Verwaltete Graphdatenbank – Erste Schritte mit Amazon Neptune

Erste Schritte mit Amazon Neptune Database

Wenn Sie Ihre Daten bereits in einem Graph-Modell haben, ist es einfach mit Amazon Neptune Database zu beginnen. Sie können Daten im CSV- oder RDF-Format laden und mit dem Schreiben von Graph-Abfragen mit Apache TinkerPop Gremlin, SPARQL oder openCypher beginnen. Sie können die Dokumentation für die ersten Schritte verwenden oder den AWS Online Tech Talk über die folgenden Links ansehen. Wir haben auch Best Practices für Neptune Database zusammengefasst.

Erste Schritte mit Amazon Neptune Analytics

Sie können in wenigen Schritten mit Neptune Analytics beginnen, indem Sie mit der AWS-Managementkonsole oder dem CDK, SDK oder der CLI ein Diagramm erstellen. AWS-CloudFormation-Unterstützung wird in Kürze eingeführt. Sie können ein Diagramm aus Daten in einem Amazon-S3-Bucket oder aus einer Neptune-Datenbank in Neptune Analytics laden. Sie können Anfragen mit der OpenCypher-Abfragesprache direkt aus Ihren Graph-Anwendungen an ein Diagramm in Neptune Analytics senden. Sie können auch von einem Jupyter Notebook aus eine Verbindung zum Diagramm in Neptune Analytics herstellen, um Abfragen und Diagrammalgorithmen auszuführen. Ergebnisse analytischer Abfragen können zurück in das Neptune-Analytics-Diagramm geschrieben werden, um eingehende Abfragen zu bearbeiten, oder in S3 zur weiteren Verarbeitung gespeichert werden. Neptune Analytics unterstützt die Integration mit der Open-Source-Bibliothek LangChain, um mit vorhandenen Anwendungen zu arbeiten, die auf großen Sprachmodellen basieren.

Erste Schritte mit Amazon Neptune ML

Informationen zu den ersten Schritten mit Neptune ML finden Sie in diesem Blogbeitrag, in dem die Schritte im Getting Started Workflow beschrieben werden, einschließlich der folgenden:

Einrichtung der Testumgebung
Beispiel für ein Notebook zur Knotenklassifizierung starten
Laden der Beispieldaten in den Cluster
Den Graphen exportieren
ML-Training durchführen
Ausführen von Gremlin-Abfragen mit Neptune ML

Erste Schritte mit der Graphvisualisierung

Sie können entweder Neptune-Notebooks oder den Graph Explorer verwenden, um Ihre Graphdaten zu visualisieren. Wenn Sie mit Graphdatenbanken und Abfragesprachen noch nicht vertraut sind oder Graphdaten untersuchen möchten, ohne Abfragen zu schreiben, empfehlen wir, mit Graph Explorer zu beginnen. Mithilfe der AWS-Managementkonsole können Sie in wenigen Schritten mit Graph Explorer beginnen. Benutzer müssen über eine neue oder bestehende IAM-Rolle Zugriff auf das Lesen von Neptune-Daten haben, um den Graph Explorer verwenden zu können. Das Graph-Explorer-Projekt ist auf GitHub verfügbar und Graph Explorer ist in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen die Neptune Workbench verfügbar ist.

Dokumentation für die ersten Schritte mit Graph Explorer

Sehen Sie sich das GitHub-Repository an

Wenn Sie mit Graph-Abfragesprachen oder dem Ausführen von Graph-Workloads in einer Notebook-Umgebung vertraut sind, können Sie mit Neptune-Notebooks beginnen. Neptune stellt Jupyter- und JupyterLab-Notebooks im Open-Source-Projekt Neptune-Graph-Notebook auf GitHub und in der Neptune-Workbench bereit. Diese Notebooks bieten Beispielanleitungen und Codefragmente in einer interaktiven Codierungsumgebung, in der Sie mehr über Graphtechnologie und Neptun erfahren können.

Neptune-Notebooks können sowohl Abfrageergebnisse visualisieren als auch eine IDE-ähnliche Schnittstelle für die Entwicklung und das Testen von Anwendungen bereitstellen. Sie können Neptune-Notebooks auch mit anderen Neptune-Funktionen wie Neptune Streams und Neptune ML verwenden. Zusätzlich hostet jedes Neptune-Notebook einen Graph-Explorer-Endpunkt. Sie finden einen Link zum Öffnen von Graph Explorer auf jeder Notebook-Instance in der Amazon-Neptune-Konsole.

Erste Schritte mit Abfragesprachen

Gremlin: Kunden, die Gremlin mit Neptune verwenden, verweisen oft auf das Online-Buch Practical Gremlin: An Apache TinkerPop Tutorial, als hilfreiche Referenz zur Ergänzung der Apache-TinkerPop-Dokumentation.

SPARQL: Für Kunden, die RDF und SPARQL mit Neptune verwenden, ist SPARQL 1.1 Overview vom World Wide Web Consortium ein nützliches Handbuch.

openCypher: openCypher ist eine deklarative Abfragesprache für Eigenschaftsdiagramme, die ursprünglich von Neo4j entwickelt wurde, dann 2015 Open Source wurde und unter einer Apache 2-Open-Source-Lizenz zum openCypher-Projekt beitrug. Die Syntax ist dokumentiert in Cypher Query Language Reference, Version 9.

GraphQL: Wenn Sie daran interessiert sind, GraphQL für den Zugriff auf Amazon Neptune zu aktivieren, gibt es eine Beispielanwendung, die zeigt wie man AWS AppSync GraphQL und Amazon Neptune verwendet.