创建分布式图数据库JanusGraph对象的两种方法

简介:
JanusGraph 是一个分布式图数据库,相对于neo4j可进行横向扩展,且存储和图引擎分离,架构优美,本文将介绍JanusGraph的两种创建方式。


1、添加Maven依赖


<dependency>
    <groupId>org.janusgraph</groupId>
    <artifactId>janusgraph-core</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
</dependency>
     
<dependency>
    <groupId>org.janusgraph</groupId>
    <artifactId>janusgraph-cassandra</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
</dependency>
     
<dependency>
    <groupId>org.janusgraph</groupId>
    <artifactId>janusgraph-es</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
</dependency>


有以下两种方式构建JanusGraph对象

1、通过配置文件构建图对象


JanusGraph graph = JanusGraphFactory.open("janusgraph/conf/janusgraph-cassandra-es.properties");
graph.close();


2、通过Configuration构建图对象

import org.apache.commons.configuration.BaseConfiguration;
import org.apache.tinkerpop.gremlin.process.traversal.dsl.graph.GraphTraversalSource;
import org.janusgraph.core.JanusGraph;
import org.janusgraph.core.JanusGraphFactory;
 
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        BaseConfiguration config = new BaseConfiguration();
 
        ////////////使用内存作为存储端
        //config.setProperty("storage.backend", "inmemory");
 
        //////////使用cassandra+es作为存储端
        config.setProperty("storage.backend", "cassandrathrift");
        config.setProperty("storage.cassandra.keyspace", "janus");
        config.setProperty("storage.hostname", "127.0.0.1");
        config.setProperty("index.search.backend", "elasticsearch");
        config.setProperty("index.search.hostname", "127.0.0.1");
 
        config.setProperty("cache.db-cache", "true");
        config.setProperty("cache.db-cache-time", "300000");
        config.setProperty("cache.db-cache-size", "0.5");
        ;
 
        JanusGraph graph = JanusGraphFactory.open(config);
        GraphTraversalSource g = graph.traversal();
 
        //其它逻辑代码
 
        g.tx().rollback();
        graph.close();
 
    }
}


参考:JanusGraph教程

相关实践学习
阿里云图数据库GDB入门与应用
图数据库(Graph Database,简称GDB)是一种支持Property Graph图模型、用于处理高度连接数据查询与存储的实时、可靠的在线数据库服务。它支持Apache TinkerPop Gremlin查询语言,可以帮您快速构建基于高度连接的数据集的应用程序。GDB非常适合社交网络、欺诈检测、推荐引擎、实时图谱、网络/IT运营这类高度互连数据集的场景。 GDB由阿里云自主研发,具备如下优势: 标准图查询语言:支持属性图,高度兼容Gremlin图查询语言。 高度优化的自研引擎:高度优化的自研图计算层和存储层,云盘多副本保障数据超高可靠,支持ACID事务。 服务高可用:支持高可用实例,节点故障迅速转移,保障业务连续性。 易运维:提供备份恢复、自动升级、监控告警、故障切换等丰富的运维功能,大幅降低运维成本。 产品主页:https://www.aliyun.com/product/gdb
目录
相关文章
|
2月前
|
消息中间件 Java Kafka
在Java中实现分布式事务的常用框架和方法
总之,选择合适的分布式事务框架和方法需要综合考虑业务需求、性能、复杂度等因素。不同的框架和方法都有其特点和适用场景,需要根据具体情况进行评估和选择。同时,随着技术的不断发展,分布式事务的解决方案也在不断更新和完善,以更好地满足业务的需求。你还可以进一步深入研究和了解这些框架和方法,以便在实际应用中更好地实现分布式事务管理。
|
6天前
|
数据采集 数据库 Python
有哪些方法可以验证用户输入数据的格式是否符合数据库的要求?
有哪些方法可以验证用户输入数据的格式是否符合数据库的要求?
114 75
|
2月前
|
存储 监控 安全
数据库多实例的部署与配置方法
【10月更文挑战第23天】数据库多实例的部署和配置需要综合考虑多个因素,包括硬件资源、软件设置、性能优化、安全保障等。通过合理的部署和配置,可以充分发挥多实例的优势,提高数据库系统的运行效率和可靠性。在实际操作中,要不断总结经验,根据实际情况进行调整和优化,以适应不断变化的业务需求。
|
2月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
Oracle数据库优化方法
【10月更文挑战第25天】Oracle数据库优化方法
61 7
|
2月前
|
存储 缓存 监控
解决分布式系统演进过程中数据一致性问题的方法
【10月更文挑战第24天】解决分布式系统演进过程中数据一致性问题是一个复杂而又重要的任务。需要综合运用多种方法和技术,根据具体的系统需求和场景,选择合适的解决方案。同时,不断地进行优化和改进,以适应不断变化的分布式系统环境。
99 4
|
2月前
|
SQL Java 数据库连接
canal-starter 监听解析 storeValue 不一样,同样的sql 一个在mybatis执行 一个在数据库操作,导致解析不出正确对象
canal-starter 监听解析 storeValue 不一样,同样的sql 一个在mybatis执行 一个在数据库操作,导致解析不出正确对象
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Go语言项目高效对接SQL数据库:实践技巧与方法
在Go语言项目中,与SQL数据库进行对接是一项基础且重要的任务
115 11
|
3月前
|
SQL 数据库 数据库管理
数据库SQL函数应用技巧与方法
在数据库管理中,SQL函数是处理和分析数据的强大工具
|
3月前
|
SQL 存储 监控
串口调试助手连接SQL数据库的技巧与方法
串口调试助手是电子工程师和软件开发人员常用的工具,它能够帮助用户进行串口通信的调试和数据分析
|
3月前
|
NoSQL Java Redis
太惨痛: Redis 分布式锁 5个大坑,又大又深, 如何才能 避开 ?
Redis分布式锁在高并发场景下是重要的技术手段,但其实现过程中常遇到五大深坑:**原子性问题**、**连接耗尽问题**、**锁过期问题**、**锁失效问题**以及**锁分段问题**。这些问题不仅影响系统的稳定性和性能,还可能导致数据不一致。尼恩在实际项目中总结了这些坑,并提供了详细的解决方案,包括使用Lua脚本保证原子性、设置合理的锁过期时间和使用看门狗机制、以及通过锁分段提升性能。这些经验和技巧对面试和实际开发都有很大帮助,值得深入学习和实践。
太惨痛: Redis 分布式锁 5个大坑,又大又深, 如何才能 避开 ?