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圖數(shù)據(jù)庫GDB可以輕松的對IT、網(wǎng)絡運營的海量數(shù)據(jù)進行建模，將原始關系型數(shù)據(jù)庫中結構化數(shù)據(jù)轉換圖數(shù)據(jù)庫中的節(jié)點和邊，不僅能減少DBA的數(shù)據(jù)建模工作量，又能夠提升查詢效率。解決傳統(tǒng)解決方案中數(shù)據(jù)量超過一定量級時不能使用數(shù)據(jù)庫和使用CMDB周期長且不夠靈活的問題。

下面示例采用USAir97的機場運輸?shù)膁ataset對具體應用加以說明。

示例示意圖

航站樞紐節(jié)點連接示意圖如下：

示例數(shù)據(jù)模型

圖數(shù)據(jù)模型抽象以每個機場航運站為節(jié)點，航運站間的運輸路線為邊。其中：

節(jié)點中包含航運站名稱，航運站坐標位置。
邊中包含所連接的航運站，及航運站之間的距離。

代碼示例

查看一共有多少點。
```
g.V().count()
```
查看一共有多少邊。
```
g.E().count()
```

查看樞紐節(jié)點，一共有多少節(jié)點連入。

g.V('118').in().count() //118為"Chicago O'hare Intl"節(jié)點

一共有哪些連入節(jié)點。

g.V('118').in().id()

返回結果：

65  //"Portland Intl"
94  //"General Mitchell Intll"
95  //"Greater Buffalo Intl"
8   //"Anchorage Intl"
...

查看樞紐節(jié)點，一共連了多少節(jié)點。

g.V('118').out().count()

一共連了哪些節(jié)點。

g.V('118').out().id()

返回結果：

201  //"San Francisco Intl"
221  //"Raleigh-Durham Intll"
301  //"Tampa Intl"
232   //"Memphis Intl"
...

最優(yōu)運輸路徑選擇：從”Wiley Post-Will Rogers Mem” 節(jié)點運輸貨物至 “Shreveport Regional” 的最優(yōu)路徑選擇。

g.V("1").store("x").repeat(out().where(without("x")).aggregate("x")).until(hasId("267")).path()

返回結果：

[v[1],v[4],v[47]，v[255],v[267]]
// "Wiley Post-Will Rogers Mem" -> "Fairbanks Intl" -> "Seattle-Tacoma Intl" -> "The William B Hartsfield Atlan" -> "Shreveport Regional"

運輸路線統(tǒng)計分析：每次運輸一個節(jié)點添加運輸貨物事件記錄，查詢時可按貨物查詢運輸路線，達到運輸路線統(tǒng)計，貨物追蹤及貨物信息統(tǒng)計等。
```
g.V('1').property('cargo1', 1)
g.V().properties('cargo1').valueMap(true)
```
返回結果：
```
v[1]
[id:1,key:cargo1,value:1]
[id:4,key:cargo1,value:2]
[id:47,key:cargo1,value:3]
```
貨物運輸路線跟蹤：在貨物運輸完或運輸途中，可以根據(jù)圖數(shù)據(jù)庫中留下的記號，追蹤貨物在運輸網(wǎng)中的路徑。
```
g.V().has("cargo1").valueMap(true)
```
返回結果：
```
[id:1,label:vertex,cargo1:[1]]
[id:4,label:vertex,cargo1:[2]]
[id:47,label:vertex,cargo1:[3]]
```

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網(wǎng)絡運維場景

示例示意圖

示例數(shù)據(jù)模型

代碼示例