


Pemprosesan data besar dalam teknologi C++: Bagaimana untuk menggunakan pangkalan data graf untuk menyimpan dan menanyakan data graf berskala besar?
Jun 03, 2024 pm 12:47 PMTeknologi 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!

Artikel Panas

Alat panas Tag

Artikel Panas

Tag artikel 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

Cara menggunakan perangkak PHP untuk merangkak data besar

Cara menggunakan Spring Boot untuk membina aplikasi pemprosesan data besar

Keselarasan tinggi dan teknologi pemprosesan data besar dalam bahasa Go

Cara menggunakan PHP dan REDIS untuk mengoptimumkan pemprosesan dan analisis data besar

Kemahiran pemprosesan data besar dalam C++

Pemprosesan data besar dalam teknologi C++: Bagaimana untuk menggunakan pangkalan data graf untuk menyimpan dan menanyakan data graf berskala besar?

Pemprosesan data besar dalam teknologi C++: Bagaimana menggunakan teknologi pemprosesan aliran untuk memproses aliran data besar?
