标签: bulbs

我想知道有一个ORM与图数据库(fe Neo4j)的解决方案(或需要).我跟踪关系(A与B相关,它与A通过C等相关,从而构建一个大图)实体(包括那些实体的附加属性)并需要将它们存储在DB中,我认为图形数据库完全适合这项任务.

现在,对于类似sql的数据库,我使用sqlalchemyśORM来存储我的对象,特别是因为我可以从数据库中检索对象并以pythonic样式使用它们(使用它们的方法等).

Neo4j或其他Graph-DB是否有任何对象映射解决方案,以便我可以在Graph-DB中存储和检索python对象并轻松使用它们？

或者你会编写一些函数或适配器,如python sqlite文档(http://docs.python.org/library/sqlite3.html#letting-your-object-adapt-itself)来检索和存储对象？

是否有支持neo4j的R库？我想从neo4j构建一个R图(例如igraph),反之亦然 - 在neo4j中存储一个R图.

更准确地说,我正在寻找类似于Python的bulbflow的东西.

更新

R有一个新的neo4j驱动程序看起来很有希望:http://nicolewhite.github.io/RNeo4j/ .我改变了正确的答案.

我目前正在为neo4j使用嵌入式python绑定.我目前没有任何问题,因为我的图表非常小(稀疏和高达100个节点).我正在开发的算法在图上涉及相当多的遍历,更具体地说是图上的DFS以及不同的子图.在未来,我打算在大图上运行算法(据说是稀疏的,有数百万个节点).

有与python /的Neo4j绑定的性能阅读不同的线程在这里,在这里,我不知道我是否应该已经切换到一些REST API客户端的Python(如bulbflow,py2neo,neo4jrestclient),直到我太远改变所有代码.

不幸的是,我没有找到任何综合的信息来源来比较不同的方法.

任何人都可以进一步了解这个问题吗？选择其中一个选项时,我应该考虑哪些标准？

我想Neo4j用python脚本将一些数据放到数据库中.我认为bulbflow可以很容易地做到这一点.

我在他们的主页和文档中有这个小脚本.

#!/usr/bin/python
from bulbs.neo4jserver import Graph
g = Graph()
james = g.vertices.create(name="James")

但是当我运行它时,我收到此错误:

Traceback (most recent call last):
  File "./bulb.py", line 4, in <module>
    james = g.vertices.create(name="James")
  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/bulbs/element.py", line 565, in create
    resp = self.client.create_vertex(data, keys=_keys)
  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/bulbs/neo4jserver/client.py", line 424, in create_vertex
    return self.create_indexed_vertex(data, index_name, keys=keys)
  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/bulbs/neo4jserver/client.py", line 1054, in create_indexed_vertex
    return self.gremlin(script,params)
  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/bulbs/neo4jserver/client.py", line 384, in gremlin
    return self.request.post(path, params)
  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/bulbs/rest.py", line 131, in post
    return self.request(POST, path, params)
  File …

我现在正在尝试学习如何使用Python中的Bulbflow连接到Neo4j服务器并在其上运行Cypher查询.我不明白的是连接到neo4j服务器的两种可能性之间的区别:

1)图表

from bulbs.neo4jserver import Graph
g = Graph()

2)Neo4jClient

from bulbs.neo4jserver import Neo4jClient
client = Neo4jClient()

有谁能请解释这里的概念差异？哪种方式更好的选择我是否想要执行(相当多)Cypher查询服务器并最终并行执行？

PS:我没有足够的声誉为这个问题创建一个标签"bulbflow":)

所以,我在mac-osx上使用python3.2和灯泡,使用rexster和orientdb.细节:

orientdb - 从他们的页面下载标准

〜/工作区/ orientdb社区-1.7-RC1

运行服务器, ./bin/server.sh

database - orientdb database~/databases/orientdb/dev-db-01

rexster - 来自github git clone的标准结账git://github.com/tinkerpop/rexster.wiki.git~/ workspace /

配置/ rexster.xml:

        ...
        <graph>
        <graph-enabled>true</graph-enabled>
        <graph-name>dev-db-01</graph-name>
        <graph-type>orientgraph</graph-type>
        <graph-location>local:*<path to...>*/databases/orientdb/dev-db-01</graph-location>
        <properties>
            <username>admin</username>
            <password>admin</password>
        </properties>
        <extensions>
            <allows>
                <allow>tp:gremlin</allow>
            </allows>
        </extensions>
    </graph>
    ...

Python代码:

from bulbs.rexster import Graph
from bulbs.config import Config
config = Config("http://localhost:8182/dev-db-01/", username="admin", password="admin")
g = Graph(config)

问题:

Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module>   File "/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.2/lib/python3.2/site-packages/bulbs/rexster/graph.py", li ne 56, in __init__                                                 

    super(Graph, self).__init__(config)   File "/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.2/lib/python3.2/site-packages/bulbs/base/graph.py", line …

建立

我正在使用Titan Rexster(titan-server-0.4.4.zip)和Elasticsearch后端在Ubuntu 12.4服务器上运行推荐系统.为了连接到Rexster Server,我使用Bulbflow库进行python.

Beta似乎运行良好3周,但随着负载"增加"(只有几个用户~10),Rexster服务器停止响应.我不知道我的rexster配置是错误的还是我没有正确使用Bulbflow库.

Rexster/Titan配置

这是我的rexster-cassandra-es.xml:

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <rexster>
        <http>
            <server-port>8182</server-port>
            <server-host>0.0.0.0</server-host>
            <base-uri>http://MY_IP</base-uri>
            <web-root>public</web-root>
            <character-set>UTF-8</character-set>
            <enable-jmx>false</enable-jmx>
            <enable-doghouse>true</enable-doghouse>
            <max-post-size>2097152</max-post-size>
            <max-header-size>8192</max-header-size>
            <upload-timeout-millis>30000</upload-timeout-millis>
            <thread-pool>
                <worker>
                    <core-size>20</core-size>
                    <max-size>40</max-size>
                </worker>
                <kernal>
                    <core-size>10</core-size>
                    <max-size>20</max-size>
                </kernal>
            </thread-pool>
            <io-strategy>leader-follower</io-strategy>
        </http>
        <rexpro>
            <server-port>8184</server-port>
            <server-host>0.0.0.0</server-host>
            <session-max-idle>1790000</session-max-idle>
            <session-check-interval>3000000</session-check-interval>
            <connection-max-idle>180000</connection-max-idle>
            <connection-check-interval>3000000</connection-check-interval>
            <enable-jmx>false</enable-jmx>
            <thread-pool>
                <worker>
                    <core-size>8</core-size>
                    <max-size>8</max-size>
                </worker>
                <kernal>
                    <core-size>4</core-size>
                    <max-size>4</max-size>
                </kernal>
            </thread-pool>
            <io-strategy>leader-follower</io-strategy>
        </rexpro>
        <shutdown-port>8183</shutdown-port>
        <shutdown-host>127.0.0.1</shutdown-host>
        <script-engines>
            <script-engine>
                <name>gremlin-groovy</name>
                <reset-threshold>-1</reset-threshold>
                <imports>com.tinkerpop.gremlin.*,com.tinkerpop.gremlin.java.*,com.tinkerpop.gremlin.pipes.filter.*,com.tinkerpop.gremlin.pipes.sideeffect.*,com.tinkerpop.gremlin.pipes.transform.*,com.tinkerpop.blueprints.*,com.tinkerpop.blueprints.impls.*,com.tinkerpop.blueprints.impls.tg.*,com.tinkerpop.blueprints.impls.neo4j.*,com.tinkerpop.blueprints.impls.neo4j.batch.*,com.tinkerpop.blueprints.impls.orient.*,com.tinkerpop.blueprints.impls.orient.batch.*,com.tinkerpop.blueprints.impls.dex.*,com.tinkerpop.blueprints.impls.rexster.*,com.tinkerpop.blueprints.impls.sail.*,com.tinkerpop.blueprints.impls.sail.impls.*,com.tinkerpop.blueprints.util.*,com.tinkerpop.blueprints.util.io.*,com.tinkerpop.blueprints.util.io.gml.*,com.tinkerpop.blueprints.util.io.graphml.*,com.tinkerpop.blueprints.util.io.graphson.*,com.tinkerpop.blueprints.util.wrappers.*,com.tinkerpop.blueprints.util.wrappers.batch.*,com.tinkerpop.blueprints.util.wrappers.batch.cache.*,com.tinkerpop.blueprints.util.wrappers.event.*,com.tinkerpop.blueprints.util.wrappers.event.listener.*,com.tinkerpop.blueprints.util.wrappers.id.*,com.tinkerpop.blueprints.util.wrappers.partition.*,com.tinkerpop.blueprints.util.wrappers.readonly.*,com.tinkerpop.blueprints.oupls.sail.*,com.tinkerpop.blueprints.oupls.sail.pg.*,com.tinkerpop.blueprints.oupls.jung.*,com.tinkerpop.pipes.*,com.tinkerpop.pipes.branch.*,com.tinkerpop.pipes.filter.*,com.tinkerpop.pipes.sideeffect.*,com.tinkerpop.pipes.transform.*,com.tinkerpop.pipes.util.*,com.tinkerpop.pipes.util.iterators.*,com.tinkerpop.pipes.util.structures.*,org.apache.commons.configuration.*,com.thinkaurelius.titan.core.*,com.thinkaurelius.titan.core.attribute.*,com.thinkaurelius.titan.core.util.*,com.thinkaurelius.titan.example.*,org.apache.commons.configuration.*,com.tinkerpop.gremlin.Tokens.T,com.tinkerpop.gremlin.groovy.*</imports>
            <static-imports>com.tinkerpop.blueprints.Direction.*,com.tinkerpop.blueprints.TransactionalGraph$Conclusion.*,com.tinkerpop.blueprints.Compare.*,com.thinkaurelius.titan.core.attribute.Geo.*,com.thinkaurelius.titan.core.attribute.Text.*,com.thinkaurelius.titan.core.TypeMaker$UniquenessConsistency.*,com.tinkerpop.blueprints.Query$Compare.*</static-imports>
            </script-engine>
        </script-engines>
        <security>
            <authentication>
                <type>none</type>
                <configuration>
                    <users>
                        <user>
                            <username>rexster</username>
                            <password>rexster</password>
                        </user>
                    </users>
                </configuration>
            </authentication>
        </security>
        <metrics>
            <reporter> …

我正在构建一个基于neo4j的数据密集型Python应用程序,出于性能原因,我需要在每次事务中创建/恢复多个节点和关系.session.commit()在灯泡中是否有相当于SQLAlchemy的声明？

编辑:

对于那些感兴趣的人来说,开发了一个可以原生实现该功能的灯泡接口,其功能与SQLAlchemy非常相似:https: //github.com/chefjerome/graphalchemy

我正在构建一个使用BulbFlow的应用程序.BulbFlow ORM类似于Django ORM.作为一个实际的数据库后端,我使用的是带有Rexster 2.2.0的OrientDB 1.3.0.

我想知道是否有人对使用这两种产品有任何见解.BulbFlow允许基于Python的数据模型定义.但是OrientDB有自己的模式定义系统,包括类和约束.有没有办法一起使用它们？或者是Rexster/BulbFlow已经使用了OrientDB的约束系统？

提前感谢您的见解.

我正在使用最新的社区Neo4j(2.2.0-M03)来存储我的图表.我有兴趣从Python访问它.根据官方Neo4j 文档,有几种选择.

根据我的理解,通过检查文档,玩一下,并查看这篇文章,py2neo是唯一一个支持Neo4j 2(和标签).但是,如果我想在Neo4j上编写和运行特定的算法,我应该使用Gremlin,通过灯泡,但是它似乎不支持Neo4j 2.

现在,我想使用一些目前不在Neo4j中的自定义算法,比如Spreading Activation.是用Java编写Neo4j直接编写算法,使用cypher命令通过py2neo从Python运行它们是唯一的选择吗？我错过了什么吗？

干杯

PS.我想发布我引用的所有软件的链接,但不幸的是我需要至少10个声望才能发布超过2个链接...

我正在使用这个api ..其函数调用如下:

g.vertices.index.lookup(identifier="value")

现在请注意,idenitifier是一个我尚未定义但由api解析的变量,value是一个字符串.

类似的事情发生在pymongo api:http://api.mongodb.org/python/current/tutorial.html

db = client.test_database

等于

db = client["test_database"]

test_database在第一种情况下,即使用户没有定义该变量..但mongo可以理解,在我的数据存储区中,我是否有一个名为test_database的数据库.

现在,我遇到的问题是:我的数据存储区中有一个冒号..

这就是说:

g.vertices.index.lookup(bad:identifier="value")

请参阅查询中的冒号..

而这个api没有那个mongo类型的字典实现..

我知道,我应该解决这个问题,为什么我会得到这个结肠..但这就是我现在所困扰的......

问题是因为结肠,我得到了

g.vertices.index.lookup(bad:identifier="value")
                           ^
SyntaxError: invalid syntax

我该如何解决这个问题