


Pemprosesan data besar dalam teknologi C++: Bagaimana untuk menggunakan pangkalan data graf untuk menyimpan dan menanyakan data graf berskala besar?
Teknologi C++ boleh mengendalikan data graf berskala besar dengan memanfaatkan pangkalan data graf. Langkah-langkah khusus termasuk: mencipta contoh TinkerGraph, menambah bucu dan tepi, merumuskan pertanyaan, mendapatkan nilai hasil dan menukar hasil menjadi senarai.
Pemprosesan Data Besar dalam Teknologi C++: Memanfaatkan Pangkalan Data Graf untuk Menyimpan dan Menyoal Data Graf Berskala Besar
Data graf berskala besar telah menjadi aset penting dalam banyak industri, mendedahkan corak dan hubungan dalam data yang kompleks . Sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, C++ menyediakan platform yang sangat baik untuk memproses data graf berskala besar kerana ciri-cirinya yang cekap dan overhed rendah. Dengan memanfaatkan pangkalan data graf, pembangun C++ boleh menyimpan, memproses dan menanya dengan cekap struktur data yang kompleks ini.
Tutorial ini akan membimbing anda menggunakan pangkalan data graf Apache TinkerPop dan perpustakaan C++ TinkerPop untuk memproses data graf berskala besar. Kami akan menggunakan kes praktikal untuk menunjukkan cara menggunakan teknologi ini untuk menyimpan dan menanyakan data graf.
Keperluan pemasangan
- C++ pengkompil (cth., g++ atau clang++)
- Apache TinkerPop (disyorkan versi 3.5.0 dan ke atas)
- C++ TinkerPop library (contoh 4. yang disyorkan)
Penerangan:
Buat contoh
TinkerGraph
untuk mewakili pangkalan data graf. - Gunakan kaedah
addVertex
danaddEdge
untuk menambah bucu dan tepi pada graf.TinkerGraph
实例以代表图形数据库。 - 使用
addVertex
和addEdge
方法向图中添加顶点和边。 - 通过
traversal
方法制定查询,以查询 Alice 认识的人(out("knows")
)。 - 使用
values
方法获取查询结果中的值(name
)。 - 使用
toList
Formulasikan pertanyaan melalui kaedah
traversal
untuk mengetahui siapa yang Alice kenal (out("knows")
). Gunakan kaedah nilai untuk mendapatkan nilai (nama) dalam hasil pertanyaan.
Gunakan kaedah toList
untuk menukar keputusan kepada senarai.
#include <memory> #include <stdexcept> // 引入 TinkerPop 库 #include <tinkerpop/all.h> int main() { try { // 创建 TinkerGraph 实例 auto graph = TinkerGraph::open(); // 向图中添加顶点和边 auto alice = graph->addVertex(tinkerpop::Vertex("person")); alice->property("name", "Alice"); auto bob = graph->addVertex(tinkerpop::Vertex("person")); bob->property("name", "Bob"); graph->addEdge(alice, bob, "knows"); // 查询图数据 auto results = graph->traversal() .V() .has("name", "Alice") .out("knows") .values("name") .toList(); // 从结果中获取值 if (!results.empty()) { std::cout << "Alice knows: "; for (auto& name : results) { std::cout << name << ", "; } std::cout << std::endl; } } catch (std::exception& ex) { std::cerr << "Error: " << ex.what() << std::endl; return EXIT_FAILURE; } return EXIT_SUCCESS; }
Atas ialah kandungan terperinci Pemprosesan data besar dalam teknologi C++: Bagaimana untuk menggunakan pangkalan data graf untuk menyimpan dan menanyakan data graf berskala besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Cara melaksanakan carta statistik data besar-besaran di bawah rangka kerja Vue Pengenalan: Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, analisis data dan visualisasi telah memainkan peranan yang semakin penting dalam semua lapisan masyarakat. Dalam pembangunan bahagian hadapan, carta ialah salah satu cara yang paling biasa dan intuitif untuk memaparkan data. Rangka kerja Vue ialah rangka kerja JavaScript yang progresif untuk membina antara muka pengguna Ia menyediakan banyak alat dan perpustakaan yang berkuasa yang boleh membantu kami membina carta dan memaparkan data yang besar. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan carta statistik data besar-besaran di bawah rangka kerja Vue dan lampirkan

Dengan kemunculan era data dan kepelbagaian volum data dan jenis data, semakin banyak syarikat dan individu perlu mendapatkan dan memproses sejumlah besar data. Pada masa ini, teknologi crawler menjadi kaedah yang sangat berkesan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan perangkak PHP untuk merangkak data besar. 1. Pengenalan kepada crawler: Crawler ialah teknologi yang memperoleh maklumat Internet secara automatik. Prinsipnya adalah untuk mendapatkan dan menghuraikan kandungan laman web secara automatik di Internet dengan menulis program, dan menangkap data yang diperlukan untuk pemprosesan atau penyimpanan. Dalam evolusi program perangkak, ramai yang matang

Dengan kemunculan era data besar, semakin banyak syarikat mula memahami dan mengiktiraf nilai data besar dan menerapkannya dalam perniagaan. Masalah yang datang dengannya ialah bagaimana mengendalikan aliran data yang besar ini. Dalam kes ini, aplikasi pemprosesan data besar telah menjadi sesuatu yang mesti dipertimbangkan oleh setiap perusahaan. Bagi pembangun, cara menggunakan SpringBoot untuk membina aplikasi pemprosesan data besar yang cekap juga merupakan isu yang sangat penting. SpringBoot ialah rangka kerja Java yang sangat popular yang membolehkan

Teknologi C++ boleh mengendalikan data graf berskala besar dengan memanfaatkan pangkalan data graf. Langkah-langkah khusus termasuk: mencipta contoh TinkerGraph, menambah bucu dan tepi, merumuskan pertanyaan, mendapatkan nilai hasil dan menukar hasil menjadi senarai.

Teknologi pemprosesan strim digunakan untuk pemprosesan data besar ialah teknologi yang memproses aliran data dalam masa nyata. Dalam C++, Apache Kafka boleh digunakan untuk pemprosesan strim. Pemprosesan strim menyediakan pemprosesan data masa nyata, kebolehskalaan dan toleransi kesalahan. Contoh ini menggunakan ApacheKafka untuk membaca data daripada topik Kafka dan mengira purata.

Cara menangani pemprosesan data besar dan penyelesaian masalah pengkomputeran selari dalam pembangunan C# memerlukan contoh kod khusus Dalam era maklumat semasa, jumlah data berkembang dengan pesat. Bagi pembangun, berurusan dengan data besar dan pengkomputeran selari telah menjadi tugas penting. Dalam pembangunan C#, kita boleh menggunakan beberapa teknologi dan alatan untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa penyelesaian biasa dan contoh kod khusus. 1. Gunakan perpustakaan selari C# menyediakan perpustakaan selari (Sejajar), yang direka untuk memudahkan penggunaan pengaturcaraan selari.

C++ ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap yang boleh mengendalikan pelbagai jenis data. Ia sesuai untuk memproses sejumlah besar data, tetapi jika teknik yang betul tidak digunakan untuk mengendalikan data yang besar, program boleh menjadi sangat perlahan dan tidak stabil. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa petua untuk bekerja dengan data besar dalam C++. 1. Gunakan peruntukan memori dinamik Dalam C++, peruntukan memori pembolehubah boleh menjadi statik atau dinamik. Peruntukan memori statik memperuntukkan ruang memori sebelum atur cara berjalan, manakala peruntukan memori dinamik memperuntukkan ruang ingatan seperti yang diperlukan semasa atur cara berjalan. Apabila berurusan dengan besar

Memandangkan jumlah data terus meningkat, kaedah pemprosesan data tradisional tidak lagi dapat menangani cabaran yang dibawa oleh era data besar. Hadoop ialah rangka kerja pengkomputeran teragih sumber terbuka yang menyelesaikan masalah kesesakan prestasi yang disebabkan oleh pelayan nod tunggal dalam pemprosesan data besar melalui storan teragih dan pemprosesan sejumlah besar data. PHP adalah bahasa skrip yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web dan mempunyai kelebihan pembangunan pesat dan penyelenggaraan yang mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan Hadoop untuk pemprosesan data besar. Apa itu HadoopHadoop
