ArangoDB Graphs 系列——02 基础图技能

本文内容来源于官网2019版的课程，使用美国机场航班真实数据，来构建图并写一些有趣的查询。

ArangoDB

官方对ArangoDB的介绍中，它式一个原生多模型数据库

• 多模型：支持3种主要的NoSQL数据模型，即key-value, documents, graph
• 原生：使用相同的底层核心和一套查询语言（即AQL）来支持以上数据模型

ArangoDB的存储层级如下图所示

1. 可以建立多个Databases，其中可包含任意数量的collections，安装好之后，有一个默认的数据库 _system

2. Collections可以包含任意数量的documents。ArangoDB中有两类型的collection: document collection和edge collection

3. Documents中存储的都是JSON对象，这些JSON对象中会含有一些系统自带的属性，如 _key, _id, _rev, _from, _to

图基础

在ArangoDB中，每个边都有单一明确的方向，如果两个点之间是双向的关系，则需要两个方向的边来表示。不过在图遍历时，你可以使用 ANY来忽略边的方向（另外两种方向是 INBOUND和OUTBOUND)

ArangoDB允许你存储各种不同形状和体量的图，比如DAG有向无环图/有环/自环/多图（即两个顶点之间有多个边）。

顶点和边都是JSON document，所以说你可以存储任意想存的信息。

数据集

案例中使用的数据集来自于美国超过3000个机场，30万个航班在2008年1月1日至1月15日期间的数据

其中airport节点的结构如下，可看到每个机场包含全称，机场缩写，所在城市，州，经纬度，是否有VIP休息室等属性。

flights的结构如下，其中包含航班号，尾号，承运人编号，起飞降落时间地点等信息。

以下是几个样例数据，会分别存储在airports和flights各自的collection中。

如果要形成图，可以把airports当成顶点， flights当成边。airport中的 _id属性可以作为 flights中 _from和_to的值，从而表示某航班是从哪个机场飞到哪

最后对ArangoDB中的两类collection做个总结：

Document collections	Edge collections
包含document，每个document都是JSON对象	包含含有特殊边属性的document，即 _from和_to
内置索引，每个document可以通过_key被快速检索到	每个edge collection都内置边索引
document可用作图中的顶点，换句话说，如果不建立图，也可以当做普通document使用	相当于RDBMS中存储多对多关系的cross table

下载和安装ArangoDB

之前的文章中已经介绍过了下载安装，一旦server启动后，可以通过在浏览器中访问http://localhost:8529 来打开web界面（ArangoDB社区把该UI界面称为 Aardvark)

本文仍然使用默认的 _system数据库为例

数据导入

从arangodb_demodata下载示例数据集，并解压得到两个.csv文件，分别是airports.csv和flights.csv

导入 Airports

使用导入工具arangoimport，在命令行中键入命令来导入数据

arangoimport --file airports.csv的解压路径 --collection airports --create-collection true --type csv
复制代码

可以使用--help来查看arangoimport帮助：

arangoimport --help
复制代码

如果使用的不是默认root用户，可以使用 --server.username name来指定，如果没设置密码或者取消了登录认证，则看到提示要输入密码时直接回车。

解压后的airports.csv片段如下：

在命令行中敲入导入命令行，会看到类似如下的反馈：

arangoimport在背后做了什么呢？

• 创建了一个新document collection，名叫 airports, 使用_key作为索引
• CSV文件中的每一行都建立一个document，除了首行和最后一行(为空行）
• csv的首行定义了属性名称

打开web界面，左侧菜单栏选择COLLECTIONS，可以看到airports，打开后即可浏览刚才导入的数据，如下图：

导入 Flights

参考

[1]Graph Course for Freshers