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-Studio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。

目前 HugeGraph-Client 只允许连接服务端已存在的图，无法自定义图进行创建。其创建方法如下：

// HugeGraphServer地址："http://localhost:8080"
// 图的名称："hugegraph"
HugeClient hugeClient = HugeClient.builder("http://localhost:8080", "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 / Studio中通过gremlin来操作时，不需要使用HugeClient，可以忽略。

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-Studio中通过gremlin创建schema对象：

schema = graph.schema()

下面分别对三种元数据的定义过程进行介绍。

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、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；

• 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-Studio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和 nullableKeys，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：

• 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。

• 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 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()

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 和 nullableKeys，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: 边连接的源顶点类型名，只允许设置一个；

• targetLabel: 边连接的目标顶点类型名，只允许设置一个；

• 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；

• properties: 定义边的属性

• 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。

• enableLabelIndex：与顶点中的 enableLabelIndex 概念一致，不再赘述

• 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

2.4.2 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()

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。
• 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 简单示例

简单示例见HugeGraph-Client