个服务节点接受时，必须显式配置该项。
10.8.1 登录并获取 token Params user_name: 用户名称，必填 user_password: 用户密码，必填 token_expire: token 有效期（秒），选填 Request Body {
"user_name" : "test" ,
"user_password" : "******"
} Method & Url POST http://localhost:8080/auth/loginResponse Status 用户名或密码错误时返回 401。
Response Body {
"token" : "eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJ1c2VyX25hbWUiOiJ0ZXN0IiwidXNlcl9pZCI6InRlc3QiLCJleHAiOjE3MTIxMjM0NTZ9.PBs0iBt0PtqvLDpJvKrPHkyIzT1TICz9zJmMy8FvXVo"
} 10.8.2 登出并使 token 失效 需要失效的 token 从请求头中获取，无需请求体。
Params 请求头说明：
Authorization: Bearer <token>，必填。只接受 Bearer 方式，其他方式返回 400。 Method & Url DELETE http://localhost:8080/auth/logoutResponse Status token 非法或已过期时返回 401。
10.8.3 校验 token Params 请求头说明：
Authorization: Bearer <token>，必填 Method & Url GET http://localhost:8080/auth/verifyResponse Status token 非法或已过期时返回 401。
Response Body {
"user_name" : "test" ,
"user_id" : "test"
} 10.9 项目（Project）API 项目把一组图和一个管理员角色、一个操作员角色绑定在一起，从而可以一次性对这组图授权。创建项目时会同时生成它的 project_target、project_admin_group 和 project_op_group，这些字段会在响应中返回，但不能由客户端设置。
10.9.1 创建项目 Params project_name: 项目名称，必填 project_description: 项目描述，选填 创建时不能传 project_graphs，请使用下面的 add_graph 操作。
Request Body {
"project_name" : "test_project" ,
"project_description" : "this is a good project"
} Method & Url POST http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/projectsResponse Status Response Body {
"project_name" : "test_project" ,
"project_description" : "this is a good project" ,
"project_target" : "project_test_project" ,
"project_admin_group" : "project_test_project_admin" ,
"project_op_group" : "project_test_project_op" ,
"project_create" : "2024-01-10 09:30:00.000" ,
"project_update" : "2024-01-10 09:30:00.000" ,
"project_creator" : "admin" ,
"id" : "test_project"
} 10.9.2 向项目中添加或移除图 Params id: 项目 Id action: add_graph 表示添加，remove_graph 表示移除 Request Body {
"project_graphs" : [
"hugegraph"
]
} Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/projects/test_project?action=add_graphResponse Status Response Body 返回整个项目对象，其中包含更新后的图列表。
10.9.3 修改项目描述 Params 不传 action 时表示修改描述，此时请求体中不能带 project_graphs。
Request Body {
"project_description" : "update desc"
} Method & Url PUT http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/projects/test_projectResponse Status 10.9.4 查询项目列表 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/projectsResponse Status Response Body {
"projects" : [
{
"project_name" : "test_project" ,
"project_description" : "this is a good project" ,
"project_target" : "project_test_project" ,
"project_admin_group" : "project_test_project_admin" ,
"project_op_group" : "project_test_project_op" ,
"project_create" : "2024-01-10 09:30:00.000" ,
"project_update" : "2024-01-10 09:30:00.000" ,
"project_creator" : "admin" ,
"id" : "test_project"
}
]
} 10.9.5 查询某个项目 Params Method & Url GET http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/projects/test_projectResponse Status 10.9.6 删除项目 Params 删除前需要先把项目中的图全部移除。
Method & Url DELETE http://localhost:8080/graphspaces/DEFAULT/auth/projects/test_projectResponse Status 1.18 - Metrics API Metrics（监控指标）REST 接口:获取系统运行时的性能指标、统计信息和健康状态数据。
HugeGraph 提供了获取监控信息的 Metrics 接口，比如各个 Gremlin 执行时间的统计、缓存的占用大小等。Metrics
接口包括如下几类：基础指标、统计指标、系统指标、后端存储指标。
1. 基础指标 1.1 获取所有基础指标 Params type：如果传值为json，则以 json 格式返回，否则以 Promethaus 格式返回。 1.1.1 Method & Url http://localhost:8080/metrics/?type=jsonResponse Status Response Body {
"gauges" : {
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.edge-hugegraph.capacity" : {
"value" : 1000000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.edge-hugegraph.expire" : {
"value" : 600000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.edge-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.edge-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.edge-hugegraph.size" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.instances" : {
"value" : 7
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-id-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-id-hugegraph.expire" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-id-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-id-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-id-hugegraph.size" : {
"value" : 17
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-name-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-name-hugegraph.expire" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-name-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-name-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-name-hugegraph.size" : {
"value" : 17
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.token-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10240
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.token-hugegraph.expire" : {
"value" : 600000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.token-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.token-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.token-hugegraph.size" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10240
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users-hugegraph.expire" : {
"value" : 600000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users-hugegraph.size" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users_pwd-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10240
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users_pwd-hugegraph.expire" : {
"value" : 600000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users_pwd-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users_pwd-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users_pwd-hugegraph.size" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.vertex-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10000000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.vertex-hugegraph.expire" : {
"value" : 600000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.vertex-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.vertex-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.vertex-hugegraph.size" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.server.RestServer.max-write-threads" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.task.TaskManager.pending-tasks" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.task.TaskManager.workers" : {
"value" : 4
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.average-load-penalty" : {
"value" : 922769200
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.estimated-size" : {
"value" : 2
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.eviction-count" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.eviction-weight" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.hit-count" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.hit-rate" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.load-count" : {
"value" : 2
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.load-failure-count" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.load-failure-rate" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.load-success-count" : {
"value" : 2
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.long-run-compilation-count" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.miss-count" : {
"value" : 2
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.miss-rate" : {
"value" : 1
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.request-count" : {
"value" : 2
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.total-load-time" : {
"value" : 1845538400
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.sessions" : {
"value" : 0
}
},
"counters" : {
"favicon.ico/GET/FAILED_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"favicon.ico/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics/POST/FAILED_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics/POST/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics/backend/GET/SUCCESS_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics/backend/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics/gauges/GET/SUCCESS_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics/gauges/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics/system/GET/SUCCESS_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics/system/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"system/GET/FAILED_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"system/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 1
}
},
"histograms" : {
"favicon.ico/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 1 ,
"min" : 1 ,
"mean" : 1 ,
"max" : 1 ,
"stddev" : 0 ,
"p50" : 1 ,
"p75" : 1 ,
"p95" : 1 ,
"p98" : 1 ,
"p99" : 1 ,
"p999" : 1
},
"metrics/POST/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 1 ,
"min" : 21 ,
"mean" : 21 ,
"max" : 21 ,
"stddev" : 0 ,
"p50" : 21 ,
"p75" : 21 ,
"p95" : 21 ,
"p98" : 21 ,
"p99" : 21 ,
"p999" : 21
},
"metrics/backend/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 2 ,
"min" : 6 ,
"mean" : 12.6852124529148 ,
"max" : 20 ,
"stddev" : 6.992918475157571 ,
"p50" : 6 ,
"p75" : 20 ,
"p95" : 20 ,
"p98" : 20 ,
"p99" : 20 ,
"p999" : 20
},
"metrics/gauges/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 1 ,
"min" : 7 ,
"mean" : 7 ,
"max" : 7 ,
"stddev" : 0 ,
"p50" : 7 ,
"p75" : 7 ,
"p95" : 7 ,
"p98" : 7 ,
"p99" : 7 ,
"p999" : 7
},
"metrics/system/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 2 ,
"min" : 0 ,
"mean" : 8.942674506664073 ,
"max" : 40 ,
"stddev" : 16.665399873223066 ,
"p50" : 0 ,
"p75" : 0 ,
"p95" : 40 ,
"p98" : 40 ,
"p99" : 40 ,
"p999" : 40
},
"system/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 1 ,
"min" : 2 ,
"mean" : 2 ,
"max" : 2 ,
"stddev" : 0 ,
"p50" : 2 ,
"p75" : 2 ,
"p95" : 2 ,
"p98" : 2 ,
"p99" : 2 ,
"p999" : 2
}
},
"meters" : {
"org.apache.hugegraph.api.API.commit-succeed" : {
"count" : 0 ,
"mean_rate" : 0 ,
"m15_rate" : 0 ,
"m5_rate" : 0 ,
"m1_rate" : 0 ,
"rate_unit" : "events/second"
},
"org.apache.hugegraph.api.API.expected-error" : {
"count" : 0 ,
"mean_rate" : 0 ,
"m15_rate" : 0 ,
"m5_rate" : 0 ,
"m1_rate" : 0 ,
"rate_unit" : "events/second"
},
"org.apache.hugegraph.api.API.illegal-arg" : {
"count" : 0 ,
"mean_rate" : 0 ,
"m15_rate" : 0 ,
"m5_rate" : 0 ,
"m1_rate" : 0 ,
"rate_unit" : "events/second"
},
"org.apache.hugegraph.api.API.unknown-error" : {
"count" : 0 ,
"mean_rate" : 0 ,
"m15_rate" : 0 ,
"m5_rate" : 0 ,
"m1_rate" : 0 ,
"rate_unit" : "events/second"
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.errors" : {
"count" : 0 ,
"mean_rate" : 0 ,
"m15_rate" : 0 ,
"m5_rate" : 0 ,
"m1_rate" : 0 ,
"rate_unit" : "events/second"
}
},
"timers" : {
"org.apache.hugegraph.api.auth.AccessAPI.create" : {
"count" : 0 ,
"min" : 0 ,
"mean" : 0 ,
"max" : 0 ,
"stddev" : 0 ,
"p50" : 0 ,
"p75" : 0 ,
"p95" : 0 ,
"p98" : 0 ,
"p99" : 0 ,
"p999" : 0 ,
"duration_unit" : "milliseconds" ,
"mean_rate" : 0 ,
"m15_rate" : 0 ,
"m5_rate" : 0 ,
"m1_rate" : 0 ,
"rate_unit" : "calls/second"
},
"org.apache.hugegraph.api.auth.AccessAPI.delete" : {
"count" : 0 ,
"min" : 0 ,
"mean" : 0 ,
"max" : 0 ,
"stddev" : 0 ,
"p50" : 0 ,
"p75" : 0 ,
"p95" : 0 ,
"p98" : 0 ,
"p99" : 0 ,
"p999" : 0 ,
"duration_unit" : "milliseconds" ,
"mean_rate" : 0 ,
"m15_rate" : 0 ,
"m5_rate" : 0 ,
"m1_rate" : 0 ,
"rate_unit" : "calls/second"
},
"org.apache.hugegraph.api.auth.AccessAPI.get" : {
"count" : 0 ,
"min" : 0 ,
"mean" : 0 ,
"max" : 0 ,
"stddev" : 0 ,
"p50" : 0 ,
"p75" : 0 ,
"p95" : 0 ,
"p98" : 0 ,
"p99" : 0 ,
"p999" : 0 ,
"duration_unit" : "milliseconds" ,
"mean_rate" : 0 ,
"m15_rate" : 0 ,
"m5_rate" : 0 ,
"m1_rate" : 0 ,
"rate_unit" : "calls/second"
},
"org.apache.hugegraph.api.auth.AccessAPI.list" : {
"count" : 0 ,
"min" : 0 ,
"mean" : 0 ,
"max" : 0 ,
"stddev" : 0 ,
"p50" : 0 ,
"p75" : 0 ,
"p95" : 0 ,
"p98" : 0 ,
"p99" : 0 ,
"p999" : 0 ,
"duration_unit" : "milliseconds" ,
"mean_rate" : 0 ,
"m15_rate" : 0 ,
"m5_rate" : 0 ,
"m1_rate" : 0 ,
"rate_unit" : "calls/second"
},
...
}
} 1.1.2 Method & Url http://localhost:8080/metrics/Response Status Response Body # HELP hugegraph_info
# TYPE hugegraph_info untyped
hugegraph_info{version="0.69",
} 1.0
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_capacity
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_capacity gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_capacity 1000000
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_expire
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_expire gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_expire 600000
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_hits
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_hits gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_hits 0
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_miss
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_miss gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_miss 0
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_size
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_size gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_edge_hugegraph_size 0
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_instances
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_instances gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_instances 7
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_capacity
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_capacity gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_capacity 10000
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_expire
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_expire gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_expire 0
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_hits
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_hits gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_hits 0
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_miss
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_miss gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_miss 0
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_size
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_size gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_id_hugegraph_size 17
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_capacity
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_capacity gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_capacity 10000
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_expire
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_expire gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_expire 0
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_hits
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_hits gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_hits 0
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_miss
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_miss gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_miss 0
# HELP org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_size
# TYPE org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_size gauge
org_apache_hugegraph_backend_cache_Cache_schema_name_hugegraph_size 17
... 1.2 获取 Gauges 指标 Method & Url http://localhost:8080/metrics/gaugesResponse Status Response Body {
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.edge-hugegraph.capacity" : {
"value" : 1000000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.edge-hugegraph.expire" : {
"value" : 600000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.edge-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.edge-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.edge-hugegraph.size" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.instances" : {
"value" : 7
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-id-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-id-hugegraph.expire" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-id-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-id-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-id-hugegraph.size" : {
"value" : 17
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-name-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-name-hugegraph.expire" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-name-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-name-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.schema-name-hugegraph.size" : {
"value" : 17
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.token-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10240
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.token-hugegraph.expire" : {
"value" : 600000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.token-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.token-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.token-hugegraph.size" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10240
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users-hugegraph.expire" : {
"value" : 600000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users-hugegraph.size" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users_pwd-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10240
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users_pwd-hugegraph.expire" : {
"value" : 600000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users_pwd-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users_pwd-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.users_pwd-hugegraph.size" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.vertex-hugegraph.capacity" : {
"value" : 10000000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.vertex-hugegraph.expire" : {
"value" : 600000
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.vertex-hugegraph.hits" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.vertex-hugegraph.miss" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.backend.cache.Cache.vertex-hugegraph.size" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.server.RestServer.max-write-threads" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.task.TaskManager.pending-tasks" : {
"value" : 0
},
"org.apache.hugegraph.task.TaskManager.workers" : {
"value" : 4
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.average-load-penalty" : {
"value" : 9.227692E8
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.estimated-size" : {
"value" : 2
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.eviction-count" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.eviction-weight" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.hit-count" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.hit-rate" : {
"value" : 0.0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.load-count" : {
"value" : 2
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.load-failure-count" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.load-failure-rate" : {
"value" : 0.0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.load-success-count" : {
"value" : 2
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.long-run-compilation-count" : {
"value" : 0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.miss-count" : {
"value" : 2
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.miss-rate" : {
"value" : 1.0
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.request-count" : {
"value" : 2
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.gremlin-groovy.sessionless.class-cache.total-load-time" : {
"value" : 1845538400
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.sessions" : {
"value" : 0
}
} 1.3 获取 Counters 指标 Method & Url GET http://localhost:8080/metrics/countersResponse Status Response Body {
"favicon.ico/GET/FAILED_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"favicon.ico/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics//GET/SUCCESS_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics//GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics/POST/FAILED_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics/POST/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics/backend/GET/SUCCESS_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics/backend/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics/gauges/GET/SUCCESS_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics/gauges/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics/statistics/GET/SUCCESS_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics/statistics/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics/system/GET/SUCCESS_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics/system/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 2
},
"metrics/timers/GET/SUCCESS_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"metrics/timers/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"system/GET/FAILED_COUNTER" : {
"count" : 1
},
"system/GET/TOTAL_COUNTER" : {
"count" : 1
}
} 1.4 获取 histograms 指标 Method & Url GET http://localhost:8080/metrics/gaugesResponse Status Response Body {
"favicon.ico/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 1 ,
"min" : 1 ,
"mean" : 1.0 ,
"max" : 1 ,
"stddev" : 0.0 ,
"p50" : 1.0 ,
"p75" : 1.0 ,
"p95" : 1.0 ,
"p98" : 1.0 ,
"p99" : 1.0 ,
"p999" : 1.0
},
"metrics//GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 2 ,
"min" : 10 ,
"mean" : 10.0 ,
"max" : 10 ,
"stddev" : 0.0 ,
"p50" : 10.0 ,
"p75" : 10.0 ,
"p95" : 10.0 ,
"p98" : 10.0 ,
"p99" : 10.0 ,
"p999" : 10.0
},
"metrics/POST/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 1 ,
"min" : 21 ,
"mean" : 21.0 ,
"max" : 21 ,
"stddev" : 0.0 ,
"p50" : 21.0 ,
"p75" : 21.0 ,
"p95" : 21.0 ,
"p98" : 21.0 ,
"p99" : 21.0 ,
"p999" : 21.0
},
"metrics/backend/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 2 ,
"min" : 6 ,
"mean" : 12.6852124529148 ,
"max" : 20 ,
"stddev" : 6.992918475157571 ,
"p50" : 6.0 ,
"p75" : 20.0 ,
"p95" : 20.0 ,
"p98" : 20.0 ,
"p99" : 20.0 ,
"p999" : 20.0
},
"metrics/gauges/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 1 ,
"min" : 7 ,
"mean" : 7.0 ,
"max" : 7 ,
"stddev" : 0.0 ,
"p50" : 7.0 ,
"p75" : 7.0 ,
"p95" : 7.0 ,
"p98" : 7.0 ,
"p99" : 7.0 ,
"p999" : 7.0
},
"metrics/statistics/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 2 ,
"min" : 1 ,
"mean" : 1.4551211076264199 ,
"max" : 2 ,
"stddev" : 0.49798181193626 ,
"p50" : 1.0 ,
"p75" : 2.0 ,
"p95" : 2.0 ,
"p98" : 2.0 ,
"p99" : 2.0 ,
"p999" : 2.0
},
"metrics/system/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 2 ,
"min" : 0 ,
"mean" : 8.942674506664073 ,
"max" : 40 ,
"stddev" : 16.665399873223066 ,
"p50" : 0.0 ,
"p75" : 0.0 ,
"p95" : 40.0 ,
"p98" : 40.0 ,
"p99" : 40.0 ,
"p999" : 40.0
},
"metrics/timers/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 1 ,
"min" : 3 ,
"mean" : 3.0 ,
"max" : 3 ,
"stddev" : 0.0 ,
"p50" : 3.0 ,
"p75" : 3.0 ,
"p95" : 3.0 ,
"p98" : 3.0 ,
"p99" : 3.0 ,
"p999" : 3.0
},
"system/GET/RESPONSE_TIME_HISTOGRAM" : {
"count" : 1 ,
"min" : 2 ,
"mean" : 2.0 ,
"max" : 2 ,
"stddev" : 0.0 ,
"p50" : 2.0 ,
"p75" : 2.0 ,
"p95" : 2.0 ,
"p98" : 2.0 ,
"p99" : 2.0 ,
"p999" : 2.0
}
} 1.5 获取 meters 指标 Method & Url GET http://localhost:8080/metrics/metersResponse Status Response Body {
"org.apache.hugegraph.api.API.commit-succeed" : {
"count" : 0 ,
"mean_rate" : 0.0 ,
"m15_rate" : 0.0 ,
"m5_rate" : 0.0 ,
"m1_rate" : 0.0 ,
"rate_unit" : "events/second"
},
"org.apache.hugegraph.api.API.expected-error" : {
"count" : 0 ,
"mean_rate" : 0.0 ,
"m15_rate" : 0.0 ,
"m5_rate" : 0.0 ,
"m1_rate" : 0.0 ,
"rate_unit" : "events/second"
},
"org.apache.hugegraph.api.API.illegal-arg" : {
"count" : 0 ,
"mean_rate" : 0.0 ,
"m15_rate" : 0.0 ,
"m5_rate" : 0.0 ,
"m1_rate" : 0.0 ,
"rate_unit" : "events/second"
},
"org.apache.hugegraph.api.API.unknown-error" : {
"count" : 0 ,
"mean_rate" : 0.0 ,
"m15_rate" : 0.0 ,
"m5_rate" : 0.0 ,
"m1_rate" : 0.0 ,
"rate_unit" : "events/second"
},
"org.apache.tinkerpop.gremlin.server.GremlinServer.errors" : {
"count" : 0 ,
"mean_rate" : 0.0 ,
"m15_rate" : 0.0 ,
"m5_rate" : 0.0 ,
"m1_rate" : 0.0 ,
"rate_unit" : "events/second"
}
} 1.6 获取 timers 指标 Method & Url GET http://localhost:8080/metrics/timersResponse Status Response Body {
"org.apache.hugegraph.api.auth.AccessAPI.create" : {
"count" : 0 ,
"min" : 0.0 ,
"mean" : 0.0 ,
"max" : 0.0 ,
"stddev" : 0.0 ,
"p50" : 0.0 ,
"p75" : 0.0 ,
"p95" : 0.0 ,
"p98" : 0.0 ,
"p99" : 0.0 ,
"p999" : 0.0 ,
"duration_unit" : "milliseconds" ,
"mean_rate" : 0.0 ,
"m15_rate" : 0.0 ,
"m5_rate" : 0.0 ,
"m1_rate" : 0.0 ,
"rate_unit" : "calls/second"
},
"org.apache.hugegraph.api.auth.AccessAPI.delete" : {
"count" : 0 ,
"min" : 0.0 ,
"mean" : 0.0 ,
"max" : 0.0 ,
"stddev" : 0.0 ,
"p50" : 0.0 ,
"p75" : 0.0 ,
"p95" : 0.0 ,
"p98" : 0.0 ,
"p99" : 0.0 ,
"p999" : 0.0 ,
"duration_unit" : "milliseconds" ,
"mean_rate" : 0.0 ,
"m15_rate" : 0.0 ,
"m5_rate" : 0.0 ,
"m1_rate" : 0.0 ,
"rate_unit" : "calls/second"
},
...
} 2.统计指标 Params type：如果传值为 json，则以 json 格式返回，否则以 Promethaus 格式返回。 2.1 Method & Url GET http://localhost:8080/metrics/statisticsResponse Status # HELP hugegraph_info
# TYPE hugegraph_info untyped
hugegraph_info{version="0.69",
} 1.0
# HELP metrics_POST
# TYPE metrics_POST gauge
metrics_POST{name=FAILED_REQUEST,} 1
metrics_POST{name=MEAN_RESPONSE_TIME,} 21.0
metrics_POST{
name=MAX_RESPONSE_TIME,
} 21
metrics_POST{name=SUCCESS_REQUEST,
} 0
metrics_POST{
name=TOTAL_REQUEST,
} 1
# HELP metrics_backend_GET
# TYPE metrics_backend_GET gauge
metrics_backend_GET{name=FAILED_REQUEST,
} 0
metrics_backend_GET{
name=MEAN_RESPONSE_TIME,
} 12.6852124529148
metrics_backend_GET{
name=MAX_RESPONSE_TIME,
} 20
metrics_backend_GET{
name=SUCCESS_REQUEST,
} 2
metrics_backend_GET{name=TOTAL_REQUEST,} 2
# HELP system_GET
# TYPE system_GET gauge
system_GET{name=FAILED_REQUEST,} 1
system_GET{name=MEAN_RESPONSE_TIME,} 2.0
system_GET{name=MAX_RESPONSE_TIME,} 2
system_GET{
name=SUCCESS_REQUEST,
} 0
system_GET{name=TOTAL_REQUEST,
} 1
# HELP metrics_gauges_GET
# TYPE metrics_gauges_GET gauge
metrics_gauges_GET{name=FAILED_REQUEST,} 0
metrics_gauges_GET{name=MEAN_RESPONSE_TIME,
} 7.0
metrics_gauges_GET{
name=MAX_RESPONSE_TIME,
} 7
metrics_gauges_GET{
name=SUCCESS_REQUEST,
} 1
metrics_gauges_GET{
name=TOTAL_REQUEST,
} 1
# HELP favicon.ico_GET
# TYPE favicon.ico_GET gauge
favicon.ico_GET{name=FAILED_REQUEST,
} 1
favicon.ico_GET{
name=MEAN_RESPONSE_TIME,
} 1.0
favicon.ico_GET{name=MAX_RESPONSE_TIME,} 1
favicon.ico_GET{name=SUCCESS_REQUEST,} 0
favicon.ico_GET{
name=TOTAL_REQUEST,
} 1
# HELP metrics__GET
# TYPE metrics__GET gauge
metrics__GET{name=FAILED_REQUEST,} 0
metrics__GET{name=MEAN_RESPONSE_TIME,} 10.0
metrics__GET{name=MAX_RESPONSE_TIME,
} 10
metrics__GET{
name=SUCCESS_REQUEST,
} 2
metrics__GET{
name=TOTAL_REQUEST,
} 2
# HELP metrics_system_GET
# TYPE metrics_system_GET gauge
metrics_system_GET{name=FAILED_REQUEST,} 0
metrics_system_GET{name=MEAN_RESPONSE_TIME,
} 8.942674506664073
metrics_system_GET{
name=MAX_RESPONSE_TIME,
} 40
metrics_system_GET{name=SUCCESS_REQUEST,} 2
metrics_system_GET{name=TOTAL_REQUEST,
} 2 Response Body 2.2 Method & Url GET http://localhost:8080/metrics/statistics?type=jsonResponse Status Response Body {
"metrics/POST" : {
"FAILED_REQUEST" : 1 ,
"MEAN_RESPONSE_TIME" : 21 ,
"MAX_RESPONSE_TIME" : 21 ,
"SUCCESS_REQUEST" : 0 ,
"TOTAL_REQUEST" : 1
},
"metrics/backend/GET" : {
"FAILED_REQUEST" : 0 ,
"MEAN_RESPONSE_TIME" : 12.6852124529148 ,
"MAX_RESPONSE_TIME" : 20 ,
"SUCCESS_REQUEST" : 2 ,
"TOTAL_REQUEST" : 2
},
"system/GET" : {
"FAILED_REQUEST" : 1 ,
"MEAN_RESPONSE_TIME" : 2 ,
"MAX_RESPONSE_TIME" : 2 ,
"SUCCESS_REQUEST" : 0 ,
"TOTAL_REQUEST" : 1
},
"metrics/gauges/GET" : {
"FAILED_REQUEST" : 0 ,
"MEAN_RESPONSE_TIME" : 7 ,
"MAX_RESPONSE_TIME" : 7 ,
"SUCCESS_REQUEST" : 1 ,
"TOTAL_REQUEST" : 1
},
"favicon.ico/GET" : {
"FAILED_REQUEST" : 1 ,
"MEAN_RESPONSE_TIME" : 1 ,
"MAX_RESPONSE_TIME" : 1 ,
"SUCCESS_REQUEST" : 0 ,
"TOTAL_REQUEST" : 1
},
"metrics//GET" : {
"FAILED_REQUEST" : 0 ,
"MEAN_RESPONSE_TIME" : 10 ,
"MAX_RESPONSE_TIME" : 10 ,
"SUCCESS_REQUEST" : 2 ,
"TOTAL_REQUEST" : 2
},
"metrics/system/GET" : {
"FAILED_REQUEST" : 0 ,
"MEAN_RESPONSE_TIME" : 8.942674506664073 ,
"MAX_RESPONSE_TIME" : 40 ,
"SUCCESS_REQUEST" : 2 ,
"TOTAL_REQUEST" : 2
}
} 3.系统指标 系统指标主要返回机器运行指标，如内存、线程等信息。
Method & Url GET http://localhost:8080/metrics/systemResponse Status Response Body {
"basic" : {
"mem" : 1010 ,
"mem_total" : 911 ,
"mem_used" : 239 ,
"mem_free" : 671 ,
"mem_unit" : "MB" ,
"processors" : 20 ,
"uptime" : 137503 ,
"systemload_average" : -1.0
},
"heap" : {
"committed" : 911 ,
"init" : 254 ,
"used" : 239 ,
"max" : 3596
},
"nonheap" : {
"committed" : 98 ,
"init" : 2 ,
"used" : 95 ,
"max" : 0
},
"thread" : {
"peak" : 82 ,
"daemon" : 34 ,
"total_started" : 108 ,
"count" : 82
},
"class_loading" : {
"count" : 11495 ,
"loaded" : 11495 ,
"unloaded" : 0
},
"garbage_collector" : {
"ps_scavenge_count" : 16 ,
"ps_scavenge_time" : 155 ,
"ps_marksweep_count" : 3 ,
"ps_marksweep_time" : 494 ,
"time_unit" : "ms"
}
} 4.后端指标 hugeGraph 支持多种后端存储，后端指标包括内存、磁盘等信息。
Method & Url GET http://localhost:8080/metrics/backendResponse Status Response Body {
"hugegraph" : {
"backend" : "rocksdb" ,
"nodes" : 1 ,
"cluster_id" : "local" ,
"servers" : {
"local" : {
"mem_unit" : "MB" ,
"disk_unit" : "GB" ,
"mem_used" : 0.1 ,
"mem_used_readable" : "103.53 KB" ,
"disk_usage" : 0.03 ,
"disk_usage_readable" : "29.03 KB" ,
"block_cache_usage" : 0.00359344482421875 ,
"block_cache_pinned_usage" : 0.00359344482421875 ,
"block_cache_capacity" : 304.0 ,
"estimate_table_readers_mem" : 0.019697189331054688 ,
"size_all_mem_tables" : 0.07421875 ,
"cur_size_all_mem_tables" : 0.07421875 ,
"estimate_live_data_size" : 5.536526441574097E-5 ,
"total_sst_files_size" : 5.536526441574097E-5 ,
"live_sst_files_size" : 5.536526441574097E-5 ,
"estimate_pending_compaction_bytes" : 0.0 ,
"estimate_num_keys" : 0 ,
"num_entries_active_mem_table" : 0 ,
"num_entries_imm_mem_tables" : 0 ,
"num_deletes_active_mem_table" : 0 ,
"num_deletes_imm_mem_tables" : 0 ,
"num_running_flushes" : 0 ,
"mem_table_flush_pending" : 0 ,
"num_running_compactions" : 0 ,
"compaction_pending" : 0 ,
"num_immutable_mem_table" : 0 ,
"num_snapshots" : 0 ,
"oldest_snapshot_time" : 0 ,
"num_live_versions" : 38 ,
"current_super_version_number" : 38
}
}
}
} 1.19 - Other API Other（其他接口）REST 接口:提供版本查询、API 列表、异常堆栈开关、IP 白名单和 Arthas 诊断代理等辅助功能。
11.1 Other 11.1.1 查看HugeGraph的版本信息 Method & Url GET http://localhost:8080/versionsResponse Status Response Body {
"versions" : {
"version" : "v1" ,
"core" : "1.7.0" ,
"gremlin" : "3.5.1" ,
"api" : "0.72.0.0"
}
} 11.1.2 查看服务的概要信息 返回服务名、内核版本、文档地址以及当前节点注册的 API 分组。
Method & Url GET http://localhost:8080/Response Status Response Body swagger_ui 由 restserver.url 拼接得到，apis 是当前节点注册的 API 分组，按名称排序。
{
"service" : "hugegraph" ,
"version" : "1.7.0" ,
"doc" : "https://hugegraph.apache.org/docs/" ,
"api_doc" : "https://hugegraph.apache.org/docs/clients/" ,
"swagger_ui" : "http://127.0.0.1:8080/swagger-ui/index.html" ,
"apis" : [
"arthas" ,
"auth" ,
"cypher" ,
"filter" ,
"graph" ,
"gremlin" ,
"job" ,
"metrics" ,
"profile" ,
"raft" ,
"schema" ,
"space" ,
"traversers" ,
"variables"
]
} 11.1.3 列出服务的全部 API 按 API 分组和资源类列出所有已注册的接口方法，每条记录包含 url、HTTP 方法，以及查询参数的类型和默认值。
Method & Url GET http://localhost:8080/apisResponse Status Response Body 返回内容较长，下面的片段展示了它的结构：
{
"apis" : {
"schema" : {
"PropertyKeyAPI" : [
{
"url" : "graphspaces/{graphspace}/graphs/{graph}/schema/propertykeys" ,
"method" : "GET" ,
"parameters" : [
{
"name" : "names" ,
"type" : "java.util.List<java.lang.String>" ,
"default_value" : null
}
]
}
]
}
}
} 11.1.4 查看和切换异常堆栈开关 服务返回的错误信息中是否带上 exception 和 cause 等异常堆栈字段，由 exception.allow_trace 配置项（默认 true）决定。下面的接口是一个节点级别的运行期覆盖开关：打开时无论配置项取值如何都会带上堆栈。GET 返回的是该覆盖开关的状态，初始为 false。
Method & Url GET http://localhost:8080/exception/traceResponse Status Response Body Method & Url PUT http://localhost:8080/exception/traceRequest Body Response Status Response Body 11.1.5 管理 IP 白名单，该操作需要管理员权限 白名单只在开关打开时生效，参见 white_ip.status 配置项（默认 disable）。
查看白名单 Method & Url GET http://localhost:8080/whiteiplistResponse Status Response Body {
"whiteIpList" : [
"127.0.0.1"
]
} 向白名单添加或删除 IP Params ips: IPv4 地址列表 action: load 表示添加，remove 表示删除 Method & Url POST http://localhost:8080/whiteiplistRequest Body {
"ips" : [
"10.0.0.1" ,
"10.0.0.2"
],
"action" : "load"
} Response Status Response Body existed_ips 是已经在白名单中的地址，added_ips 是新增的地址，illegal_ips 只在存在非法 IPv4 地址时返回。action=remove 时返回的是 removed_ips 和 non_existed_ips。
{
"existed_ips" : [],
"added_ips" : [
"10.0.0.1" ,
"10.0.0.2"
]
} 启用或关闭白名单 Params status: true 表示启用，false 表示关闭 Method & Url PUT http://localhost:8080/whiteiplist?status=trueResponse Status Response Body {
"WhiteIpListOpen" : true
} 11.1.6 启动 Arthas 诊断代理 将 Arthas 代理挂载到正在运行的服务进程上用于诊断。端口、绑定 IP 和禁用命令取自 arthas.telnetPort、arthas.httpPort、arthas.ip 和 arthas.disabledCommands 配置项，参见 配置项 。
Method & Url PUT http://localhost:8080/arthasResponse Status Response Body 返回生效的 Arthas 配置：
{
"arthas.telnetPort" : "8562" ,
"arthas.httpPort" : "8561" ,
"arthas.ip" : "0.0.0.0" ,
"arthas.disabledCommands" : "jad"
} 2 - HugeGraph Java Client 本文的代码都是java语言写的，但其风格与gremlin(groovy)是非常类似的。用户只需要把代码中的变量声明替换成def或直接去掉，
就能将java代码转变为groovy；另外就是每一行语句最后可以不加分号，groovy认为一行就是一条语句。
用户在HugeGraph-Hubble中编写的gremlin(groovy)可以参考本文的java代码，下面会举出几个例子。
1 HugeGraph-Client HugeGraph-Client 是操作 graph 的总入口，用户必须先创建出 HugeGraph-Client 对象，与 HugeGraph-Server 建立连接（伪连接）后，才能获取到 schema、graph 以及 gremlin 的操作入口对象。
HugeGraph-Client 连接服务端已有的图。构造器支持传入 GraphSpace；使用双参数构造器或传入空值时，GraphSpace 默认为 DEFAULT。
// HugeGraphServer 地址："http://localhost:8080"
// 图的名称："hugegraph"
HugeClient hugeClient = HugeClient . builder ( "http://localhost:8080" , "hugegraph" )
//.builder("http://localhost:8080", "graphSpaceName", "hugegraph")
. configTimeout ( 20 ) // 默认 20s 超时
. configUser ( "**" , "**" ) // 默认未开启用户权限
. build (); 上述创建 HugeClient 的过程如果失败会抛出异常，用户需要 try-catch。如果成功则继续获取 schema、graph 以及 gremlin 的 manager。
在HugeGraph - Hubble中通过gremlin来操作时，不需要使用HugeClient，可以忽略。
1.1 构造器选项 构造器支持下列选项。所有超时参数的单位都是秒，内部会转换为毫秒。
调用 build() 时，客户端会读取服务端的 API 版本，超出 [0.38, 0.81) 范围时报错。
1.2 操作入口 除 schema、graph 和 gremlin 外，HugeClient 还提供下列入口。图级别的入口只有在指定了图名称时才可用；如果创建客户端时图名称为空，这些入口会返回 null，直到调用 assignGraph(graphSpace, graph) 为止。
客户端还会报告所连服务端支持的能力，调用方可以据此判断，而不必解析版本号：supportsGraphSpace()、supportsCypher()、supportsGraphCreate()、supportsDefaultRole() 和 isServerAuthEnabled()。
2 元数据 2.1 SchemaManager SchemaManager 用于管理 HugeGraph 中的四种元数据，分别是 PropertyKey（属性类型）、VertexLabel（顶点类型）、EdgeLabel（边类型）和 IndexLabel（索引标签）。在定义元数据信息之前必须先创建 SchemaManager 对象。
用户可使用如下方法获得 SchemaManager 对象：
SchemaManager schema = hugeClient . schema () 在HugeGraph-Hubble中通过gremlin创建schema对象：
下面分别介绍四种元数据的定义过程。
2.2 PropertyKey 2.2.1 接口及参数介绍 PropertyKey 用来规范顶点和边的属性的约束，暂不支持定义属性的属性。
PropertyKey 允许定义的约束信息包括：name、datatype、cardinality、aggregateType、writeType、userdata，下面逐一介绍。
name: 属性的名字，用来区分不同的 PropertyKey，不允许有同名的属性； datatype：属性值类型，必须从下表中选择符合具体业务场景的一项显式设置； cardinality：属性值是单值还是多值，多值的情况下又分为允许有重复值和不允许有重复值，该项默认为 single，如有必要可从下表中选择一项设置； aggregateType：同一属性被重复写入时的合并方式，默认为 none，即保留最后写入的值。数值类的选项要求属性为数字类型； aggregateType(AggregateType type) 可以直接设置该项，传入 AggregateType.NONE 即恢复默认。
writeType：属性属于 OLTP 图数据还是 OLAP 计算结果，对于 OLAP 还区分是否带索引，默认为 oltp； userdata：用户可以自己添加一些约束或额外信息，然后自行检查传入的属性是否满足约束，或者必要的时候提取出额外信息 2.2.2 创建 PropertyKey schema . propertyKey ( "name" ). asText (). valueSet (). ifNotExist (). create () 在HugeGraph-Hubble中通过gremlin创建上述PropertyKey对象的语法完全一致，如果用户没有定义出schema变量，应该这样写：
graph . schema (). propertyKey ( "name" ). asText (). valueSet (). ifNotExist (). create () 以下的示例中，gremlin与java的语法完全一致，不再赘述。
ifNotExist()：为 create 添加判断机制，若当前 PropertyKey 已经存在则不再创建，否则创建该属性。若不添加判断，在 properkey 已存在的情况下会抛出异常信息，下同，不再赘述。 2.2.3 删除 PropertyKey schema . propertyKey ( "name" ). remove () 2.2.4 查询 PropertyKey // 获取 PropertyKey 对象
schema . getPropertyKey ( "name" )
// 获取 PropertyKey 属性
schema . getPropertyKey ( "name" ). cardinality ()
schema . getPropertyKey ( "name" ). dataType ()
schema . getPropertyKey ( "name" ). name ()
schema . getPropertyKey ( "name" ). userdata () 2.3 VertexLabel 2.3.1 接口及参数介绍 VertexLabel 用来定义顶点类型，描述顶点的约束信息：
VertexLabel 允许定义的约束信息包括：name、idStrategy、properties、primaryKeys、nullableKeys 和 ttl，下面逐一介绍。
name: 属性的名字，用来区分不同的 VertexLabel，不允许有同名的属性； idStrategy: 每一个 VertexLabel 都可以选择自己的 Id 策略，目前有三种策略供选择，即 Automatic（自动生成）、Customize（用户传入）和 PrimaryKey（主属性键）。其中 Automatic 使用 Snowflake 算法生成 Id，Customize 需要用户自行传入字符串或数字类型的 Id，PrimaryKey 则允许用户从 VertexLabel 的属性中选择若干主属性作为区分的依据，HugeGraph 内部会根据主属性的值拼接生成 Id。idStrategy 默认使用 Automatic 的，但如果用户没有显式设置 idStrategy 又调用了 primaryKeys(…) 方法设置了主属性，则 idStrategy 将自动使用 PrimaryKey； properties: 定义顶点的属性，传入的参数是 PropertyKey 的 name primaryKeys: 当用户选择了 PrimaryKey 的 Id 策略时，需要从 VertexLabel 的属性中选择若干主属性作为区分的依据； 需要注意的是，Id 策略的选择与 primaryKeys 的设置有一些相互约束，不能随意调用，约束关系见下表：
客户端自身只校验 Id 策略是否被重复设置，因此在同一个构造器上调用两个上述方法会在本地报错。上表中的组合由服务端校验。
nullableKeys: 对于通过 properties(…) 方法设置过的属性，默认全都是不可为空的，也就是在创建顶点时该属性必须赋值，这样可能对用户数据提出了太过严格的完整性要求。为避免这样的强约束，用户可以通过
本方法设置若干属性为可空的，这样添加顶点时该属性可以不赋值。 注意：primaryKeys 和 nullableKeys 不能有交集，因为一个属性不能既作为主属性，又是可空的。
ttl：该类型顶点的存活时间，默认为 0，即永不过期。客户端会拒绝负值。默认从顶点写入的时刻开始计时；设置 ttlStartTime 后，改为从该 label 的某个日期属性开始计时。 enableLabelIndex：用户可以指定是否需要为 label 创建索引。不创建则无法全局搜索指定 label 的顶点和边，创建则可以全局搜索，做类似于g.V().hasLabel('person'), g.E().has('label', 'person')这样的查询，
但是插入数据时性能上会更加慢，并且需要占用更多的存储空间。此项默认为 true。 userdata：用户可以自己添加一些约束或额外信息，然后自行检查传入的属性是否满足约束，或者必要的时候提取出额外信息 2.3.2 创建 VertexLabel // 使用 Automatic 的 Id 策略
schema . vertexLabel ( "person" ). properties ( "name" , "age" ). ifNotExist (). create ();
schema . vertexLabel ( "person" ). useAutomaticId (). properties ( "name" , "age" ). ifNotExist (). create ();
// 使用 Customize_String 的 Id 策略
schema . vertexLabel ( "person" ). useCustomizeStringId (). properties ( "name" , "age" ). ifNotExist (). create ();
// 使用 Customize_Number 的 Id 策略
schema . vertexLabel ( "person" ). useCustomizeNumberId (). properties ( "name" , "age" ). ifNotExist (). create ();
// 使用 Customize_Uuid 的 Id 策略
schema . vertexLabel ( "person" ). useCustomizeUuidId (). properties ( "name" , "age" ). ifNotExist (). create ();
// 使用 PrimaryKey 的 Id 策略
schema . vertexLabel ( "person" ). properties ( "name" , "age" ). primaryKeys ( "name" ). ifNotExist (). create ();
schema . vertexLabel ( "person" ). usePrimaryKeyId (). properties ( "name" , "age" ). primaryKeys ( "name" ). ifNotExist (). create (); 2.3.3 追加 VertexLabel VertexLabel 是可以追加约束的，不过仅限 properties 和 nullableKeys，而且追加的属性也必须添加到 nullableKeys 集合中。
schema . vertexLabel ( "person" ). properties ( "price" ). nullableKeys ( "price" ). append (); 2.3.4 删除 VertexLabel schema . vertexLabel ( "person" ). remove (); 2.3.5 查询 VertexLabel // 获取 VertexLabel 对象
schema . getVertexLabel ( "name" )
// 获取 property key 属性
schema . getVertexLabel ( "person" ). idStrategy ()
schema . getVertexLabel ( "person" ). primaryKeys ()
schema . getVertexLabel ( "person" ). name ()
schema . getVertexLabel ( "person" ). properties ()
schema . getVertexLabel ( "person" ). nullableKeys ()
schema . getVertexLabel ( "person" ). userdata ()
schema . getVertexLabel ( "person" ). ttl ()
schema . getVertexLabel ( "person" ). ttlStartTime () 2.4 EdgeLabel 2.4.1 接口及参数介绍 EdgeLabel 用来定义边类型，描述边的约束信息。
EdgeLabel 允许定义的约束信息包括：name、sourceLabel、targetLabel、frequency、properties、sortKeys、nullableKeys 和 ttl，下面逐一介绍。
name: 属性的名字，用来区分不同的 EdgeLabel，不允许有同名的属性； sourceLabel 和 targetLabel: 边连接的源顶点类型名和目标顶点类型名，两者都设置等同于声明一组连接。
link: EdgeLabel 内部保存的是一组源顶点和目标顶点的组合，因此 link(...) 可以多次调用，让同一种边连接多组顶点类型。一旦通过这种方式添加过组合，sourceLabel(...) 和 targetLabel(...) 就会被拒绝；同时 sourceLabel() 和 targetLabel() 这两个取值方法只在恰好有一组组合时可用，需要读取全部组合时请使用 links()。
frequency: 字面意思是频率，表示在两个具体的顶点间某个关系出现的次数，可以是单次（single）或多次（frequency），默认为 single； sortKeys: 当 EdgeLabel 的 frequency 为 multiple 时，需要某些属性来区分这多次的关系，故引入了 sortKeys（排序键）； nullableKeys: 与顶点中的 nullableKeys 概念一致，不再赘述 注意：sortKeys 和 nullableKeys 也不能有交集。
2.4.2 创建 EdgeLabel schema . edgeLabel ( "knows" ). link ( "person" , "person" ). properties ( "date" ). ifNotExist (). create ();
schema . edgeLabel ( "created" ). multiTimes (). link ( "person" , "software" ). properties ( "date" ). sortKeys ( "date" ). ifNotExist (). create (); 2.4.3 追加 EdgeLabel schema . edgeLabel ( "knows" ). properties ( "price" ). nullableKeys ( "price" ). append (); 2.4.4 删除 EdgeLabel schema . edgeLabel ( "knows" ). remove (); 2.4.5 查询 EdgeLabel // 获取 EdgeLabel 对象
schema . getEdgeLabel ( "knows" )
// 获取 property key 属性
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). frequency ()
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). sourceLabel ()
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). targetLabel ()
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). sortKeys ()
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). name ()
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). properties ()
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). nullableKeys ()
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). userdata ()
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). ttl ()
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). ttlStartTime ()
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). edgeLabelType ()
// 全部的源顶点和目标顶点组合，存在多组时也可安全调用
schema . getEdgeLabel ( "knows" ). links () 2.5 IndexLabel 2.5.1 接口及参数介绍 IndexLabel 用来定义索引类型，描述索引的约束信息，主要是为了方便查询。
IndexLabel 允许定义的约束信息包括：name、baseType、baseValue、indexFields、indexType，下面逐一介绍。
name: 属性的名字，用来区分不同的 IndexLabel，不允许有同名的属性； baseType: 表示要为 VertexLabel 还是 EdgeLabel 建立索引, 与下面的 baseValue 配合使用；
baseValue: 指定要建立索引的 VertexLabel 或 EdgeLabel 的名称；
indexFields: 要在哪些属性上建立索引，可以是为多列建立联合索引； indexType: 建立的索引类型，目前支持五种，即 Secondary、Range、Search、Shard 和 Unique。Secondary 支持精确匹配的二级索引，允许建立联合索引，联合索引支持索引前缀搜索单个属性，支持相等查询，比如：person 顶点的 city 属性的二级索引，可以用g.V().has("city", "北京") 查询"city 属性值是北京"的全部顶点 联合索引，支持前缀查询和相等查询，比如：person 顶点的 city 和 street 属性的联合索引，可以用g.V().has ("city", "北京").has('street', '中关村街道') 查询"city属性值是北京且street属性值是中关村"的全部顶点，或者g.V() .has("city", "北京")查询"city 属性值是北京"的全部顶点 secondary index 的查询都是基于"是"或者"相等"的查询条件，不支持"部分匹配"
Range 支持数值类型的范围查询必须是单个数字或者日期属性，比如：person 顶点的 age 属性的范围索引，可以用g.V().has("age", P.gt(18)) 查询"age属性值大于18"的顶点。除了P.gt()以外，还支持P.gte(), P.lte(), P.lt(),
P.eq(), P.between(), P.inside()和P.outside()等 Search 支持全文检索的索引必须是单个文本属性，比如：person 顶点的 address 属性的全文索引，可以用g.V().has("address", Text .contains('大厦')查询"address 属性中包含大厦"的全部顶点 search index 的查询是基于"是"或者"包含"的查询条件
Shard 支持前缀匹配 + 数字范围查询的索引N 个属性的分片索引，支持前缀相等情况下的范围查询，比如：person 顶点的 city 和 age 属性的分片索引，可以用g.V().has ("city", "北京").has("age", P.between(18, 30)) 查询"city 属性是北京且年龄大于等于 18 小于 30"的全部顶点 shard index N 个属性全是文本属性时，等价于 secondary index shard index 只有单个数字或者日期属性时，等价于 range index shard index 可以有任意数字或者日期属性，但是查询时最多只能提供一个范围查找条件，且该范围查找条件的属性的前缀属性都是相等查询条件
Unique 支持属性值唯一性约束，即可以限定属性的值不重复，允许联合索引，但不支持查询单个或者多个属性的唯一性索引，不可用来查询，只可对属性的值进行限定，当出现重复值时将报错 2.5.2 创建 IndexLabel schema . indexLabel ( "personByAge" ). onV ( "person" ). by ( "age" ). range (). ifNotExist (). create ();
schema . indexLabel ( "createdByDate" ). onE ( "created" ). by ( "date" ). secondary (). ifNotExist (). create ();
schema . indexLabel ( "personByLived" ). onE ( "person" ). by ( "lived" ). search (). ifNotExist (). create ();
schema . indexLabel ( "personByCityAndAge" ). onV ( "person" ). by ( "city" , "age" ). shard (). ifNotExist (). create ();
schema . indexLabel ( "personById" ). onV ( "person" ). by ( "id" ). unique (). ifNotExist (). create (); 2.5.3 删除 IndexLabel schema . indexLabel ( "personByAge" ). remove () 2.5.4 查询 IndexLabel // 获取 IndexLabel 对象
schema . getIndexLabel ( "personByAge" )
// 获取 property key 属性
schema . getIndexLabel ( "personByAge" ). baseType ()
schema . getIndexLabel ( "personByAge" ). baseValue ()
schema . getIndexLabel ( "personByAge" ). indexFields ()
schema . getIndexLabel ( "personByAge" ). indexType ()
schema . getIndexLabel ( "personByAge" ). name () 3 图数据 3.1 Vertex 顶点是构成图的最基本元素，一个图中可以有非常多的顶点。下面给出一个添加顶点的例子：
Vertex marko = graph . addVertex ( T . LABEL , "person" , "name" , "marko" , "age" , 29 );
Vertex lop = graph . addVertex ( T . LABEL , "software" , "name" , "lop" , "lang" , "java" , "price" , 328 ); 添加顶点的关键是顶点属性，添加顶点函数的参数个数必须为偶数，且满足key1 -> val1, key2 -> val2 ···的顺序排列，键值对之间的顺序是自由的。 参数中必须包含一对特殊的键值对，就是T.LABEL -> "val"，用来定义该顶点的类别，以便于程序从缓存或后端获取到该 VertexLabel 的 schema 定义，然后做后续的约束检查。例子中的 label 定义为 person。T.LABEL 就是常量 "label"，直接传入该字符串效果相同。 如果顶点类型的 Id 策略为 AUTOMATIC，则不允许用户传入 id 键值对。 如果顶点类型的 Id 策略为 CUSTOMIZE_STRING，则用户需要自己传入 String 类型 id 的值，键值对形如：T.ID, "123456"。 如果顶点类型的 Id 策略为 CUSTOMIZE_NUMBER，则用户需要自己传入 Number 类型 id 的值，键值对形如：T.ID, 123456。 如果顶点类型的 Id 策略为 PRIMARY_KEY，参数还必须全部包含该primaryKeys对应属性的名和值，如果不设置会抛出异常。比如之前person的primaryKeys是name，例子中就设置了name的值为marko。 对于非 nullableKeys 的属性，必须要赋值。 剩下的参数就是顶点其他属性的设置，但并非必须。 调用addVertex方法后，顶点会立刻被插入到后端存储系统中。 3.2 Edge 有了点，还需要边才能构成完整的图。下面给出一个添加边的例子：
Edge knows1 = marko . addEdge ( "knows" , vadas , "city" , "Beijing" ); 由（源）顶点来调用添加边的函数，函数第一个参数为边的 label，第二个参数是目标顶点，这两个参数的位置和顺序是固定的。后续的参数就是key1 -> val1, key2 -> val2 ···的顺序排列，设置边的属性，键值对顺序自由。 源顶点和目标顶点必须符合 EdgeLabel 中 source-label 和 target-label 的定义，不能随意添加。 对于非 nullableKeys 的属性，必须要赋值。 注意：当 frequency 为 multiple 时必须要设置 sortKeys 对应属性类型的值。
4 图管理 Client 支持管理一个物理部署中的多个 GraphSpace，每个 GraphSpace 可以包含多个图。不指定 GraphSpace 时使用 DEFAULT。
GraphSpace 需要服务端 core 版本不低于 1.7.0。连接更早的服务端时，客户端会退回到 legacy 模式，此时 hugeClient.supportsGraphSpace() 返回 false。
4.1 创建GraphSpace GraphSpaceManager spaceManager = hugeClient . graphSpace ();
// 定义 GraphSpace 配置
GraphSpace graphSpace = new GraphSpace ();
graphSpace . setName ( "myGraphSpace" );
graphSpace . setDescription ( "Business data graph space" );
graphSpace . setMaxGraphNumber ( 10 ); // 最大图数量
graphSpace . setMaxRoleNumber ( 100 ); // 最大角色数量
// 创建 GraphSpace
spaceManager . createGraphSpace ( graphSpace ); 4.2 GraphSpace 接口汇总 5 简单示例 简单示例见HugeGraph-Client
3 - Gremlin-Console Gremlin-Console 是由 Tinkerpop 自己开发的一个交互式客户端，用户可以使用该客户端对 Graph 做各种操作，主要有两种使用模式：
单机离线调用模式 Client/Server 请求模式 注：Gremlin-Console 只是便于用户快速上手体验，不建议在生产环境中使用。
1 单机离线调用模式 由于 lib 目录下已经包含了 HugeCore 的 jar 包，且 HugeGraph-Server 已经作为插件注册到 Gremlin-Console 中，用户可以直接写 Groovy 脚本调用 HugeGraph-Core 的代码，然后交由 Gremlin-Console 内的解析引擎执行，就能在不启动 Server 的情况下操作图。
这里提供一个示例，首先修改 hugegraph.properties 配置使用 Memory 后端 (使用其他后端可能会出现一些初始化问题)：
backend = memory
serializer = text 然后输入下述命令：
> ./bin/gremlin-console.sh -- -i scripts/example.groovy
\, ,,/
( o o)
-----oOOo-( 3) -oOOo-----
plugin activated: HugeGraph
plugin activated: tinkerpop.server
plugin activated: tinkerpop.utilities
plugin activated: tinkerpop.tinkergraph
main dict load finished, time elapsed 644 ms
model load finished, time elapsed 35 ms.
>>>> query all vertices: size = 6
>>>> query all edges: size = 6
gremlin> 这里的 -- 会被 getopts 解析为最后一个 option，这样后面的 options 就可以传入 Gremlin-Console 进行处理了。-i 代表 Execute the specified script and leave the console open on completion，更多的选项可以参考 Gremlin-Console 的源代码 。
其中 example.groovy
此时还可以继续输入 Gremlin 语句对图进行操作：
gremlin > g . V ()
==> v [ 2 : lop ]
==> v [ 1 : josh ]
==> v [ 1 : marko ]
==> v [ 1 : peter ]
==> v [ 1 : vadas ]
==> v [ 2 : ripple ]
gremlin > g . E ()
==> e [ S1: josh > 2 >> S2: lop ][ 1 : josh - created -> 2 : lop ]
==> e [ S1: josh > 2 >> S2: ripple ][ 1 : josh - created -> 2 : ripple ]
==> e [ S1: marko > 1 >> S1: josh ][ 1 : marko - knows -> 1 : josh ]
==> e [ S1: marko > 1 >> S1: vadas ][ 1 : marko - knows -> 1 : vadas ]
==> e [ S1: marko > 2 >> S2: lop ][ 1 : marko - created -> 2 : lop ]
==> e [ S1: peter > 2 >> S2: lop ][ 1 : peter - created -> 2 : lop ]
gremlin > 更多的 Gremlin 语句请参考 Tinkerpop 官网 。
2 Client/Server 请求模式 Gremlin-Console 通过 WebSocket 连接 HugeGraph-Server。默认配置使用 WsAndHttpChannelizer，可同时处理 WebSocket 和 HTTP 请求，无需切换 Channelizer。
# vim conf/gremlin-server.yaml
# ......
channelizer : org.apache.tinkerpop.gremlin.server.channel.WsAndHttpChannelizer
# ...... 确认 host、port 与 remote.yaml 一致，然后按照步骤 启动 HugeGraph-Server。
下面进入 Gremlin-Console：
> ./bin/gremlin-console.sh
\, ,,/
( o o)
-----oOOo-( 3) -oOOo-----
plugin activated: HugeGraph
plugin activated: tinkerpop.server
plugin activated: tinkerpop.utilities
plugin activated: tinkerpop.tinkergraph 连接 Server，需在配置文件中指定连接参数，在 conf 目录下有一个默认的 remote.yaml：
# cat conf/remote.yaml
hosts : [ localhost]
port : 8182
serializer : {
className : org.apache.tinkerpop.gremlin.driver.ser.GraphSONMessageSerializerV1d0,
config : {
serializeResultToString : false ,
ioRegistries : [ org.apache.hugegraph.io.HugeGraphIoRegistry]
}
} 如果 Server 开启了鉴权模式，需要在同一个文件中补上凭据：
username : admin
password : pa conf 目录下还提供了 remote-objects.yaml 和 gremlin-driver-settings.yaml，它们使用相同的 host、port 和序列化器配置。
gremlin > : remote connect tinkerpop . server conf /remote.yaml
==>Configured localhost/ 127.0 . 0.1 : 8182 Server 端的图以图空间限定名绑定，因此图空间 DEFAULT 下的图 hugegraph 绑定名为 DEFAULT-hugegraph，其 traversal source 绑定名为 __g_DEFAULT-hugegraph。裸写 hugegraph 在 Server 端无法解析，而 DEFAULT-hugegraph 又不是合法的 Groovy 标识符，所以远程脚本需要通过别名访问 traversal source。如果启动 HugeGraph-Server 时预加载了示例图，查询方式如下：
gremlin > import org.apache.tinkerpop.gremlin.driver.Cluster
gremlin > cluster = Cluster . open ( 'conf/remote.yaml' )
gremlin > client = cluster . connect (). alias ([ 'g' : '__g_DEFAULT-hugegraph' ])
gremlin > client . submit ( 'g.V().count()' ). all (). get ()[ 0 ]. object
==> 6
gremlin > client . submit ( 'g.V().toList().size()' ). all (). get ()[ 0 ]. object
==> 6
gremlin > client . close (); cluster . close () 注意：在 Client/Server 模式下，所有和 Server 有关的操作都要加上 :> ，如果不加，表示在 console 本地操作。:> 发送的脚本不带别名，因此只能使用 Server 自身已绑定的名称。
更多关于 Gremlin-Console 的使用，请参考 Tinkerpop 官网 。
