摘要:Gremlin是图数据库查询使用最普遍的基础查询语言.Gremlin的图灵完备性,使其能够编写非常复杂的查询语句.对于复杂的问题,我们该如何编写一个复杂的查询?以及我们该如何理解已有的复杂查询?本文带你逐步抽丝剥茧,完成复杂查询的调试. 1. Gremlin简介 Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言.Gremlin是一种函数式数据流语言,可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图(property graph)的遍历或查询.每个Gremlin遍历由一系列步骤

我们在百度搜索中,可以看到与自己搜索度内容越相关度,排在越前面,这个需求可以在mongodb中很简单度实现,mongodb的全文索引不仅可以返回相匹配的查询结果,而且可以告诉你查询结果与你的查询条件多么的匹配 全文索引相似度: $meta操作符:{score:{$meta:'textScore'}} 写在查询条件后面可以返回返回结果的相似度,与sort一起使用,可以达到很好的实用效果. 查找 > db.test2.find() { "_id" : ObjectId("5

记录下,在上2回的数据基础之上,附带一个互信息(MI,Mutual Information)可以计算词之间的相关度 标准互信息 MI(X,Y)=log2p(x,y)/p(x)p(y) 值越大于0 则趋于更相关,反之则互补. 通过查询得到词的数据,以及词组的共现数量,然后到Matlabe里计算下. 我选择了其中一个总词量为30993453的库做为源 通过查询可知以下内容, 北京(词数)=40998 喜爱(词数)=878 联合(共现数)=75 相关度计算结果 log10(30993453/40998

学习gremlin语言的目的:测试图数据,支持gremlin语句,所以必须系统学习一下!!!! 一.基础查询 g.V() 查询所有的顶点 g.V(3) 查询顶点id为3的点.字符串id的要到引号V("tarzan") g.E() 查询所有的边 g.E('S3:TinkerPop>4>>S4:Gremlin') 根据顶点查询 g.V().id() 先查询V()所有点,再id(),获取所有点的id() g.E().id()g.V(1).label() 查询id为1 的点

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/144.html 移动互联网增进了人与人之间的联系,其中基于位置信息的服务(Location Based Service,LBS)起到很重要的促进作用.在移动互联网的大环境下,每个手机都变成了一个位置追踪设备,为人们提供了非常丰富的位置服务.无论是附近的人,还是摇一摇等耳熟能详的应用都需要LBS在后台的支撑.但是,目前位置信息的使用过程中存在诸多挑战如相邻计算不准确等.由于

序言 之前对hibernate中的查询总是搞混淆,不明白里面具体有哪些东西.就是因为缺少总结.在看这篇文章之前,你应该知道的是数据库的一些查询操作,多表查询等,如果不明白,可以先去看一下 MySQL数据表查询操作详解  ,以至于看这篇文章不用那么吃力. --WH 一.hibernate中的5种检索方式 1.1.导航对象图检索方式 根据已经加载的对象导航到其他对象 例如:在前面的各种映射关系中,实体类包含对其他类对象的引用. Dept d = (Dept) session.get(Dept.cla

序言 1.MySQL表操作(创建表,查询表结构,更改表字段等), 2.MySQL的数据类型(CHAR.VARCHAR.BLOB,等), 本节比较重要,对数据表数据进行查询操作,其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接).LEFT JOIN(左连接).RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询. 通过本节的学习,可以让你知道这些基本的复杂查询是怎么实现的,但是建议还是需要多动手去敲,虽然理解了什么是内连接等,但是从理解到学会,是完全不一样的感觉. --WH 一.单表查询 1.1.查

原文来自于:http://www.infoq.com/cn/news/2015/07/redis-geo 移动互联网增进了人与人之间的联系,其中基于位置信息的服务(Location Based Service,LBS)起到很重要的促进作用.在移动互联网的大环境下,每个手机都变成了一个位置追踪设备,为人们提供了非常丰富的位置服务.无论是附近的人,还是摇一摇等耳熟能详的应用都需要LBS在后台的支撑.但是,目前位置信息的使用过程中存在诸多挑战如相邻计算不准确等.由于经常面对海量数据请求,通常位置服务的

提高性能 短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵.match查询仅仅是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中,而match_phrase查询则须要计算和比較多个可能反复词条(Multiple possibly repeated)的位置. 在Lucene Nightly Benchmarks中,显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍,比一个邻近度查询(一个拥有slop的短语查询)快大概20倍. 当然,这个代价是在搜索期间而不是索引期间付出的. T

序言 之前对hibernate中的查询总是搞混淆,不明白里面具体有哪些东西.就是因为缺少总结.在看这篇文章之前,你应该知道的是数据库的一些查询操作,多表查询等 --WH 一.hibernate中的5种检索方式 1.1.导航对象图检索方式 根据已经加载的对象导航到其他对象 例如:在前面的各种映射关系中,实体类包含对其他类对象的引用. Dept d = (Dept) session.get(Dept.class,2); d.getStaffSet().size(); //d对象关联Staff集合,h

来源参考https://www.cnblogs.com/whgk/p/6149009.html 跟着源博客敲一遍可以加深对数据库的理解,同时对其中一些代码做一些改变,可以验证自己的理解. 本文改动了其中的一些代码和内容,删除了其中比较简单的内容,以便于操作和理解. 一.单表查询 创建查询环境 CREATE TABLE fruits( f_id ) NOT NULL, s_id INT NOT NULL, f_name ) NOT NULL, f_price ,) NOT NULL, PRIMAR

转自:https://www.cnblogs.com/whgk/p/6149009.html 序言 1.MySQL表操作(创建表,查询表结构,更改表字段等), 2.MySQL的数据类型(CHAR.VARCHAR.BLOB,等), 本节比较重要,对数据表数据进行查询操作,其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接).LEFT JOIN(左连接).RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询. 通过本节的学习,可以让你知道这些基本的复杂查询是怎么实现的,但是建议还是需要多动手去敲,虽然理

注意:使用QueryParser查询,关键词是会被分词的,如果不需要分词,可以选择使用Lucene提供的API查询类. Lucene提供了丰富的API来组合定制你所需要的查询器,同时也可以利用Query Parser提供的强大的查询语法解析来构造你想要的查询器.本文章详细的介绍了Lucene的查询语法.通过Java语法分析器把一个查询字符串解析成 Lucene的查询器.在你选择使用Query Parser前,请考虑以下事项: 如果你打算在程序中拼接查询语法串然后再利用Query Parser转换

剑指Offer - 九度1349 - 数字在排序数组中出现的次数2013-11-23 00:47 题目描述: 统计一个数字在排序数组中出现的次数. 输入: 每个测试案例包括两行: 第一行有1个整数n,表示数组的大小.1<=n <= 10^6. 第二行有n个整数,表示数组元素,每个元素均为int. 第三行有1个整数m,表示接下来有m次查询.1<=m<=10^3. 下面有m行,每行有一个整数k,表示要查询的数. 输出: 对应每个测试案例,有m行输出,每行1整数,表示数组中该数字出现的次

matchAllQuery 匹配所有文档 queryStringQuery 基于Lucene的字段检索 wildcardQuery 通配符查询匹配多个字符,?匹配1个字符* termQuery 词条查询 matchQuery 字段查询 idsQuery 标识符查询 fuzzyQuery 文档相似度查询 includeLower includeUpper 范围查询 boolQuery 组合查询(复杂查询) SortOrder 排序查询 插入样例数据: 插入样例数据: curl -XPOST htt

Shingle Token Filter A token filter of type shingle that constructs shingles (token n-grams) from a token stream. In other words, it creates combinations of tokens as a single token. For example, the sentence "please divide this sentence into shingle

一.简介 大多数查询都使用 了标准的Solr语法.这种语法是Solr最常见的,由默认查询解析器负责处理.Solr的默认查询解析器是Lucene查询解析器[LuceneQParserPlugin类实现].Lucene查询解析器全面支持Lucene语法及Solr的一些专用扩展. 二.Lucene查询解析器语法 1.字段搜索 在Solr索引中搜索一个值时,一般来说是在特定字段上进行查找.字段搜索语法是:字段名称+‘:’+搜索内容,举例如下: title:solr 或 title:"apache sol

序言 1.MySQL表操作(创建表,查询表结构,更改表字段等), 2.MySQL的数据类型(CHAR.VARCHAR.BLOB,等), 本节比较重要,对数据表数据进行查询操作,其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接).LEFT JOIN(左连接).RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询. 通过本节的学习,可以让你知道这些基本的复杂查询是怎么实现的,但是建议还是需要多动手去敲,虽然理解了什么是内连接等,但是从理解到学会,是完全不一样的感觉. --WZY 一.单表查询 1.1.

1.简单介绍 springboot 使用springdata操作es,ElasticsearchRepository使用QueryBuilder构造查询条件 2.集成es //maven集成 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dep

在本文中,我们将介绍 GraphScope 图交互式查询引擎 GAIA-IR,它支持高效的 Gremlin 语言表达的交互图查询,同时高度抽象了图上的查询计算,具有高可扩展性. 背景介绍 在海量数据的分析中,图查询是一种重要的工具.Gremlin[1] 是由 Apache Tinkerpop 提出并维护的工业界标准的图查询语言,被业界流行图数据库广泛应用,例如 Neo4j[2] .OrientDB[3].JanusGraph[4].Microsoft Cosmos DB[5] 以及 Amazon

本文首发于 OPPO 数智技术公众号,WeChat ID: OPPO_tech 1.什么是图数据库 图数据库(Graph database)是以图这种数据结构存储和查询的数据库.与其他数据库不同,关系在图数据库中占首要地位.这意味着应用程序不必使用外键或带外处理(如 MapReduce)来推断数据连接.与关系数据库或其他 NoSQL 数据库相比,图数据库的数据模型也更加简单,更具表现力. 图数据库在社交网络.知识图谱.金融风控.个性化推荐.网络安全等领域应用广泛. 2.图数据库调研 2.1.调研