溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章主要介紹了數據庫NebulaGraph的Java數據解析怎么處理的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇數據庫NebulaGraph的Java數據解析怎么處理文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。
先用 Docker 鏡像準備環境：
docker pull albertlatacz/java-repl docker run --rm -it \ --network=nebula-net \ -v ~:/root \ albertlatacz/java-repl \ bash apt update -y && apt install ca-certificates -y wget https://dlcdn.apache.org/maven/maven-3/3.8.6/binaries/apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz --no-check-certificate tar xzvf apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz wget https://github.com/vesoft-inc/nebula-java/archive/refs/tags/v3.0.0.tar.gz tar xzvf v3.0.0.tar.gz cd nebula-java-3.0.0/ ../apache-maven-3.8.6/bin/mvn dependency:copy-dependencies ../apache-maven-3.8.6/bin/mvn -B package -Dmaven.test.skip=true java -jar ../javarepl/javarepl.jar
在執行完上面的 java -jar ../javarepl/javarepl.jar 之后，我們就進入了交互式的 Java Shell（REPL）。我們不用再做編譯、執行、print 這樣的慢反饋來調試和研究我們的代碼了，是不是很方便？
root@a2e26ba62bb6:/javarepl/nebula-java-3.0.0# java -jar ../javarepl/javarepl.jar
Welcome to JavaREPL version 428 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_111)
Type expression to evaluate, :help for more options or press tab to auto-complete.
Connected to local instance at http://localhost:43707
java> System.out.println("Hello, World!");
Hello, World!
java>首先我們在 java> 提示符下，這些來把必須的類路徑和導入：
:cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/client-3.0.0.jar :cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/fastjson-1.2.78.jar :cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/slf4j-api-1.7.25.jar :cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/slf4j-log4j12-1.7.25.jar :cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/commons-pool2-2.2.jar :cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/log4j-1.2.17.jar import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.vesoft.nebula.ErrorCode; import com.vesoft.nebula.client.graph.NebulaPoolConfig; import com.vesoft.nebula.client.graph.data.CASignedSSLParam; import com.vesoft.nebula.client.graph.data.HostAddress; import com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet; import com.vesoft.nebula.client.graph.data.SelfSignedSSLParam; import com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper; import com.vesoft.nebula.client.graph.net.NebulaPool; import com.vesoft.nebula.client.graph.net.Session; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.lang.reflect.*;
我們可以從這 Java 環境連接到 NebulaGraph。在下面的例子中，我用了自己的 graphd 的 IP 和端口作為例子：
NebulaPoolConfig nebulaPoolConfig = new NebulaPoolConfig();
nebulaPoolConfig.setMaxConnSize(10);
List<HostAddress> addresses = Arrays.asList(new HostAddress("192.168.8.127", 9669));
NebulaPool pool = new NebulaPool();
pool.init(addresses, nebulaPoolConfig);
Session session = pool.getSession("root", "nebula", false);剛接觸 NebulaGraph Java 客戶端的大家一定對這個 ResultSet 對象有些愁。別擔心，借助我們的環境，十分鐘把它搞通。這里我們執行一個簡單的返回 vertex 頂點的結果看看：
ResultSet resp = session.execute("USE basketballplayer;MATCH (n:player) WHERE n.name==\"Tim Duncan\" RETURN n");我們可以參考 ResultSet 的代碼：client/graph/data/ResultSet.java
其實可以先不看，跟著教程往下走。一般來說，查詢結果都是二維表，ResultSet 針對行和列提供了常見的處理方法。通常，我們會獲取每一行結果，再解析它，而關鍵的問題是每一個值要怎么處理。
java> resp.isSucceeded()
java.lang.Boolean res9 = true
java> resp.rowsSize()
java.lang.Integer res16 = 1
java> rows = resp.getRows()
java.util.ArrayList rows = [Row (
values : [
<Value vVal:Vertex (
vid : <Value sVal:70 6c 61 79 65 72 31 30 30>,
tags : [
Tag (
name : 70 6C 61 79 65 72,
props : {
[B@5264a468 : <Value iVal:42>
[B@496b8e10 : <Value sVal:54 69 6d 20 44 75 6e 63 61 6e>
}
)
]
)>
]
)]
java> row0 = resp.rowValues(0)
java.lang.Iterable<com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper> res10 = ColumnName: [n], Values: [("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})]回到本次 query 語句，它其實是在返回一個 vertex 頂點：
(root@nebula) [basketballplayer]> match (n:player) WHERE n.name == "Tim Duncan" return n
+----------------------------------------------------+
| n |
+----------------------------------------------------+
| ("player100" :player{age: 42, name: "Tim Duncan"}) |
+----------------------------------------------------+
Got 1 rows (time spent 2116/44373 us)通過上面的幾個方法，我們其實能夠獲得這個頂點的值：
v = Class.forName("com.vesoft.nebula.Value")
v.getDeclaredMethods()然而，這個 com.vesoft.nebula.Value 的值的類提供的方法特別原始，這也是讓大家犯愁數據解析的原因。所以，在這個教程中最重要的一個帶走的經驗（除了利用 REPL 之外）就是：非必要不要去取這個原始的類，我們應該去取得 ValueWrapper 封裝之后的值！！！
注意：其實我們有更輕松地方法，就是用 executeJson 直接獲得 JSON string。別擔心，會在后面提到，不過這個方法要 2.6 之后才支持。
那么問題來了，如何使用 ValueWrapper 封裝呢？其實答案已經在上面了，大家可以回去看看，resp.rowValues(0) 的類型正是 ValueWrapper 的可迭代對象！
所以，正確打開方式是迭它！迭它！迭它！其實這個就是代碼庫里的 GraphClientExample 的一部分例子了，我們把它迭代取出來，放到 wrappedValueList 里慢慢把玩：
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
List<ValueWrapper> wrappedValueList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < resp.rowsSize(); i++) {
ResultSet.Record record = resp.rowValues(i);
for (ValueWrapper value : record.values()) {
wrappedValueList.add(value);
if (value.isLong()) {
System.out.printf("%15s |", value.asLong());
}
if (value.isBoolean()) {
System.out.printf("%15s |", value.asBoolean());
}
if (value.isDouble()) {
System.out.printf("%15s |", value.asDouble());
}
if (value.isString()) {
System.out.printf("%15s |", value.asString());
}
if (value.isTime()) {
System.out.printf("%15s |", value.asTime());
}
if (value.isDate()) {
System.out.printf("%15s |", value.asDate());
}
if (value.isDateTime()) {
System.out.printf("%15s |", value.asDateTime());
}
if (value.isVertex()) {
System.out.printf("%15s |", value.asNode());
}
if (value.isEdge()) {
System.out.printf("%15s |", value.asRelationship());
}
if (value.isPath()) {
System.out.printf("%15s |", value.asPath());
}
if (value.isList()) {
System.out.printf("%15s |", value.asList());
}
if (value.isSet()) {
System.out.printf("%15s |", value.asSet());
}
if (value.isMap()) {
System.out.printf("%15s |", value.asMap());
}
}
System.out.println();
}上邊這些很丑的 if 就是關鍵了，我們知道 query 的返回值可能是多種類型的，他們分為：
圖語義的：點、邊、路徑
數據類型：String，日期，列表，集合…等等
這里的關鍵是，我們要使用 ValueWrapper 為我們準備好 asXxx 方法。如果這個值是一個頂點，那么這個 Xxx 就是 Node。同理如果是邊的話，這個 Xxx 就是 Relationship。
所以，我給大家看看咱們這個返回點結果的情況下的 asNode() 方法：
java> v = wrappedValueList.get(0)
com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper v = ("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})
java> v.asNode()
com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node res16 = ("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})
java> node = v.asNode()
com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node node = ("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})順便說一下，借助于 Java 的反射 reflection，我們可以在這個交互程序里做類似于 Python 里 dir() 的事情：實時地去獲取一個類支持的方法。像這樣，省去了查代碼的時間。
java> rClass=Class.forName("com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet")
java.lang.Class r = class com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet
java> rClass.getDeclaredMethods()
java.lang.reflect.Method[] res20 = [public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getColumnNames(), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.rowsSize(), public com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet$Record com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.rowValues(int), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.colValues(java.lang.String), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getErrorMessage(), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.isSucceeded(), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getErrorCode(), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getSpaceName(), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getLatency(), public com.vesoft.nebula.graph.PlanDescription com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getPlanDesc(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getRows(), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getComment(), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.toString(), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.isEmpty(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.keys()]這樣：
java> nodeClass=Class.forName("com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node")
java.lang.Class nodeClass = class com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node
java> nodeClass.getDeclaredMethods()
java.lang.reflect.Method[] res20 = [public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.hasTagName(java.lang.String), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.hasLabel(java.lang.String), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.tagNames(), public java.util.HashMap com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.properties(java.lang.String) throws java.io.UnsupportedEncodingException, public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.labels(), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.equals(java.lang.Object), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.toString(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.values(java.lang.String), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.hashCode(), public com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.getId(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.keys(java.lang.String) throws java.io.UnsupportedEncodingException]看到這里，大家應該體會到封裝了 ValueWrapper 的好處了吧？它提供了方便的符合直覺的方法，對于 Node 類型來說，它提供了 tagNames()、properties()、labels() 等等非常好用的方法：
java> node.properties("player")
java.util.HashMap res11 = {name="Tim Duncan", age=42}
java> node.tagNames()
java.util.ArrayList res12 = [player]
java> node.labels()
java.util.ArrayList res13 = [player]
java> node.values("player")
java.util.ArrayList res14 = [42, "Tim Duncan"]我們這里只展示了頂點數據類型的處理、解析方式（RETURN n），像其他的數據類型比如邊（edge）、路徑（path）或者地理數據、時間數據，用這種方式（看有什么方法，再交互地去試試方法怎么用）也是一樣的，對吧？
最后，好消息是：從 v2.6 開始，NebulaGraph 可以直接返回 JSON 的 String 了，我們上面的糾結也都不是必要的了：
java> String resp_json = session.executeJson("USE basketballplayer;MATCH (n:player) WHERE n.name==\"Tim Duncan\" RETURN n");
java.lang.String resp_json = "
{
"errors":[
{
"code":0
}
],
"results":[
{
"spaceName":"basketballplayer",
"data":[
{
"meta":[
{
"type":"vertex",
"id":"player100"
}
],
"row":[
{
"player.age":42,
"player.name":"Tim Duncan"
}
]
}
],
"columns":[
"n"
],
"errors":{
"code":0
},
"latencyInUs":4761
}
]
}
"關于“數據庫NebulaGraph的Java數據解析怎么處理”這篇文章的內容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對“數據庫NebulaGraph的Java數據解析怎么處理”知識都有一定的了解，大家如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
