grapher怎么导出图片,datagraph导入数据
1.在windows系统下安装Dgraph下载二进制文件dgraph-Windows-amd64.tar.gz。
https://github . com/dgraph-io/dgraph/releases/download/v 1 . 0 . 14/dgraph-windows-amd64 . tar . gz
在dgraph的工作目录中解压缩，然后执行：
D Graph Zero Graph Alpha-LRU _ MB 2048-Zero LocalHost:5080D Graph-Ratel前端用LocalHost访问：8000
使用localhost:8080访问该查询。
在Linux系统下，安装dgraph1，拉Dgraph 1镜像文件。
停靠拉d图/d图2，安装二进制文件
cur https://get . dgraph . io-SSF bash 3，docker-compose.yaml文件写
版本：“3.2”服务：零：映像：dgraph/dgraph:最新卷：-类型：卷源：dgraph目标：/dgraph卷：nocopy: true端口：- 5080:5080 - 6080:6080重新启动：故障时命令：dgraph zero - my=zero:5080服务器：映像：dgraph/dgraph:最新卷：-类型：卷源：dgraph目标：/dgraph卷：nocopy: true端口：- 8080:8080 - 9080建立一个数据图容器集群。
Docker-compose up -d 5。使用docker ps -a grep dgraph查看安装是否成功。如果有三个带有dgraph的容器，并且状态为up，则安装成功。
二。数据导入前的数据处理数据导入1。在导入之前，应该将数据处理成dgraph支持的格式。如下所示：
:uid属性“属性值”。
:uid关系：uid。
例子如下：
PS1:双引号不能出现在属性/关系值中，因为最外面的是双引号，所以你需要用单引号替换数据值中的所有双引号。
PS2:把文件的后缀保存在。rdf格式或将rdf文件压缩成。gz格式。
PS3:每个uid都必须有name属性，也就是uid的值“name”。
2.设置模式文件，该文件配置数据类型和索引。string表示字符串，datetime表示时间类型。具体类型请参考https://docs.dgraph.io/get-started/,官网。术语指模糊查询索引、三元组规则索引等。详细索引请参考官网。文件最终保存在。架构格式。
Linux系统下导入1。只打开零服务(端口5080) docker容器，输入5080服务docker。如果数据库中有数据，请先删除P和W文件夹。
2.执行
dgraph bulk-r golden data . rdf-s golden data . schema-map _ shares=4-reduce _ shares=1-zero=localhost:5080 3。此时会生成一个out文件夹。到里面找到P和W文件夹，复制到D graph的主目录，覆盖原来的P和W。
4.重启三个docker服务，导入就完成了。
参数描述：
goldendata.rdf.gz的意思是rdf三联文件，或者你可以直接用rdf文件，不用压缩成gz；
golden data . schema表示定义的导入数据类型；
reduce _ shares表示服务器集群数据同步等等。一般自己用1就可以了；
-localhost:5080表示ip地址和端口
PS:如果还是不清楚，可以参考我的另一篇博客：https://blog . csdn . net/weixin _ 43922901/article/details/91362434。
在windows下导入和在Windows和linux下导入是一样的，只是服务不是docker。
三。windows系统下的数据导出1。当这三个服务都打开时，请访问：http://localhost:8080/admin/export。过了一会儿，一个“{"code": "success "，" message": "export completed . "} 将会出现，表示导入成功。
2.在dgraph的主目录中，会出现一个导出文件夹。当你输入它时，你会发现另外两个压缩包，一个是存储的数据，另一个是模式文件。导出成功。
在Linux系统下关闭除zero service以外的其他服务，进入zero service的docker，在/dgraph目录下，
Rdf格式导出curl localhost:8080/admin/export JSON格式导出curl localhost:8080/admin/export？Format=json III。Dgraph数据查询(这部分主要指官网)1。按uid查询数据，字段UIDGET是用户自定义的。
{ get(func:uid(0x 579683)){ uid name @ en initial _ release _ date网飞_ id}} 2。指定多个uid查询
{movies (func: uid (0x579683，0x 5a f1 c 7)){ uid name @ en initial _ release _ datenet flix _ id } } 3。通过属性名称精确匹配查询数据EQ function只需将以下代码添加到命令行查询的末尾。
curlocalhost:8080/query-xpost-d { get(func:eq(name @ en， blade runner ){ uid name @ en initial _ release _ date网飞_ id}} python-mjon.tool less4、模糊查询
查询可以匹配许多节点，并返回每个节点的值。也就是说，与根叶片或转轮相关的所有节点AnyofTerms函数。
示例：名称中带有“Blade”或“Runner”的所有节点。
{GET (func: AnyofTerms (name @ en， Blade Runner )} { uid name @ en initial _ release _ date网飞_ ID}}查询示例：描述包含美国总统四个字。请注意，它们不一定是连续的。
{ directors(func:all of terms(description， President of the United States ){ name description } } any ofterms
语法示例：anyofterms (predict，"空格分隔的术语列表")
架构类型：字符串
必需索引：术语
以任意顺序匹配具有任意指定术语的字符串；不区分大小写。
5.查询示例：《银翼杀手》中的演员和角色。该查询首先查找名为“Blade Runner”的节点，然后使用表示演员作为角色的表演的节点跟随传出的主演边缘。从那里，展开performance.actor和performance，而character展开edge以查找电影中每个演员的演员名称和角色。
{ brCharacters(func: eq(name@en，银翼杀手){ name@en initial_release_date主演{ performance . actor { name @ en # actor name } performance . Character { name @ en # Character } } } 6 .查询示例：片名中带有“刀锋”或“奔跑者”且在2000年之前上映的电影。le函数，小于？
{ blade runner(func:anyofterms(name @ en， blade runner )@ filter(le(initial _ release _ date， 2000 ){ uid name @ en initial _ release _ date网飞_ id}} 7 .通过正则表达式匹配，这需要在导入数据时添加正则索引三元组。
语法示例：regexp(预测，/正则表达式/)或不区分大小写的regexp(预测，/正则表达式/i)
架构类型：字符串
需要索引：三元模型
示例：在root中，匹配节点Steven Sp的起始名称，后跟任何字符。对于每个匹配的uid，匹配包含的电影ryan。注意allofterms之间的区别。只有ryan匹配，但是正则表达式搜索也会匹配术语，例如bryan。
{directors (func: regexp (name @ en，/Steven sp。* $/){ name @ en director . film @ filter(regexp(name @ en，/Ryan/I)) {name @ en}} 8。全文搜索所有文本
查询示例：有所有名字run，running等。还有男人。停止删除单词，去掉和也许。
全文检索
语法示例：所有文本(预测，“空格分隔的文本”)和任何文本(预测，“空格分隔的文本”)
架构类型：字符串
需要索引：全文
{movie (func: all of text (name @ en， the man may runs)} {name @ en} 9，等于，不等于
Eq(edge_name，value):等于
Ge(边名，值):ga大于或等于
Le(边名，值):小于或等于
Gt(边名，值):大于
Lt(边名，值):小于
10、AND、OR、NOT
AND、OR和NOT可以在一个过滤器中组合多种功能。
{蓝金鱼_ friends _ and(func:all of terms(name，雪白季节){name age friend @ filter (ge (age，27)和le (age，48)) {name @。年龄}}}
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