Amazon Neptune 等圖形資料庫專門用於存放和導覽關係。相較於關聯式資料庫,在社交聯網、推薦引擎和詐騙偵測等需要在資料間建立關係以及快速查詢這些關係的使用案例中,圖形資料庫可提供較多優勢。而使用關聯式資料庫建立這些類型的應用程式時,必須克服多項挑戰才能成功。您需要多個表格和多個外部索引鍵。導覽這項資料的 SQL 查詢需要巢狀查詢和複雜的聯結,而這會造成使用上的不便,而且當您的資料隨著時間增加時,查詢的效果也會大打折扣。在 re:Invent 2018 中,我們呈現了進入圖形資料庫,其中提供更多資訊和細節。

Neptune 會使用節點 (資料實體)、邊緣 (關係) 和屬性等圖形結構來呈現及存放資料。關係是以資料模型第一優先公民的形式存放,如此可讓節點中的資料直接連結,以及大幅改善用於導覽資料關係之查詢的效能。Neptune 的大規模互動式效能可有效支援各式各樣的圖形使用案例。

如果您已將資料置於圖形模式下,則可輕鬆開始使用 Amazon Neptune。您可以載入 CSV 或 RDF 格式的資料,並開始使用 Apache TinkerPop Gremlin 或 SPARQL 撰寫圖形查詢。您可以使用下方的快速入門指南,或查看完整的入門指示。此外,我們還合併了 Amazon Neptune 的最佳實務。 

 
由於 Amazon Neptune 支援開放式圖形 API 和查詢語言,我們連結至外部文件以取得 Gremlin 和 SPARQL。使用 Gremlin 和 Neptune 的客戶通常會參閱線上書籍 Practical Gremlin: An Apache TinkerPop Tutorial,作為有用的參考來補充 Apache TinkerPop 文件。對於搭配使用 RDF 和 SPARQL 與 Neptune 的客戶來說,全球資訊網協會的 SPARQL 1.1 Overview (SPARQL 1.1 概觀) 是一份實用的指南。

如果您想要了解如何以圖形方式檢視您的資料,可參閱有關 Working Backwards to your Graph Data Model and Queries with Amazon Neptune 的 re:Invent 2018 簡報和 Github 上可用的範例程式碼

還有其他可協助您入門的其他範例。我們擁有 視覺化您 Neptune 圖形的範例程式碼。我們擁有使用 AWS Glue ETL IMDB 至 Neptune 的應用程式,以試用圖形查詢來尋找「Six Degrees of Kevin Bacon」。我們擁有 建議引擎範例,其中顯示如何使用共同作業篩選。

如果您對啟用 GraphQL 來存取 Amazon Neptune 感興趣,則可參閱顯示如何使用 AWS AppSync GraphQL 和 Amazon Neptune 的範例應用程式。

如果您想要移轉至 Amazon Neptune,可參閱有關移轉至 Amazon Neptune 的 re:Invent 2018 簡報。我們還擁有將 GraphML 資料轉換為 Neptune CSV 格式的公用程式,而且還擁有可協助從 AWS Glue 任務寫入 Neptune 的 Python Library

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