有没有办法使用 Jupyter Notebook 查看 Neptune 集群中的图表架构？
就像您在使用 SQL 的 RDS 中执行“select * from tablename limit 10”一样，有没有办法通过 Jupyter Notebook 了解图形数据？
【问题讨论】：
标签： gremlin amazon-sagemaker amazon-neptune gremlinpython graph-notebook
这取决于您的图表有多大以及它的性能如何，但您可以使用下面的示例来了解您拥有的节点和边的类型。根据您使用的标签，我假设您使用的是 Gremlin：
g.V().groupCount().by(label)
g.E().groupCount().by(label)
如果您有一个非常大的图表，请尝试在 groupCount 步骤之前添加类似 limit(100000) 的内容。
如果您使用的是 Python 之类的编程语言（安装了 gremlin python），那么您需要在查询中添加 next() 终端步骤，如下所示：
g.V().groupCount().by(label).next()
g.E().groupCount().by(label).next()
找到标签和标签的分布后，您可以使用其中之一来探索一些属性。假设有一个名为“人”的标签。
g.V().hasLabel('person').limit(10).valueMap().toList()
请记住，对于 Gremlin 属性图，具有相同标签的顶点可能不一定具有所有相同的属性，因此最好查看多个顶点以了解这一点。
【讨论】：
如果您想可视化您的图表，即。想要查看给定根节点下的所有子节点，那么您可以在 jupyter 笔记本单元格中使用下面的 gremlin 查询。
%%gremlin -p v,e
g.V({label},{property},{value})
.repeat(outE().inV()).until(outE().count().is(0)).path()
.by(valueMap({propertiesList})).by(label)
改变
【讨论】：