- قواعد البيانات›
- Amazon Neptune›
- بدء الاستخدام
بدء استخدام Amazon Neptune
نظرة عامة
تم تصميم قواعد بيانات الرسوم البيانية، مثل قاعدة بيانات Amazon Neptune و Amazon Neptune Analytics، خصيصًا لتخزين العلاقات والتنقل فيها. لديهم مزايا مقارنة بقواعد البيانات الارتباطية لحالات الاستخدام مثل الشبكات الاجتماعية ومحركات التوصية واكتشاف الاحتيال حيث تحتاج إلى إنشاء علاقات معقدة بين البيانات والاستعلام بسرعة عن هذه العلاقات. يستخدم Amazon Neptune هياكل الرسم البياني مثل العقد (كيانات البيانات) وحوسبة الحافة (العلاقات) والخصائص لتمثيل البيانات وتخزينها. يتم تخزين العلاقات كعناصر من الفئة الأولى في نموذج البيانات. يتيح هذا للبيانات في العقد إمكانية أن ترتبط مباشرة مما يؤدي إلى تحسن كبير في أداء الاستعلامات التي تتنقل في العلاقات في البيانات.
بدء استخدام قاعدة بيانات Amazon Neptune
إذا كانت لديك بياناتك بالفعل في نموذج الرسم البياني، فمن السهل البدء باستخدام قاعدة بيانات Amazon Neptune. يمكنك تحميل البيانات بتنسيقات CSV أو RDF والبدء في كتابة استعلامات الرسم البياني باستخدام Apache TinkerPop أو Gremlin أو SPARQL أو openCypher. يمكنك استخدام وثائق البدء أو عرض محادثات AWS التقنية عبر الإنترنت من خلال الروابط التالية. لقد قمنا أيضًا بدمج أفضل الممارسات لقاعدة بيانات Neptune أيضًا.
بدء استخدام Amazon Neptune Analytics
يمكنك البدء باستخدام Neptune Analytics في بضع خطوات من خلال إنشاء رسم بياني باستخدام وحدة تحكم إدارة AWS أو CDK أو SDK أو CLI. سيتوفر دعم AWS CloudFormation قريبًا. يمكنك تحميل رسم بياني إلى Neptune Analytics من البيانات الموجودة في حاويات Amazon S3 أو من قاعدة بيانات Neptune. يمكنك إرسال الطلبات باستخدام لغة استعلام openCypher إلى رسم بياني في Neptune Analytics مباشرة من تطبيقات الرسم البياني الخاصة بك. يمكنك أيضًا الاتصال بالرسم البياني في Neptune Analytics من دفتر Jupyter لتشغيل الاستعلامات وخوارزميات الرسم البياني. يمكن كتابة نتائج الاستعلامات التحليلية مرة أخرى في الرسم البياني لـ Neptune Analytics لخدمة الاستعلامات الواردة أو تخزينها داخل S3 لمزيد من المعالجة. تدعم Neptune Analytics التكامل مع مكتبة LangChain مفتوحة المصدر للعمل مع التطبيقات الحالية المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة.
بدء استخدام Amazon Neptune ML
لبدء استخدام Neptune ML، راجع منشور المدونة الذي يتطرق إلى الخطوات في سير عمل بدء الاستخدام بما في ذلك ما يلي:
- إعداد بيئة الاختبار
- إطلاق نموذج دفتر تصنيف العُقَدِ
- تحميل بيانات العينة في الكتلة
- تصدير الرسم البياني
- أداء تدريب تعلم الآلة
- تشغيل استعلامات Gremlin باستخدام Neptune ML
بدء استخدام تصور الرسم البياني
يمكنك استخدام دفاتر Neptune أو Graph Explorer لتصور بيانات الرسم البياني الخاصة بك. إذا كنت مستخدمًا جديدًا لقواعد بيانات الرسم البياني ولغات الاستعلام أو تريد استكشاف بيانات الرسم البياني دون كتابة استعلامات، نوصي ببدء استخدام Graph Explorer. يمكنك البدء باستخدام Graph Explorer في بضع خطوات باستخدام وحدة إدارة تحكم AWS. يجب أن يكون لدى المستخدمين حق الوصول لقراءة بيانات Neptune من خلال دور IAM جديد أو موجود لاستخدام Graph Explorer. يتوفر مشروع Graph Explorer على GitHub، ويتوفر Graph Explorer في جميع مناطق AWS حيث تتوفر طاولة عمل Neptune.
إذا كنت معتادًا على لغات استعلام الرسم البياني أو تشغيل أحمال عمل الرسم البياني في بيئة دفتر الملاحظات، فيمكنك البدء بدفاتر Neptune. توفر Neptune دفاتر Jupyter وJupyterLab في مشروع دفتر Neptune graph مفتوح المصدر على GitHub وفي طاولة عمل Neptune workbench. تقدم دفاتر الملاحظات هذه نماذج من البرامج التعليمية للتطبيق ومقتطفات التعليمات البرمجية في بيئة ترميز تفاعلية حيث يمكنك التعرف على تقنية الرسم البياني وNeptune.
يمكن لدفاتر Neptune تصور نتائج الاستعلام وتوفير واجهة تشبه IDE لتطوير التطبيقات واختبارها، أو يمكنك استخدام دفاتر Neptune مع ميزات Neptune الأخرى مثل Neptune Streams وNeptune ML. بالإضافة إلى ذلك، يستضيف كل دفتر ملاحظات Neptune نقطة نهاية Graph Explorer. يمكنك العثور على رابط لفتح Graph Explorer على كل مثيل دفتر ملاحظات في وحدة تحكم Amazon Neptune.
بدء استخدام لغات الاستعلام
هل وجدت ما كنت تبحث عنه اليوم؟
أخبرنا حتى نتمكن من تحسين جودة المحتوى الموجود على صفحاتنا