图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。本文以示例数据集basketballplayer为例，通过nGQL操作和Python脚本两种方式构建图谱。数据[10]和代码[9]详见参考文献。
一.示例数据集介绍
1.数据集Schema
点包括player（球员）和team（球队），边包括serve（球员->球队）和follow（球员->球员）：
下面是数据集的一个展示例子，如下所示：
2.vertex_player.csv
球员player点数据包括player_id（球员id）、age（年龄）和name（名字）：
player105 31 Danny Green
player109 34 Tiago Splitter
player111 38 David West
player118 30 Russell Westbrook
player143 23 Kristaps Porzingis
player104 32 Marco Belinelli
player107 32 Aron Baynes
player116 34 LeBron James
player120 29 James Harden
player125 41 Manu Ginobili
3.vertex_team.csv
球队team点数据包括team_id（球对id）和name（名字）：
team204 Spurs
team218 Raptors
team229 Heat
team202 Rockets
team208 Kings
team216 Cavaliers
team217 Celtics
team223 Knicks
team224 Pistons
team205 Thunders
4.edge_serve.csv
serve边数据包括player_id（球员id）、team_id（球对id）、start_year（开始年）和end_year（结束年）：
player100 team204 1997 2016
player101 team204 1999 2018
player101 team215 2018 2019
player102 team203 2006 2015
player102 team204 2015 2019
player103 team204 2017 2019
player103 team208 2013 2017
player103 team212 2006 2013
player103 team218 2013 2013
player104 team200 2007 2009
5.edge_follow.csv
follow边数据包括player_id（球员id）、player_id（球员id）和degree（程度）：
player100 player101 95
player100 player125 95
player101 player100 95
player101 player102 90
player101 player125 95
player102 player100 75
player102 player101 75
player103 player102 70
player104 player100 55
player104 player101 50
二.nGQL操作构建图谱
创建图空间，包括名字和Vid Type，如下所示：
查看图空间列表，如下所示：
接下来通过命令创建Tag（点）和Edge type（边），如下所示：
// 创建Tag player，带有2个属性
CREATE TAG player(name string, age int);
// 创建Tag team，带有1个属性
CREATE TAG team(name string);
// 创建Edge type follow，带有1个属性
CREATE EDGE follow(degree int);
// 创建Edge type serve，带有2个属性
CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
创建完毕后，在控制台通过NGQL查看点和边信息，如下所示：
接下来查看当前图空间中所有Tag和Edge type，如下所示：
SHOW TAGS; // 列出当前图空间中所有Tag
SHOW EDGES; // 列出当前图空间中所有Edge type
// 查看每种Tag和Edge type的结构是否正确
DESCRIBE TAG player;
DESCRIBE TAG team;
DESCRIBE EDGE follow;
DESCRIBE EDGE serve;
查看图空间basketballplayer标签，如下所示：
查看图空间basketballplayer边类型，如下所示：
然后分别导入关联标签和关联边，这步骤是重点，主要是关联好列字段，如下所示：
说明：VID函数选择Hash，否则导入失败。
通过任务列表查看导入信息，如下所示：
特别说明：显示节点数值而非名字，推测可能和创建图空间时，与选择的Vid Type有关。这次选择的INT64，下次选择FIXED_STRING试试。
通过NebulaGraph控制台，执行命令查看如下所示：
三.Python脚本构建图谱
上述通过nGQL命令进行操作，当数据量大的时候，最好通过脚本进行处理，如下所示：
from nebula3.gclient.net import ConnectionPool
from nebula3.Config import Config
import numpy as np
import pandas as pd
config = Config() # 定义一个配置
config.max_connection_pool_size = 10 # 设置最大连接数
connection_pool = ConnectionPool() # 初始化连接池
# 如果给定的服务器是ok的，返回true，否则返回false
ok = connection_pool.init([('172.27.211.84', 9669)], config)
vertex_player_df = pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Downloads/dataset/dataset/vertex_player.csv", header=None, names=['player_id', 'age', 'name'])
vertex_team_df = pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Downloads/dataset/dataset/vertex_team.csv", header=None, names=['team_id', 'name'])
edge_follow_df = pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Downloads/dataset/dataset/edge_follow.csv", header=None, names=['player_id1', 'player_id2', 'degree'])
edge_serve_df = pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Downloads/dataset/dataset/edge_serve.csv", header=None, names=['player_id', 'team_id', 'start_year', 'end_year'])
# Session Pool，session将自动释放
with connection_pool.session_context('root', 'nebula') as session:
# 创建basketballplayer_python空间
session.execute('CREATE SPACE IF NOT EXISTS `basketballplayer_python_test` (vid_type = FIXED_STRING(32))')
# result = session.execute('SHOW SPACES')
# print(result)
# 使用basketballplayer_python空间
session.execute('USE basketballplayer_python')
session.execute('CREATE TAG IF NOT EXISTS player(name string, age int)') # 创建player标签
session.execute('CREATE TAG IF NOT EXISTS team(name string)') # 创建team标签
session.execute('CREATE EDGE IF NOT EXISTS follow(degree int)') # 创建follow边
session.execute('CREATE EDGE IF NOT EXISTS serve(start_year int, end_year int)') # 创建serve边
# 从CSV文件中读取数据，插入到player标签中
for index, row in vertex_player_df.iterrows():
session.execute('INSERT VERTEX IF NOT EXISTS player(name, age) VALUES "{}":("{}", {})'.format(row['player_id'], row['name'], np.int64(row['age'])))
# 从CSV文件中读取数据，插入到team标签中
for index, row in vertex_team_df.iterrows():
session.execute('INSERT VERTEX IF NOT EXISTS team(name) VALUES "{}":("{}")'.format(row['team_id'], row['name']))
# 从CSV文件中读取数据，插入到follow边中
for index, row in edge_follow_df.iterrows():
session.execute('INSERT EDGE IF NOT EXISTS follow(degree) VALUES "{}"->"{}":({})'.format(row['player_id1'], row['player_id2'], np.int64(row['degree'])))
# 从CSV文件中读取数据，插入到serve边中
for index, row in edge_serve_df.iterrows():
session.execute('INSERT EDGE IF NOT EXISTS serve(start_year, end_year) VALUES "{}"->"{}":({}, {})'.format(row['player_id'], row['team_id'], np.int64(row['start_year']), np.int64(row['end_year'])))
# 关闭连接池
connection_pool.close()
通过NebulaGraph控制台，执行命令match (v:player) return v;。结果以表格形式展现，如下所示：
结果以可视化形式展现，如下所示：
说明：由于代码简单，就不详细介绍了，可参考代码注释[9]。
参考文献：
[1]规划Schema：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.3.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-plan-schema/
[2]导入数据：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.6.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-import-data/
[3]控制台界面：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.6.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-console/
[4]操作图空间：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.6.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-space/
[5]操作Tag（点类型）：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.6.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-tag/
[6]操作Edge type：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.6.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-edge-type/
[7]操作索引：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.6.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-index/
[8]查看Schema：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.6.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-view-schema/
[9]本文源码：https://github.com/ai408/nlp-engineering/blob/main/20230917_NLP工程化公众号文章/NebulaGraph教程/basketballplayer.py
[10]本文数据：basketballplayer.zip: https://url39.ctfile.com/f/2501739-944592417-0f75d0?p=2096 (访问密码: 2096)