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图数据库
在如今数据库群雄逐鹿的时代中，非关系型数据库（NoSQL）已经占据了半壁江山，而图数据库（Graph Database）更是攻城略地，成为其中的佼佼者。所谓图数据库，它应用图理论（Graph Theory）可以存储实体的相关属性以及它们之间的关系信息。最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系。相比于关系型数据库（比如 MySQL 等），图数据库更能胜任这方面的任务。图数据库现已涌现出许多出众的软件，比如笔者写过的文章 Neo4j 入门之中国电影票房排行浅析中的 Neo4j，Twitter 为进行关系数据分析而构建的 FlockDB，高度可扩展的分布式图数据库 JanusGraph 以及 Google 的开源图数据库 Cayley 等。本文将具体介绍 Cayley 图数据库。
Cayley 图数据库的简介
Cayley 图数据库是 Google 的一个开源图 (Graph) 数据库，其灵感来自于 Freebase 和 Google 的知识图谱背后的图数据库。它采用 Go 语言编写而成，运行命令简单，一般只需要 3 到 4 个命令即可。同时，它拥有 RESTful API，内建查询编辑器和可视化界面，支持多种查询语言，比如 JavaScript，MQL 等。另外，它还能支持多种后端数据库储存，比如 MySQL，MongoDB, LevelDB 等，性能良好，测试覆盖率也 OK，功能十分丰富且强大。当然，对于我们而言，最重要的特性应该是开源。Cayley 图数据库的官方 Github 地址为：https://github.com/cayleygraph/cayley。下面将具体介绍如何安装及使用 Cayley 图数据库。
安装及说明
关于 Cayley 图数据库的安装，不同的操作系统的安装方式不一样。下载的网址为：https://github.com/cayleygraph/cayley/releases，截图如下：
读者可依据自己的电脑系统下载相应的文件，笔者的电脑为 Mac，因此选择 cayley_0.7.5_darwin_amd64.tar.gz 文件。同时你的电脑上需要安装一款 Cayley 用来储存后台数据的数据库，笔者选择了 MongoDB 数据库。当然，Cayley 还为你提供了完整的使用说明文档，可以参考网址：https://github.com/cayleygraph/cayley/blob/master/docs/Quickstart-As-Application.md，它能帮你快速熟悉 Cayley 的操作，助你快快上手。笔者会用更简单的方式帮你熟悉该图数据库。So, let’s begin!
数据准备
为了能够更好地了解 Cayley 图数据库，我们应该从数据开始一步步地来构建图数据库，并实现查询功能。本文的数据来源于文章 Neo4j 入门之中国电影票房排行浅析，其中爬取了中国电影票房信息，如下：
以及每部电影中的主演信息，如下：
得到了两个表格文件 movies.csv 和 actor.csv，文件的内容如下：
数据准备完毕。如读者需要下载该数据，可以参考网址：https://github.com/percent4/Neo4j_movie_demo。
三元组文件
Cayley 数据库支持三元组文件导入，所谓三元组，指的是主语 subject，谓语 predicate 以及宾语 object，每个三元组为一行。Cayley 数据库支持的三元组文件以 nq 为后缀，每个三元组为一行，主语、谓语、宾语中间用空格分开，同时还需要注意一下事项（笔者亲自踩坑的经历）：
注意空格，空格是划分实体的标志;
注意 ”，” 是关键字，也不能在实体中出现;
不能在实体中出现换行符（比如 n）;
不能出现重复的数据(实体重复、三元组重复都不行)。
接着我们利用 Python 程序将 movies.csv 和 actors.csv 文件处理成三元组。我们抽取的原则如下：
电影名，演员名为实体；
电影名与电影的关系为 ISA，即电影名 ISA Movie;
演员名与电影名的关系为 ACT_IN，即演员名 ACT_IN 电影名；
电影名的其余为属性对，即电影名 属性 属性名，比如战狼 2 rank 1.
实现的 Python 程序如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
# 读取文件
movies = pd.read_csv(‘movies.csv’)
actors = pd.read_csv(‘actors.csv’)
# print(movies.head())
# 处理电影数据为三元组，抽取的三运组如下：
# 电影名 ISA Movie
# 电影名 属性 属性值
with open(‘China_Movie.nq’, ‘w’) as f:
name_df = movies[‘name’]
for i in range(name_df.shape[0]):
f.write(‘<%s> <ISA> <Movie> .\n’%name_df[i])
for col in movies.columns:
if col != ‘name’:
f.write(‘<%s> <%s> “%s” .\n’%(name_df[i], col, movies[col][i]))
# 处理演员数据为三元组，抽取的三运组如下：
# 演员名 ISA Actor
# 演员名 ACT_IN 电影名
with open(‘China_Movie.nq’, ‘a’) as f:
for i in range(actors.shape[0]):
for actor in actors[‘actors’][i].split(‘，’):
f.write(‘<%s> <ACT_IN> <%s> .\n’ % (actor, actors[‘name’][i]))
在 China_Movie.nq 中，共有 276 个三元组，文件的前几行如下：
< 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> .
导入数据
将 China_Movie.nq 文件移动至 Cayley 的 data 目录下，同时配置 cayley_example.yml 文件，内容如下：
store:
# backend to use
backend: mongo
# address or path for the database
address: “localhost:27017”
# open database in read-only mode
read_only: false
# backend-specific options
options:
nosync: false
query:
timeout: 30s
load:
ignore_duplicates: false
ignore_missing: false
batch: 10000
在该配置文件中，声明了 Cayley 的后台数据库为 MongoDB，同时制定了 ip 及端口。接着运行命令：
./cayley load -c cayley_example.yml -i data/China_Movie.nq
等待数据导入，接着前往 MongoDB 中查看，如发现 MongoDB 中存在 cayley 数据库，则表明数据导入成功。
使用查询语句
接着再输入命令：
./cayley http -i ./data/China_Movie.nq -d memstore –host=:64210
这样就支持在浏览器中进行查询了，只需要在浏览器中输入 http://localhost:64210/ 即可，界面如下：
关于查询语句，它是图数据库的精华所在，而对于 Cayley 而言，它的查询语句相对来说就比较简单且好理解，具体的查询语句命令可以参考官网：https://github.com/cayleygraph/cayley/blob/master/docs/GizmoAPI.md，本文将通过几个简单的查询语句来说明怎样对 Cayley 图数据库进行查询。
查询一共有多少条数据
命令为：
var n = g.V().Count();
g.Emit(n);
其中 g 代表图，V 代表顶点，g.Emit()会将结果以 JSON 格式返回。输出的结果如下：
{
“result”: [
521
]
}
查询全部电影
命令为：
var movies = g.V(‘<Movie>’).In(‘<ISA>’).ToArray();
g.Emit(movies);
返回的结果如下：
{
“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
命令为：
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)
输出结果如下：
{
“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
命令为：
var movies = g.V(‘< 沈腾 >’).Out(‘<ACT_IN>’).ToArray();
g.Emit(movies);
输出为：
{
“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
命令为:
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);
输出为：
{
“result”: [
[
“< 白百何 >”,
“< 井柏然 >”,
“< 曾志伟 >”,
“< 吴君如 >”
]
]
}
总结
在本文中，笔者介绍了一种新的图数据库 Cayley，并介绍了它的安装方式，以及如何导入三元组数据，进行查询。希望能够给读者一些参考~ 虽然是 Google 开源的图数据库，但在网上关于 Cayley 图数据库的介绍并不多，而且都未能深入地讲解，大多是照搬官方文档的讲解，希望笔者的讲解能够带来一些进步，这也是笔者写此文的目的。希望此文能多少帮到读者~
注意：不妨了解下笔者的微信公众号：Python 爬虫与算法（微信号为：easy_web_scrape），欢迎大家关注~
