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

ArangoDB

官方对ArangoDB的介绍中，它是一个原生多模型数据库

多模型：支撑3种主要的NoSQL数据模型，即key-value, documents, graph
原生：运用相同的底层中心和一套查询语言（即AQL）来支撑以上数据模型

ArangoDB的存储层级如下图所示

能够树立多个Databases，其间可包括恣意数量的collections，安装好之后，有一个默许的数据库 _system
Collections能够包括恣意数量的documents。ArangoDB中有两类型的collection: document collection和edge collection
Documents中存储的都是JSON目标，这些JSON目标中会含有一些系统自带的特点，如 _key, _id, _rev, _from, _to

图根底

在ArangoDB中，每个边都有单一清晰的方向，假如两个点之间是双向的联系，则需要两个方向的边来表明。不过在图遍历时，你能够运用 ANY来忽略边的方向（另外两种方向是 INBOUND和OUTBOUND)

ArangoDB答应你存储各种不同形状和体量的图，比方DAG有向无环图/有环/自环/多图（即两个极点之间有多个边）。

极点和边都是JSON document，所以说你能够存储恣意想存的信息。

数据集

案例中运用的数据集来自于美国超越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

其间airport节点的结构如下，可看到每个机场包括全称，机场缩写，所在城市，州，经纬度，是否有VIP休息室等特点。

flights的结构如下，其间包括航班号，尾号，承运人编号，起飞下降时刻地点等信息。

以下是几个样例数据，会别离存储在airports和flights各自的collection中。

假如要形成图，能够把airports当成极点， flights当成边。airport中的 _id特点能够作为 flights中 _from和_to的值，从而表明某航班是从哪个机场飞到哪

最终对ArangoDB中的两类collection做个总结：

Document collections	Edge collections
包括document，每个document都是JSON目标	包括含有特殊边特点的document，即 _from和_to
内置索引，每个document能够通过_key被快速检索到	每个edge collection都内置边索引
document可用作图中的极点，换句话说，假如不树立图，也能够作为普通document运用	相当于RDBMS中存储多对多联系的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发动后，能够通过在阅读器中拜访http://localhost:8529 来翻开web界面（ArangoDB社区把该UI界面称为 Aardvark)

本文仍然运用默许的 _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，别离是airports.csv和flights.csv

导入 Airports

运用导入东西arangoimport，在指令行中键入指令来导入数据

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

能够运用–help来查看arangoimport协助：

arangoimport --help

假如运用的不是默许root用户，能够运用 –server.username name来指定，假如没设置暗码或许取消了登录认证，则看到提示要输入暗码时直接回车。

解压后的airports.csv片段如下：

在指令行中敲入导入指令行，会看到相似如下的反应：

arangoimport在背面做了什么呢？

创建了一个新document collection，名叫 airports, 运用_key作为索引
CSV文件中的每一行都树立一个document，除了首行和最终一行(为空行）
csv的首行界说了特点名称

翻开web界面，左侧菜单栏挑选COLLECTIONS，能够看到airports，翻开后即可阅读刚才导入的数据，如下图：

导入 Flights

刚才导入的机场数据是图中的极点，现在咱们导入航班数据作为边来将极点衔接。

原始flights.csv数据如下, 该csv文件有超越28万行数据，一瞬间运用arangoimport导入时，会比airports.csv耗时：

由所以边数据，导入指令稍有不同，多了一个参数 --create-collection-type edge：

arangoimport --file ~/Downloads/GraphCourse_DemoData_ArangoDB-2/flights.csv --collection flights --create-collection true --type csv --create-collection-type edge

键入导入指令后，会看到相似如下的显现：

这次，arangoimport在背面做了什么呢？

创建了一个新edge collection，名叫flights, 运用_key作为索引, _from和_to作为边索引。由于csv文件中没有_key字段，所以ArangoDB会主动生成
CSV文件中的每一行都树立一个edge document，除了首行和最终一行(为空行），其间_from和_to别离引用airports中的 _ids

能够想象，导入两批数据后，形成的图大概长这样：

翻开web界面，依然是从左侧菜单栏挑选COLLECTIONS，此刻会发现刚导入的flights，而且它的图标隐含了这是一个 edge collection.

AQL查询

数据安排妥当后，咱们能够运用ArangoDB的查询语言AQL来写一些查询了。

如上图，从web界面中挑选 QUERIES，进入查询编辑页面来编写、履行和分析查询。这儿支撑语法高亮显现，还答应用户保存和办理查询。

图：各区域的功用

动手实践

# 操练1，运用DOCUMENT()函数通过 _id 来找到John F. Kennedy机场
RETURN DOCUMENT("airports/JFK")
###########################################
# 操练2，运用FOR循环遍历airports, 运用_key过滤出 Kennedy机场，该模式会主动启用索引优化
FOR airport IN airports
    FILTER airport._key == "JFK"
    RETURN airport
###########################################
# 操练3，运用FILTER编写更复杂的过滤条件
FOR airport IN airports
    FILTER airport.city == "New York"
       AND airport.state == "NY"
    RETURN airport
###########################################
操练4， 运用SORT和LIMIT语句排序并约束结果数量
FOR a IN airports
    FILTER a.vip
    SORT a.state, a.name DESC
    LIMIT 5
    RETURN a
###########################################
操练5, 不回来整个document，仅回来部分所需字段
FOR a IN airports
    FILTER a._key IN ["JFK", "LAX"] 
    RETURN { fullName: a.name }
###########################################
操练6, 运用500个机场的经纬度通过GEO_POINT()来构建 GeoJSON目标
FOR a IN airports
    LIMIT 500
    RETURN GEO_POINT(a.long, a.lat)
###########################################
操练7, 回来collection中一切的文档数量
ArangoDB GraphCourse_Beginners Update 2
RETURN COUNT(airports)
###########################################
操练8, 回来一切提供VIP候机室的机场数量， 此例运用COLLECT完成
FOR airport IN airports
    FILTER airport.vip
    COLLECT WITH COUNT INTO count
    RETURN count

图遍历 Graph Traversal

图数据库的长处是能够很高效地履行图遍历，即沿着某些边在图上进行游走，通过的边数量称为遍历深度，遍历起点S的深度为0；与S相邻的节点，他们的遍历深度为1，如下图的A，B，C，同理，D，E，F的遍历深度为2

在正式履行图遍历前，咱们先来了解一下相关的查询语句语法：

留意：语法中的FOR，IN，ANY等都是大写，这只是一个实践常规，其实大小写无所谓。但变量名，特点，collection名都是要区别大小写的。

FOR之后最多跟三个变量，别离是，

vertex （文档目标），当时被遍历的极点
edge （文档目标，可选），当时被遍历的边
path （文档目标，可选），用两个成员来代表当时的路径
- vertices, 一个极点数组，代表该路径上的一切极点
- edges, 一个边数组，代表该路径上的一切边

IN min..max：界说遍历的最小最大深度，min默许为1，max默许为min

startVertex: 遍历的起始点

OUTBOUND|INBOUND|ANY，这三个参数指定遍历时边的方向

OUTBOUND，沿着出方向
INBOUND，沿着入方向
ANY，沿着恣意方向

edgeCollection, edge collection的姓名，其间存有遍历时的边

动手实践

# 回来从洛杉矶机场LAX可直达（深度为1）的一切机场
FOR airport IN 1..1 OUTBOUND
    "airports/LAX" flights
    RETURN DISTINCT airport.name
# 找出从洛杉矶机场起飞的恣意10个目的地，回来格局为 {"airport": {机场目标}, "flight": {航班目标}}
FOR airport, flight IN OUTBOUND 
'airports/LAX' flights
    LIMIT 10
    RETURN {airport, flight}
# 回来10个飞往俾斯麦机场BIS的航班号
FOR airport, flight IN INBOUND
"airports/BIS" flights
    LIMIT 10
    RETURN flight.FlightNum
# 查找1月5日至1月7日之间，从俾斯麦机场起飞或许下降的航班，回来对方机场所在城市跟到达时刻
FOR airport, flight IN ANY 
'airports/BIS' flights
    FILTER flight.Month == 1
       AND flight.Day >= 5
       AND flight.Day <= 7
    RETURN { city: airport.city, 
             time: flight.ArrTimeUTC}

之前咱们学习过根底的AQL查询，假如跟遍历结合运用呢？一起看几个比如：

# 仅运用根底的FOR循环查询，即看做是对collection中文档的查询
FOR flight IN flights
    FILTER flight.TailNum == "N238JB" 
    RETURN flight
# 找出一切1月5日，FlightNum为860的航班，仅回来_from和_to特点
FOR flight IN flights
    FILTER flight.FlightNum == 860
    AND    flight.Month == 1
    AND    flight.Day == 5
    RETURN KEEP(flight, "_from", "_to") 
    # 等价于 RETURN {_from: flight._from, _to:flight._to}, 很显然KEEP写法更简练
# 找出一切FlightNum为859或860，在JFK机场起飞或下降的航班
# 办法1：直接用FOR循环文档过滤
FOR flight IN flights
    FILTER flight.FlightNum IN [859, 860]
     AND   (flight._from == "airports/JFK" OR flight._to == "airports/JFK")
    RETURN KEEP(flight, "_from", "_to", "FlightNum")
# 办法2： 用图遍历，长处是不只能够拜访flight信息，还能够拜访airport信息
FOR a, f IN ANY "airports/JFK" flights
    FILTER f.FlightNum IN [859,860] 
    RETURN { airport: a.name, flight: f.FlightNum }
# 结合FOR循环跟图遍历, 从JFK和PBI两个机场一起作为起始点遍历，找出跟这两机场有关的编号为859或860的航班，以及对手机场的姓名和城市
FOR orig IN airports
    FILTER orig._key IN ["JFK", "PBI"]
    FOR dest, flight IN ANY orig flights
    FILTER flight.FlightNum in [859, 860]
    RETURN {A_airport: orig.name, B_airport: dest.name, B_city:dest.city, unique_flightnum:CONCAT(flight.UniqueCarrier, flight.FlightNum), day: flight.Day}

参考

[1]Graph Course for Freshers

ArangoDB Graphs 系列——02 基础图技能

ArangoDB

图根底

数据集

下载和安装ArangoDB

数据导入

导入 Airports

导入 Flights

AQL查询

动手实践

图遍历 Graph Traversal

动手实践

参考

作者信息

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ArangoDB Graphs 系列——02 基础图技能

ArangoDB

图根底

数据集

下载和安装ArangoDB

数据导入

导入 Airports

导入 Flights

AQL查询

动手实践

图遍历 Graph Traversal

动手实践

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