如何快速、即时、符合直觉地去处理 Nebula Java Client 中的数据解析?读这一篇就够了。

图数据库 NebulaGrpah 的论坛和微信群里,有不少用户问及了 Java 客户端数据解析的问题。在本文教你一种简单的方式同返回结果交互,快速、即时地拿到解析数据。

愉快、干净的 Java 交互环境

本文最为关键步骤之一,便是用几行代码,准备一个干净的交互式 NebulaGraph Java REPL 环境。

多亏了 Java-REPL,我们可以很方便地(像 iPython 那样)去实时交互地调试、分析 NebulaGraph Java 客户端。

下面,开始实操。

先用 Docker 镜像准备环境:

docker pull albertlatacz/java-repl
docker run --rm -it \
--network=nebula-net \
-v ~:/root \
albertlatacz/java-repl \
bash
apt update -y && apt install ca-certificates -y
wget https://dlcdn.apache.org/maven/maven-3/3.8.6/binaries/apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz --no-check-certificate tar xzvf apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz wget https://github.com/vesoft-inc/nebula-java/archive/refs/tags/v3.0.0.tar.gz
tar xzvf v3.0.0.tar.gz
cd nebula-java-3.0.0/
../apache-maven-3.8.6/bin/mvn dependency:copy-dependencies
../apache-maven-3.8.6/bin/mvn -B package -Dmaven.test.skip=true java -jar ../javarepl/javarepl.jar

在执行完上面的 java -jar ../javarepl/javarepl.jar 之后,我们就进入了交互式的 Java Shell(REPL)。我们不用再做编译、执行、print 这样的慢反馈来调试和研究我们的代码了,是不是很方便?

root@a2e26ba62bb6:/javarepl/nebula-java-3.0.0# java -jar ../javarepl/javarepl.jar

Welcome to JavaREPL version 428 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_111)
Type expression to evaluate, :help for more options or press tab to auto-complete.
Connected to local instance at http://localhost:43707 java> System.out.println("Hello, World!");
Hello, World!
java>

首先我们在 java> 提示符下,这些来把必须的类路径和导入:

:cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/client-3.0.0.jar
:cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/fastjson-1.2.78.jar
:cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/slf4j-api-1.7.25.jar
:cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/slf4j-log4j12-1.7.25.jar
:cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/commons-pool2-2.2.jar
:cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/log4j-1.2.17.jar import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.vesoft.nebula.ErrorCode;
import com.vesoft.nebula.client.graph.NebulaPoolConfig;
import com.vesoft.nebula.client.graph.data.CASignedSSLParam;
import com.vesoft.nebula.client.graph.data.HostAddress;
import com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet;
import com.vesoft.nebula.client.graph.data.SelfSignedSSLParam;
import com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper;
import com.vesoft.nebula.client.graph.net.NebulaPool;
import com.vesoft.nebula.client.graph.net.Session;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.lang.reflect.*;

我们可以从这 Java 环境连接到 NebulaGraph。在下面的例子中,我用了自己的 graphd 的 IP 和端口作为例子:

NebulaPoolConfig nebulaPoolConfig = new NebulaPoolConfig();
nebulaPoolConfig.setMaxConnSize(10);
List<HostAddress> addresses = Arrays.asList(new HostAddress("192.168.8.127", 9669));
NebulaPool pool = new NebulaPool();
pool.init(addresses, nebulaPoolConfig);
Session session = pool.getSession("root", "nebula", false);

通过调用 execute 方法获得不太容易懂的 ResultSet 对象

刚接触 NebulaGraph Java 客户端的大家一定对这个 ResultSet 对象有些愁。别担心,借助我们的环境,十分钟把它搞通。这里我们执行一个简单的返回 vertex 顶点的结果看看:

ResultSet resp = session.execute("USE basketballplayer;MATCH (n:player) WHERE n.name==\"Tim Duncan\" RETURN n");

我们可以参考 ResultSet 的代码:client/graph/data/ResultSet.java

其实可以先不看,跟着教程往下走。一般来说,查询结果都是二维表,ResultSet 针对行和列提供了常见的处理方法。通常,我们会获取每一行结果,再解析它,而关键的问题是每一个值要怎么处理。

java> resp.isSucceeded()
java.lang.Boolean res9 = true java> resp.rowsSize()
java.lang.Integer res16 = 1 java> rows = resp.getRows()
java.util.ArrayList rows = [Row (
values : [
<Value vVal:Vertex (
vid : <Value sVal:70 6c 61 79 65 72 31 30 30>,
tags : [
Tag (
name : 70 6C 61 79 65 72,
props : {
[B@5264a468 : <Value iVal:42>
[B@496b8e10 : <Value sVal:54 69 6d 20 44 75 6e 63 61 6e>
}
)
]
)>
]
)] java> row0 = resp.rowValues(0)
java.lang.Iterable<com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper> res10 = ColumnName: [n], Values: [("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})]

回到本次 query 语句,它其实是在返回一个 vertex 顶点:

(root@nebula) [basketballplayer]> match (n:player) WHERE n.name == "Tim Duncan" return n
+----------------------------------------------------+
| n |
+----------------------------------------------------+
| ("player100" :player{age: 42, name: "Tim Duncan"}) |
+----------------------------------------------------+
Got 1 rows (time spent 2116/44373 us)

通过上面的几个方法,我们其实能够获得这个顶点的值:

v = Class.forName("com.vesoft.nebula.Value")
v.getDeclaredMethods()

然而,这个 com.vesoft.nebula.Value 的值的类提供的方法特别原始,这也是让大家犯愁数据解析的原因。所以,在这个教程中最重要的一个带走的经验(除了利用 REPL 之外)就是:非必要不要去取这个原始的类,我们应该去取得 ValueWrapper 封装之后的值!!!

注意:其实我们有更轻松地方法,就是用 executeJson 直接获得 JSON string。别担心,会在后面提到,不过这个方法要 2.6 之后才支持。

那么问题来了,如何使用 ValueWrapper 封装呢?其实答案已经在上面了,大家可以回去看看,resp.rowValues(0) 的类型正是 ValueWrapper 的可迭代对象!

所以,正确打开方式是迭它!迭它!迭它!其实这个就是代码库里的 GraphClientExample 的一部分例子了,我们把它迭代取出来,放到 wrappedValueList 里慢慢把玩:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
List<ValueWrapper> wrappedValueList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < resp.rowsSize(); i++) {
ResultSet.Record record = resp.rowValues(i);
for (ValueWrapper value : record.values()) {
wrappedValueList.add(value);
if (value.isLong()) {
System.out.printf("%15s |", value.asLong());
}
if (value.isBoolean()) {
System.out.printf("%15s |", value.asBoolean());
}
if (value.isDouble()) {
System.out.printf("%15s |", value.asDouble());
}
if (value.isString()) {
System.out.printf("%15s |", value.asString());
}
if (value.isTime()) {
System.out.printf("%15s |", value.asTime());
}
if (value.isDate()) {
System.out.printf("%15s |", value.asDate());
}
if (value.isDateTime()) {
System.out.printf("%15s |", value.asDateTime());
}
if (value.isVertex()) {
System.out.printf("%15s |", value.asNode());
}
if (value.isEdge()) {
System.out.printf("%15s |", value.asRelationship());
}
if (value.isPath()) {
System.out.printf("%15s |", value.asPath());
}
if (value.isList()) {
System.out.printf("%15s |", value.asList());
}
if (value.isSet()) {
System.out.printf("%15s |", value.asSet());
}
if (value.isMap()) {
System.out.printf("%15s |", value.asMap());
}
}
System.out.println();
}

上边这些很丑的 if 就是关键了,我们知道 query 的返回值可能是多种类型的,他们分为:

  • 图语义的:点、边、路径
  • 数据类型:String,日期,列表,集合…等等

这里的关键是,我们要使用 ValueWrapper 为我们准备好 asXxx 方法。如果这个值是一个顶点,那么这个 Xxx 就是 Node。同理如果是边的话,这个 Xxx 就是 Relationship。

所以,我给大家看看咱们这个返回点结果的情况下的 asNode() 方法:

java> v = wrappedValueList.get(0)
com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper v = ("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})
java> v.asNode()
com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node res16 = ("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})
java> node = v.asNode()
com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node node = ("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})

顺便说一下,借助于 Java 的反射 reflection,我们可以在这个交互程序里做类似于 Python 里 dir() 的事情:实时地去获取一个类支持的方法。像这样,省去了查代码的时间。

java> rClass=Class.forName("com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet")
java.lang.Class r = class com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet
java> rClass.getDeclaredMethods()
java.lang.reflect.Method[] res20 = [public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getColumnNames(), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.rowsSize(), public com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet$Record com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.rowValues(int), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.colValues(java.lang.String), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getErrorMessage(), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.isSucceeded(), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getErrorCode(), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getSpaceName(), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getLatency(), public com.vesoft.nebula.graph.PlanDescription com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getPlanDesc(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getRows(), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getComment(), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.toString(), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.isEmpty(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.keys()]

这样:

java> nodeClass=Class.forName("com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node")
java.lang.Class nodeClass = class com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node
java> nodeClass.getDeclaredMethods()
java.lang.reflect.Method[] res20 = [public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.hasTagName(java.lang.String), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.hasLabel(java.lang.String), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.tagNames(), public java.util.HashMap com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.properties(java.lang.String) throws java.io.UnsupportedEncodingException, public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.labels(), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.equals(java.lang.Object), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.toString(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.values(java.lang.String), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.hashCode(), public com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.getId(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.keys(java.lang.String) throws java.io.UnsupportedEncodingException]

看到这里,大家应该体会到封装了 ValueWrapper 的好处了吧?它提供了方便的符合直觉的方法,对于 Node 类型来说,它提供了 tagNames()properties()labels() 等等非常好用的方法:

java> node.properties("player")
java.util.HashMap res11 = {name="Tim Duncan", age=42}
java> node.tagNames()
java.util.ArrayList res12 = [player]
java> node.labels()
java.util.ArrayList res13 = [player]
java> node.values("player")
java.util.ArrayList res14 = [42, "Tim Duncan"]

我们这里只展示了顶点数据类型的处理、解析方式(RETURN n),像其他的数据类型比如边(edge)、路径(path)或者地理数据、时间数据,用这种方式(看有什么方法,再交互地去试试方法怎么用)也是一样的,对吧?

直接返回 JSON 的 executeJson 方法

最后,好消息是:从 v2.6 开始,NebulaGraph 可以直接返回 JSON 的 String 了,我们上面的纠结也都不是必要的了:

java> String resp_json = session.executeJson("USE basketballplayer;MATCH (n:player) WHERE n.name==\"Tim Duncan\" RETURN n");

java.lang.String resp_json = "
{
"errors":[
{
"code":0
}
],
"results":[
{
"spaceName":"basketballplayer",
"data":[
{
"meta":[
{
"type":"vertex",
"id":"player100"
}
],
"row":[
{
"player.age":42,
"player.name":"Tim Duncan"
}
]
}
],
"columns":[
"n"
],
"errors":{
"code":0
},
"latencyInUs":4761
}
]
}
"

我相信大家肯定比我更擅长处理 JSON 的结果了哈~~

结论

  • 如果你有条件(v2.6 及其以上版本)用 JSON,情况会很容易,甚至你都不太需要本文的方法,不过本文可能会让你的交互环境更容易;
  • 如果你不得不和 ResultSet 打交道,记得用 ValueWrapper。因为我们可以用 asNode()asRelationship()asPath(),封装之后的值比原始的值可爱太多了!
    • 通过 REPL 工具,结合 Java 的 reflection 加上源代码本身,分析数据的处理将变得异常顺滑。

Happy Graphing!


谢谢你读完本文 (///▽///)

NebulaGraph Desktop,Windows 和 macOS 用户安装图数据库的绿色通道,10s 拉起搞定海量数据的图服务。通道传送门:http://c.nxw.so/9ShUq

想看源码的小伙伴可以前往 GitHub 阅读、使用、(з)-☆ star 它 -> GitHub;和其他的 NebulaGraph 用户一起交流图数据库技术和应用技能,留下「你的名片」一起玩耍呢~

图数据库 NebulaGraph 的 Java 数据解析实践与指导的更多相关文章

  1. 从一个 issue 出发,带你玩图数据库 NebulaGraph 内核开发

    如何 build NebulaGraph?如何为 NebulaGraph 内核做贡献?即便是新手也能快速上手,从本文作为切入点就够了. NebulaGraph 的架构简介 为了方便对 NebulaGr ...

  2. ChatGPT 加图数据库 NebulaGraph 预测 2022 世界杯冠军球队

    一次利用 ChatGPT 给出数据抓取代码,借助 NebulaGraph 图数据库与图算法预测体坛赛事的尝试. 作者:古思为 蹭 ChatGPT 热度 最近因为世界杯正在进行,我受到这篇 Cambri ...

  3. Java数据解析---JSON

    一.Java数据解析分为:XML解析和JSON解析 XML解析即是对XML文件中的数据解析,而JSON解析即对规定形式的数据解析,比XML解析更加方便 JSON解析基于两种结构: 1.键值对类型 { ...

  4. Java数据解析之JSON

    文章大纲 一.JSON介绍二.常见框架介绍与实战三.Studio中GsonFormat插件使用四.项目源码下载(含参考资料)五.参考文档   一.JSON介绍 1. 简介   JSON 的全称是 Ja ...

  5. Java数据库编程及Java XML解析技术

    1.JDBC概述 A.  什么是JDBC? Java DataBase Connectivity:是一种用于执行SQL语句的Java API,它由一组用Java语言编写的类和接口组成.通过这些类和接口 ...

  6. JAVA数据库编程、JAVA XML解析技术

    JDBC概述 JDBC是JAVA中提供的数据库编程API curd :数据库增删改 链接字符串:String url = "mysql :/localhost :3306/jdbc/&quo ...

  7. Java数据解析之XML

    文章大纲 一.XML解析介绍二.Java中XML解析介绍三.XML解析实战四.项目源码下载   一.XML解析介绍   最基础的XML解析方式有DOM和SAX,DOM和SAX是与平台无关的官方解析方式 ...

  8. Java数据解析---PULL

    安卓和JAVA解析xml文件的三种方式: 1.PULL解析 2.SAX解析 3.DOM解析 三者各有所长,依情况选择解析方式 1.PULL和SAX均采用流式解析,意味着只能从头读到底,无法像DOM解析 ...

  9. Java数据解析---SAX

    一.Sax解析 是从头到尾逐行逐个元素读取内容,修改较为不便,但适用于只读的大文档. Sax采用事件驱动的方式解析文档.简单点说,如同在电影院看电影一样,从头到尾看一遍就完了,不能回退(Dom可来来回 ...

  10. SQL Server 高并发Insert数据解析,实践

    在现实的生产环境中,有可能遇到高并发insert的应用.在此应用时由于堆表(Heap)和聚集表的结构不同导致在高并发的情形下insert效率不尽相同.接下来我会简单的以测试用例来简要说明.并举例说明如 ...

随机推荐

  1. 你对iframe知道多少

    iframe 嵌套第三方页面出现的问题 我们需要通过一个接口获取被嵌套的地址. 然后将改地址赋值给iframe的src中,代码如下 <template> <div> <i ...

  2. uni-app三目运算 uni-app监听属性

    三目运算 <text>{{mag>10 ? '优秀' : ""}}</text> 三目运算的高级用法 大于1000用kg表示 小于1000,用g表示 ...

  3. 大语言模型的预训练[5]:语境学习、上下文学习In-Context Learning:精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解

    大语言模型的预训练[5]:语境学习.上下文学习In-Context Learning:精调LLM.Prompt设计和打分函数(Scoring Function)设计以及ICL底层机制等原理详解 1.I ...

  4. 热门数据集提供【MNIST、鸢尾花、猫狗、CIFAR10、vegetables、Ox-Flowers17、pascalvoc】

    热门数据集提供[MNIST.鸢尾花.猫狗.CIFAR10.vegetables.Ox-Flowers17.pascalvoc] 简介: 鸢尾花数据集: 约150条数据,每条样本4个属性,共3个类别 M ...

  5. 【三】AI Studio 项目详解——单机多机训练分布式训练--PARL

    相关文章 [一]-环境配置+python入门教学 [二]-Parl基础命令 [三]-Notebook.&pdb.ipdb 调试 [四]-强化学习入门简介 [五]-Sarsa&Qlear ...

  6. C++ STL 标准模板库(容器总结)算法

    C++ 标准模板库STL,是一个使用模板技术实现的通用程序库,该库由容器container,算法algorithm,迭代器iterator,容器和算法之间通过迭代器进行无缝连接,其中所包含的数据结构都 ...

  7. STM32CubeMX教程29 USB_HOST - 使用FatFs文件系统读写U盘

    1.准备材料 正点原子stm32f407探索者开发板V2.4 STM32CubeMX软件(Version 6.10.0) keil µVision5 IDE(MDK-Arm) ST-LINK/V2驱动 ...

  8. Delphi TStringList 有趣的CommaText和DelimitedText

    CommaText 在没有指定StrictDelimiter=true的情况下,当列表中项中 包含 空格和逗号的时候就默认的 在这个字符串上面 增加 双引号 很智能吧 例子1: var MyList: ...

  9. 探索C语言中的联合体与枚举:数据多面手的完美组合!

    ​ 欢迎大家来到贝蒂大讲堂 养成好习惯,先赞后看哦~ 所属专栏:C语言学习 贝蒂的主页:Betty's blog 1. 联合体的定义 联合体又叫共用体,它是一种特殊的数据类型,允许您在相同的内存位置存 ...

  10. 使用lvs实现ftp的负载均衡

    操作系统:CentOS6.5_x64 问题描述 使用lvs实现ftp的负载均衡 为了使模型足够简单,这里只实现了loadblance,HA并未实现,可以借助keepalived实现. 具体实现 hos ...