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8.4.6. 实战2-简单的例子 [1]

<战狼2> <ISA> <Movie> .
<战狼2> <rank> "1" .
<战狼2> <src> "/item/%E6%88%98%E7%8B%BC2" .
<战狼2> <box_office> "56.83亿" .
<战狼2> <avg_price> "35" .
<战狼2> <avg_people> "38" .
<战狼2> <begin_date> "2017.07.27" .
<流浪地球> <ISA> <Movie> .
<流浪地球> <rank> "2" .
<流浪地球> <src> "/item/%E6%B5%81%E6%B5%AA%E5%9C%B0%E7%90%83" .
<流浪地球> <box_office> "40.83亿" .
<流浪地球> <avg_price> "46" .
<流浪地球> <avg_people> "50" .
<流浪地球> <begin_date> "2019.02.05" .
<红海行动> <ISA> <Movie> .

查询一共有多少条数据

命令:

var n = g.V().Count();
g.Emit(n);

结果:

{
    "result": [
        521
    ]
}

查询全部电影

命令:

var movies = g.V('<Movie>').In('<ISA>').ToArray();
g.Emit(movies);

结果:

{
    "result": [
        [
            "<战狼2>",
            "<流浪地球>",
            "<红海行动>",
            "<唐人街探案2>",
            "<美人鱼>",
            "<我不是药神>",
            "<速度与激情8>",
            "<西虹市首富>",
            "<捉妖记>",
            "<速度与激情7>",
            "<复仇者联盟3：无限战争>",
            "<捉妖记2>",
            "<羞羞的铁拳>",
            "<海王>",
            "<变形金刚4：绝迹重生>",
            "<前任3：再见前任>",
            "<疯狂的外星人>",
            "<毒液：致命守护者>",
            "<功夫瑜伽>",
            "<侏罗纪世界2>"
        ]
    ]
}

查询电影《流浪地球》的所有属性值

命令:

var movie = "<流浪地球>";
var attrs = g.V(movie).OutPredicates().ToArray(); //类型为object，即字典

values = new Array();
for (i in attrs) {
    var value = g.V(movie).Out(attrs[i]).ToValue();
    values[i] = value;
}

key_val_json = new Object();

for (i in attrs) {
  key_val_json[attrs[i]]= values[i];
}

g.Emit(key_val_json)

结果:

 {
    "result": [
        {
            "<ISA>": "<Movie>",
            "<avg_people>": "50",
            "<avg_price>": "46",
            "<begin_date>": "2019.02.05",
            "<box_office>": "40.83亿",
            "<rank>": "2",
            "<src>": "/item/%E6%B5%81%E6%B5%AA%E5%9C%B0%E7%90%83"
        }
    ]
}

查询沈腾主演的电影

命令:

var movies = g.V('<沈腾>').Out('<ACT_IN>').ToArray();
g.Emit(movies);

结果:

{
    "result": [
        [
            "<西虹市首富>",
            "<羞羞的铁拳>",
            "<疯狂的外星人>"
        ]
    ]
}

查询<捉妖记>与<捉妖记2>的共同演员

命令:

var actors1 = g.V('<捉妖记>').In('<ACT_IN>');
var actors2 = g.V('<捉妖记2>').In('<ACT_IN>');
var common_actor = actors2.Intersect(actors1).ToArray();//集合交集
g.Emit(common_actor);

结果:

{
    "result": [
        [
            "<白百何>",
            "<井柏然>",
            "<曾志伟>",
            "<吴君如>"
        ]
    ]
}

Cayley图数据库的可视化(Visualize)

Gizmo请求:

g.V('<流浪地球>').Tag("source").Out().Tag("target").All();

说明:

// 若想实现查询结果的可视化，则需要使用Tag()函数
// 并形成返回值有source和target的json
[
  {
    "source": "node1",
    "target": "node2"
  },
  {
    "source": "node1",
    "target": "node3"
  },
]

查看某个实体的所有属性及属性值

命令:

var eq = "<流浪地球>";
var attrs = g.V(eq).OutPredicates().ToArray();

values = new Array();
for (i in attrs) {
    var value = g.V(eq).Out(attrs[i]).ToValue();
    values[i] = value;
}

var s = new Array();
for (i in attrs) {
  var key_val_json = new Object();
  key_val_json["id"] = values[i];
  key_val_json["source"] = eq;
  key_val_json["target"]= attrs[i]+":"+values[i];
  s[i] = key_val_json;
}

for (i =0; i< s.length; i++) {
    g.Emit(s[i]);
}

显示属性及属性值关系

命令:

var eq = "<流浪地球>";
var attrs = g.V(eq).OutPredicates().ToArray();

values = new Array();
for (i in attrs) {
    var value = g.V(eq).Out(attrs[i]).ToValue();
    values[i] = value;
}

var s = new Array();

for (i in attrs) {
  var key_val_json = new Object();
  key_val_json["source"] = eq;
  key_val_json["rela"] = attrs[i];
  key_val_json["target"] = values[i];
  key_val_json["type"] = "resolved";
  s[i] = key_val_json;
}

for (i =0; i< s.length; i++) {
    g.Emit(s[i]);
}

结果:

{
    "result": [
        {
            "rela": "<ISA>",
            "source": "<流浪地球>",
            "target": "<Movie>",
            "type": "resolved"
        },
        {
            "rela": "<rank>",
            "source": "<流浪地球>",
            "target": "2",
            "type": "resolved"
        },
        {
            "rela": "<src>",
            "source": "<流浪地球>",
            "target": "/item/%E6%B5%81%E6%B5%AA%E5%9C%B0%E7%90%83",
            "type": "resolved"
        },
        {
            "rela": "<box_office>",
            "source": "<流浪地球>",
            "target": "40.83亿",
            "type": "resolved"
        },
        {
            "rela": "<avg_price>",
            "source": "<流浪地球>",
            "target": "46",
            "type": "resolved"
        },
        {
            "rela": "<avg_people>",
            "source": "<流浪地球>",
            "target": "50",
            "type": "resolved"
        },
        {
            "rela": "<begin_date>",
            "source": "<流浪地球>",
            "target": "2019.02.05",
            "type": "resolved"
        }
    ]
}

原始数据

<战狼2> <ISA> <Movie> .
<战狼2> <rank> "1" .
<战狼2> <src> "/item/%E6%88%98%E7%8B%BC2" .
<战狼2> <box_office> "56.83亿" .
<战狼2> <avg_price> "35" .
<战狼2> <avg_people> "38" .
<战狼2> <begin_date> "2017.07.27" .
<流浪地球> <ISA> <Movie> .
<流浪地球> <rank> "2" .
<流浪地球> <src> "/item/%E6%B5%81%E6%B5%AA%E5%9C%B0%E7%90%83" .
<流浪地球> <box_office> "40.83亿" .
<流浪地球> <avg_price> "46" .
<流浪地球> <avg_people> "50" .
<流浪地球> <begin_date> "2019.02.05" .
<红海行动> <ISA> <Movie> .
<红海行动> <rank> "3" .
<红海行动> <src> "/item/%E7%BA%A2%E6%B5%B7%E8%A1%8C%E5%8A%A8" .
<红海行动> <box_office> "36.51亿" .
<红海行动> <avg_price> "39" .
<红海行动> <avg_people> "33" .
<红海行动> <begin_date> "2018.02.16" .
<唐人街探案2> <ISA> <Movie> .
<唐人街探案2> <rank> "4" .
<唐人街探案2> <src> "/item/%E5%94%90%E4%BA%BA%E8%A1%97%E6%8E%A2%E6%A1%882" .
<唐人街探案2> <box_office> "33.98亿" .
<唐人街探案2> <avg_price> "38" .
<唐人街探案2> <avg_people> "38" .
<唐人街探案2> <begin_date> "2018.02.16" .
<美人鱼> <ISA> <Movie> .
<美人鱼> <rank> "5" .
<美人鱼> <src> "/item/%E7%BE%8E%E4%BA%BA%E9%B1%BC" .
<美人鱼> <box_office> "33.86亿" .
<美人鱼> <avg_price> "36" .
<美人鱼> <avg_people> "44" .
<美人鱼> <begin_date> "2016.02.08" .
<我不是药神> <ISA> <Movie> .
<我不是药神> <rank> "6" .
<我不是药神> <src> "/item/%E6%88%91%E4%B8%8D%E6%98%AF%E8%8D%AF%E7%A5%9E" .
<我不是药神> <box_office> "31.00亿" .
<我不是药神> <avg_price> "34" .
<我不是药神> <avg_people> "26" .
<我不是药神> <begin_date> "2018.07.05" .
<速度与激情8> <ISA> <Movie> .
<速度与激情8> <rank> "7" .
<速度与激情8> <src> "/item/%E9%80%9F%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E6%BF%80%E6%83%858" .
<速度与激情8> <box_office> "26.71亿" .
<速度与激情8> <avg_price> "36" .
<速度与激情8> <avg_people> "30" .
<速度与激情8> <begin_date> "2017.04.14" .
<西虹市首富> <ISA> <Movie> .
<西虹市首富> <rank> "8" .
<西虹市首富> <src> "/item/%E8%A5%BF%E8%99%B9%E5%B8%82%E9%A6%96%E5%AF%8C" .
<西虹市首富> <box_office> "25.48亿" .
<西虹市首富> <avg_price> "35" .
<西虹市首富> <avg_people> "28" .
<西虹市首富> <begin_date> "2018.07.27" .
<捉妖记> <ISA> <Movie> .
<捉妖记> <rank> "9" .
<捉妖记> <src> "/item/%E6%8D%89%E5%A6%96%E8%AE%B0" .
<捉妖记> <box_office> "24.40亿" .
<捉妖记> <avg_price> "37" .
<捉妖记> <avg_people> "42" .
<捉妖记> <begin_date> "2015.07.16" .
<速度与激情7> <ISA> <Movie> .
<速度与激情7> <rank> "10" .
<速度与激情7> <src> "/item/%E9%80%9F%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E6%BF%80%E6%83%857" .
<速度与激情7> <box_office> "24.26亿" .
<速度与激情7> <avg_price> "38" .
<速度与激情7> <avg_people> "42" .
<速度与激情7> <begin_date> "2015.04.12" .
<复仇者联盟3：无限战争> <ISA> <Movie> .
<复仇者联盟3：无限战争> <rank> "11" .
<复仇者联盟3：无限战争> <src> "/item/%E5%A4%8D%E4%BB%87%E8%80%85%E8%81%94%E7%9B%9F3%EF%BC%9A%E6%97%A0%E9%99%90%E6%88%98%E4%BA%89" .
<复仇者联盟3：无限战争> <box_office> "23.91亿" .
<复仇者联盟3：无限战争> <avg_price> "38" .
<复仇者联盟3：无限战争> <avg_people> "19" .
<复仇者联盟3：无限战争> <begin_date> "2018.05.11" .
<捉妖记2> <ISA> <Movie> .
<捉妖记2> <rank> "12" .
<捉妖记2> <src> "/item/%E6%8D%89%E5%A6%96%E8%AE%B02" .
<捉妖记2> <box_office> "22.37亿" .
<捉妖记2> <avg_price> "38" .
<捉妖记2> <avg_people> "44" .
<捉妖记2> <begin_date> "2018.02.16" .
<羞羞的铁拳> <ISA> <Movie> .
<羞羞的铁拳> <rank> "13" .
<羞羞的铁拳> <src> "/item/%E7%BE%9E%E7%BE%9E%E7%9A%84%E9%93%81%E6%8B%B3" .
<羞羞的铁拳> <box_office> "22.14亿" .
<羞羞的铁拳> <avg_price> "33" .
<羞羞的铁拳> <avg_people> "25" .
<羞羞的铁拳> <begin_date> "2017.09.30" .
<海王> <ISA> <Movie> .
<海王> <rank> "14" .
<海王> <src> "/item/%E6%B5%B7%E7%8E%8B/15894217" .
<海王> <box_office> "20.12亿" .
<海王> <avg_price> "36" .
<海王> <avg_people> "18" .
<海王> <begin_date> "2018.12.07" .
<变形金刚4：绝迹重生> <ISA> <Movie> .
<变形金刚4：绝迹重生> <rank> "15" .
<变形金刚4：绝迹重生> <src> "/item/%E5%8F%98%E5%BD%A2%E9%87%91%E5%88%9A4%EF%BC%9A%E7%BB%9D%E8%BF%B9%E9%87%8D%E7%94%9F" .
<变形金刚4：绝迹重生> <box_office> "19.77亿" .
<变形金刚4：绝迹重生> <avg_price> "41" .
<变形金刚4：绝迹重生> <avg_people> "50" .
<变形金刚4：绝迹重生> <begin_date> "2014.06.27" .
<前任3：再见前任> <ISA> <Movie> .
<前任3：再见前任> <rank> "16" .
<前任3：再见前任> <src> "/item/%E5%89%8D%E4%BB%BB3%EF%BC%9A%E5%86%8D%E8%A7%81%E5%89%8D%E4%BB%BB" .
<前任3：再见前任> <box_office> "19.27亿" .
<前任3：再见前任> <avg_price> "35" .
<前任3：再见前任> <avg_people> "29" .
<前任3：再见前任> <begin_date> "2017.12.29" .
<疯狂的外星人> <ISA> <Movie> .
<疯狂的外星人> <rank> "17" .
<疯狂的外星人> <src> "/item/%E7%96%AF%E7%8B%82%E7%9A%84%E5%A4%96%E6%98%9F%E4%BA%BA" .
<疯狂的外星人> <box_office> "17.53亿" .
<疯狂的外星人> <avg_price> "42" .
<疯狂的外星人> <avg_people> "42" .
<疯狂的外星人> <begin_date> "2019.02.05" .
<毒液：致命守护者> <ISA> <Movie> .
<毒液：致命守护者> <rank> "18" .
<毒液：致命守护者> <src> "/item/%E6%AF%92%E6%B6%B2%EF%BC%9A%E8%87%B4%E5%91%BD%E5%AE%88%E6%8A%A4%E8%80%85" .
<毒液：致命守护者> <box_office> "18.71亿" .
<毒液：致命守护者> <avg_price> "35" .
<毒液：致命守护者> <avg_people> "17" .
<毒液：致命守护者> <begin_date> "2018.11.09" .
<功夫瑜伽> <ISA> <Movie> .
<功夫瑜伽> <rank> "19" .
<功夫瑜伽> <src> "/item/%E5%8A%9F%E5%A4%AB%E7%91%9C%E4%BC%BD" .
<功夫瑜伽> <box_office> "17.49亿" .
<功夫瑜伽> <avg_price> "38" .
<功夫瑜伽> <avg_people> "33" .
<功夫瑜伽> <begin_date> "2017.01.28" .
<侏罗纪世界2> <ISA> <Movie> .
<侏罗纪世界2> <rank> "20" .
<侏罗纪世界2> <src> "/item/%E4%BE%8F%E7%BD%97%E7%BA%AA%E4%B8%96%E7%95%8C2/18166628" .
<侏罗纪世界2> <box_office> "16.96亿" .
<侏罗纪世界2> <avg_price> "35" .
<侏罗纪世界2> <avg_people> "19" .
<侏罗纪世界2> <begin_date> "2018.06.15" .
<吴京> <ACT_IN> <战狼2> .
<弗兰克·格里罗> <ACT_IN> <战狼2> .
<吴刚> <ACT_IN> <战狼2> .
<张翰> <ACT_IN> <战狼2> .
<卢靖姗> <ACT_IN> <战狼2> .
<淳于珊珊> <ACT_IN> <战狼2> .
<丁海峰> <ACT_IN> <战狼2> .
<吴京> <ACT_IN> <流浪地球> .
<屈楚萧> <ACT_IN> <流浪地球> .
<李光洁> <ACT_IN> <流浪地球> .
<吴孟达> <ACT_IN> <流浪地球> .
<赵今麦> <ACT_IN> <流浪地球> .
<隋凯> <ACT_IN> <流浪地球> .
<张译> <ACT_IN> <红海行动> .
<黄景瑜> <ACT_IN> <红海行动> .
<海清> <ACT_IN> <红海行动> .
<杜江> <ACT_IN> <红海行动> .
<蒋璐霞> <ACT_IN> <红海行动> .
<王宝强> <ACT_IN> <唐人街探案2> .
<刘昊然> <ACT_IN> <唐人街探案2> .
<肖央> <ACT_IN> <唐人街探案2> .
<王迅> <ACT_IN> <唐人街探案2> .
<刘承羽> <ACT_IN> <唐人街探案2> .
<尚语贤> <ACT_IN> <唐人街探案2> .
<元华> <ACT_IN> <唐人街探案2> .
<妻夫木聪> <ACT_IN> <唐人街探案2> .
<迈克尔·皮特> <ACT_IN> <唐人街探案2> .
<邓超> <ACT_IN> <美人鱼> .
<罗志祥> <ACT_IN> <美人鱼> .
<张雨绮> <ACT_IN> <美人鱼> .
<林允> <ACT_IN> <美人鱼> .
<徐峥> <ACT_IN> <我不是药神> .
<周一围> <ACT_IN> <我不是药神> .
<王传君> <ACT_IN> <我不是药神> .
<谭卓> <ACT_IN> <我不是药神> .
<章宇> <ACT_IN> <我不是药神> .
<杨新鸣> <ACT_IN> <我不是药神> .
<范·迪塞尔> <ACT_IN> <速度与激情8> .
<道恩·强森> <ACT_IN> <速度与激情8> .
<查理兹·塞隆> <ACT_IN> <速度与激情8> .
<杰森·斯坦森> <ACT_IN> <速度与激情8> .
<米歇尔·罗德里格兹> <ACT_IN> <速度与激情8> .
<娜塔莉·艾玛努埃尔> <ACT_IN> <速度与激情8> .
<库尔特·拉塞尔> <ACT_IN> <速度与激情8> .
<斯科特·伊斯特伍德> <ACT_IN> <速度与激情8> .
<泰瑞斯·吉布森> <ACT_IN> <速度与激情8> .
<卢达·克里斯> <ACT_IN> <速度与激情8> .
<沈腾> <ACT_IN> <西虹市首富> .
<宋芸桦> <ACT_IN> <西虹市首富> .
<张一鸣> <ACT_IN> <西虹市首富> .
<常远> <ACT_IN> <西虹市首富> .
<张晨光> <ACT_IN> <西虹市首富> .
<魏翔> <ACT_IN> <西虹市首富> .
<白百何> <ACT_IN> <捉妖记> .
<井柏然> <ACT_IN> <捉妖记> .
<曾志伟> <ACT_IN> <捉妖记> .
<吴君如> <ACT_IN> <捉妖记> .
<姜武> <ACT_IN> <捉妖记> .
<范·迪塞尔> <ACT_IN> <速度与激情7> .
<保罗·沃克> <ACT_IN> <速度与激情7> .
<道恩·强森> <ACT_IN> <速度与激情7> .
<米歇尔·罗德里格兹> <ACT_IN> <速度与激情7> .
<杰森·斯坦森> <ACT_IN> <速度与激情7> .
<卢卡斯·布莱克> <ACT_IN> <速度与激情7> .
<小罗伯特·唐尼> <ACT_IN> <复仇者联盟3：无限战争> .
<乔什·布洛林> <ACT_IN> <复仇者联盟3：无限战争> .
<克里斯·埃文斯> <ACT_IN> <复仇者联盟3：无限战争> .
<克里斯·海姆斯沃斯> <ACT_IN> <复仇者联盟3：无限战争> .
<斯嘉丽·约翰逊> <ACT_IN> <复仇者联盟3：无限战争> .
<马克·鲁法洛> <ACT_IN> <复仇者联盟3：无限战争> .
<本尼迪克特·康伯巴奇> <ACT_IN> <复仇者联盟3：无限战争> .
<克里斯·帕拉特> <ACT_IN> <复仇者联盟3：无限战争> .
<梁朝伟> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<白百何> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<井柏然> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<李宇春> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<杨祐宁> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<董成鹏> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<吴君如> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<曾志伟> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<黄磊> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<柳岩> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<吴莫愁> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<X玖少年团> <ACT_IN> <捉妖记2> .
<艾伦> <ACT_IN> <羞羞的铁拳> .
<马丽> <ACT_IN> <羞羞的铁拳> .
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