概述

分布式投影驻留在相应分片服务器的内存中，数据持久存储在这些服务器上。分布式投影可包含图集的全部或部分数据，支持图算法的执行，但不支持执行图数据查询。

管理分布式投影

显示分布式投影

获取当前图集的所有分布式投影信息：

show().project()

语句返回表_projectList，包含以下字段：

创建分布式投影

使用语句create.project()可在分片服务器上创建一个当前图集的内存投影。创建过程以作业形式执行，稍后可以使用语句show().job(<id?>)验证投影是否创建成功。

create().project(
  "<projectName>",
  {
    nodes: {
      "<schema1?>": ["<property1?>", "<property2?>", ...],
      "<schema2?>": ["<property1?>", "<property2?>", ...],
      ...
    },
    edges: {
      "<schema1?>": ["<property1?>", "<property2?>", ...],
      "<schema2?>": ["<property1?>", "<property2?>", ...],
      ...
    },
    direction: "<edgeDirection?>",
    load_id: <boolean?>
  }
)

将当前图集全部投影到分片服务器上并命名为distGraph：

create().project("distGraph", {
  nodes: {"*": ["*"]}, 
  edges: {"*": ["*"]},
  direction: "undirected",
  load_id: true
})

将当前图集投影到分片服务器上并命名为distGraph_1，其中点@account和@movie仅投影指定属性，边@rate仅投影入边，且不加载点的_id值：

create().project("distGraph_1", {
  nodes: {
    "account": ["name", "gender"],
    "movie": ["name", "year"]
  },
  edges: {"rate": ["*"]},
  direction: "in",
  load_id: false
})

删除分布式投影

使用语句drop().project()可以从分片服务器上删除当前图集的分布式投影。

以下示例删除了名为distGraph_1的分布式投影：

drop().project("distGraph_1")

示例图集和投影

在一个空图集中，逐行运行以下UQL语句，创建示例图集：

create().node_schema("entity").edge_schema("link")
create().edge_property(@link, "weight", float)
insert().into(@entity).nodes([{_id:"A"},{_id:"B"},{_id:"C"},{_id:"D"}])
insert().into(@link).edges([{_from:"A", _to:"B", weight:1},{_from:"A", _to:"C", weight:1.5},{_from:"A", _to:"D", weight:0.5},{_from:"B", _to:"C", weight:2},{_from:"C", _to:"D", weight:0.5}])

为全图创建名为distGraph的分布式投影：

create().project("distGraph", {
  nodes: {"*": ["*"]}, 
  edges: {"*": ["*"]},
  direction: "undirected",
  load_id: true
})

执行算法

分布式算法在分布式投影上执行。使用语法algo().params().write()以文件回写模式和数据库回写模式执行分布式算法。params()方法必须包含参数project以指定投影名称。

文件回写

在投影distGraph上执行度中心性算法，计算所有点的出度并将结果回写到文件degree.txt中：

algo(degree).params({
  project: "distGraph",
  return_id_uuid: "id",
  direction: "out"
}).write({
  file: {
    filename: "degree.txt"
  }
})

结果：

_id,degree_centrality
C,1
A,3
B,1
D,0

数据库回写

在投影distGraph执行度中心性算法，计算所有点的出度并将结果回写到点属性degree中：

algo(degree).params({
  project: "distGraph",
  return_id_uuid: "id",
  direction: "out"
}).write({
  db: {
    property: "degree"
  }
})

图遍历方向

在创建分布式投影时，若direction选项设定为in或out，图遍历会被限制在对应的入边或出边上。若在算法中遍历缺失的方向，则会引发报错或生成空结果。

创建分布式投影distGraph_in_edges，其中包含所有点和入边：

create().project("distGraph_in_edges", {
  nodes: {"*": ["*"]}, 
  edges: {"*": ["*"]},
  direction: "in",
  load_id: true
})

度中心性算法计算投影distGraph_in_edges上所有点的出度，结果均为0：

algo(degree).params({
  project: "distGraph_in_edges",
  return_id_uuid: "id",
  direction: "out"
}).write({
  file: {
    filename: "degree.txt"
  }
})

_id,degree_centrality
C,0
A,0
D,0
B,0

投影不包含点ID

在创建分布式投影时，若load_id选项设定为false，则投影不包含点的_id值。若在算法中引用了_id，则会引发报错或生成空结果。算法回写文件会用_uuid值替代_id值。

创建分布式投影distGraph_no_id，其中不包含点的_id值：

create().project("distGraph_no_id", {
  nodes: {"*": ["*"]}, 
  edges: {"*": ["*"]},
  direction: "undirected",
  load_id: false
})

度中心性算法计算投影distGraph_no_id上所有点的度，并将结果回写到文件degree.txt中，由点的_uuid值替代点的_id值：

algo(degree).params({
  project: "distGraph_no_id",
  return_id_uuid: "id"
}).write({
  file: {
    filename: "degree.txt"
  }
})

_uuid,degree_centrality
12033620403357220866,1
10016007770295238657,3
288232575174967298,0
3530824306881724417,1

投影不包含属性

如果创建分布式投影时未包含某些属性，则在算法引用这些属性时会引发报错或生成空结果。

创建分布式投影distGraph_no_weight，其中包含所有点以及边的系统属性：

create().project("distGraph_no_weight", {
  nodes: {"*": ["*"]}, 
  edges: {"link": []},
  direction: "undirected",
  load_id: true
})

度中心性算法根据边属性@link.weight加权计算投影distGraph_no_weight上所有点的度。由于weight属性缺失，查询会引发报错：

algo(degree).params({
  project: "distGraph_no_weight",
  edge_property: "@link.weight"
}).write({
  file: {
    filename: "degree.txt"
  }
})