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1 知识图谱大数据
1 知识图谱是一种有向图结构，描述了现实世界中存在的 实体、事件或者概念以及它们之间的 相关
关系。
2 .知识图谱中的知识是通过RDF的结构进行表示的，其基本构成单元是事实三元组：
-
知识图谱：图数据，属性：自身数据；拓扑结构：相互关系
-
应用方向：社交网络：人立方关系搜索，博客分析，论坛观点挖掘，网络舆情监控；
路径规划：高德地图；
生物学：基因调控网络（基因之间的相互作用关系所形成的网络）； 蛋白质PPI（蛋白质相互作用网络）
有机化学；
软件剽窃检测：目前软件剽窃检测的新方法是基于图模式匹配，将代码先转化为程序依赖图，然后再通过图匹配方法进行检测；
健康医疗大数据
- 大规模图数据特点：规模浩大（volume）, 生成快速（velocity）， 种类繁多（Variety）， 可靠性（veracity）；
倾斜的度分布
小世界现象
不清晰的社区结构
- 大规模知识图谱数据的发布
百万顶点和上亿条边;1,301个知识图谱（2021-5-5）
https://lod-cloud.net/
https://lod-cloud.net/;7. 知识图谱数据管理:知识图谱的目标是构建一个能够刻画现实世界的知识库，为 自动问答、信息检索等应用提供支撑。因此，对 知识的持久化存储并提供对目标知识的高效检索是合格的知识图谱（系统）必须具备的基本功能
知识图谱数据模型: RDF模型；属性图模型；
知识图谱数据的存储：基于表结构的存储，基于图结构的存储；
知识图谱数据的检索：声明式查询语言；过程式查询语言
2 知识图谱数据模型
-
数据模型中的 数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。
-
数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。
3. 不同的数据结构具有不同的操作和约束。数据模型中数据操作 主要描述在相应的数据结构上的操作类型和 操作方式。
- 数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。
3 知识图谱数据的检索
1 知识图谱查询语言
RDF图：SPARQL 声明式语言
属性图：Cypher 声明式语言, PGQL 声明式语言, G-CORE 声明式语言, Gremlin 过程式语言
2 语义网回顾：以Web数据的内容（即语义）为核心， 用机器能够理解和处理的方式链接起来的海量分布式数据库
- RDF回顾：RDF（Resource Description Framework，资源描述框架） 是一种资源描述语言，其核心思想是 利用Web标识符（URI）来标识事物，通过 指定的属性和 相应的值描述 资源的性质或资源之间的关系。
图1
3.1 RDF图查询语言
1 SPARQL是Simple Protocol and RDF Query Language的缩写，是由 W3C为RDF数据开发的一种查询语言和数据获取协议，是被 图数据库广泛支持的查询语言。和SQL类似，SPARQL也是一种 结构化的查询语言，用于对数据的获取与管理。
数据插入：将新的三元组插入到已有的RDF图中。SPARQL通过INSERT DATA语句完成该功能，其基本语法为：
INSERT DATA 三元组数据
三元组数据可以是多条三元组，不同的三元组通过”;” 分隔。如果待插入的三元组在RDF图中已经存在，那么系统会忽略该三元组。
数据删除：从RDF图中删除一些三元组。SPARQL通过DELETE DATA语句完成该功能，其基本语法为：
DELETE DATA 三元组数据
其中三元组数据可以是多条三元组，不同的三元组通过”;” 分隔。对于给定的每个三元组，如果其在RDF图中，则将其从图中删除，否则忽略该三元组
数据更新：更新RDF图中指定三元组的值。和SQL不同，SPARQL没有定义UPDATE操作，也就是说SPARQL语言没有直接更新已有数据的方法。但是，可以通过组合INSERT DATA语句和DELETE DATA语句来实现该功能。
➢ DELETE DATA：删除待修改的三元组；
➢ INSERT DATA：插入修改后的三元组；
数据查询：
SELECT：最为常用的查询语句，其功能和SQL中的SELECT语句类似，从知识图谱中获取满足条件的数据；基本语法为：
SELECT 变量1 变量2 …
WHERE 图模式
[ 修饰符 ]
SPARQL处理的数据具有更加灵活的存储结构，”变量1 变量2 …”在知识图谱中没有直接的对应；
WHERE子句用于为SELECT子句中的变量 提供约束， 查询结果必须完全匹配该子句给出的图模式。图模式主要由两类元素组成，一类是三元组，例如”?x a Person”表示变量?x必须是Person的一个实例；另一类是通过 FILTER关键字给出的条件限制，这些条件包括 数字大小的限制、字符串格式的限制等；
ASK：用于 测试知识图谱中是否存在满足给定条件的数据，如果存在则返回”yes”，否则返回”no”，该查询不会返回具体的匹配数据；
ASK 图模式
DESCRIBE：用于 查询和指定资源相关 的RDF数据，这些数据 形成了对给定资源的详细描述；
DESCRIBE 资源或变量
[ WHERE 图模式 ]
DESCRIBE后既可以直接跟确定的资源标识符，也可以跟变量；
WHERE子句是可选的，用于限定变量需要满足的图模式；
CONSTRUCT：则 根据查询图的结果生成RDF；
CONSTRUCT RDF图模板
WHERE 图模式
RDF图模板确定了 生成的RDF图所包含的三元组类型，它由 一组三元组构成，每个三元组既可以是 包含变量的三元组模板，也可以是不包含变量的事实三元组；图模式则和上述SELECT 等语句中介绍的相同，用于约束语句中的变量；
该语句产生结果的基本流程为： 首先执行WHERE子句，从 知识图谱中获取所有满足图模式的变量取值；然后 针对每一个变量取值，替换RDF图模板中的变量，生成一组三元组。
- RDF图查询语言：SPARQL W3C RDF 标准查询语言
4 Neo4j使用简介
- Neo4j：Neo4j是一个 开源的图数据库系统，它将 结构化的数据存储在图上而不是表中。Neo4j基于Java实现，它是 一个具备完全事务特性的高性能数据库，具有 成熟数据库的所有特性。Neo4j是一个本地数据库（又称基于文件的数据库），这意味着不需要启动数据库服务器，应用程序不用通过网络访问数据库服务，而是直接在本地对其进行操作，因此访问速度快。因其开源、高性能、轻量级等优势，Neo4j 受到越来越多的关注。更多信息请参考官网：
https://neo4j.com/https://neo4j.com/; - 常见的图数据库平台
- Neo4j的特点
查询语言Neo4j CQL （与Cyper类似）
遵循属性图数据模型；
支持UNIQUE约束；
包含一个用于执行CQL命令的UI；
支持完整的ACID规则（ACID：指数据库事务正确执行的四个基本要素，包含原子性（Atomicity）， 一致性（consistency）， 隔离性（Isolation）， 持久性（Durability））；
支持查询数据导出到JSON和XLS格式
提供了REST API，可以被任何编程语言访问；
支持两种Java API ，Cypher API和Native API 来开发java两种程序；
- Neo4j 的优点与缺点
优点： 易于学习，易于表示半结构化数据，性能出众，加载数据快，内存占用低，只需选择需要倒入的数据，无需考虑数据大小，简单而强大的数据模型；
缺点： 支持节点数、关系和属性有限制，不支持SPARQL查询
- CQL语言
（1）数据类型： 与java基本一致，主要用于定义节点和关系的属性
节点常用 ‘()’表示，'()’内第一个为节点名，可以在后面添加多个标签名，添加标签名需要在每个标签前添加 ‘:’符号；
关系常用 ‘[]’表示，'[]’内第一个为关系名，可以在后面添加多个标签名，添加标签名需要在每个标签前添加 ‘:’符号；
（2）常用命令
Neo4j CQL——CREATE
CREATE:
创建节点或关系
CREATE (
Neo4j CQL——MATCH
MATCH:
用于获取有关节点、关系和属性的数据
MATCH(
Neo4j CQL——RETURN
RETURN
用于返回节点或关联关系或它们的某些属性
RETURN
Neo4j CQL——DELETE&REMOVE&SET
DELETE
删除节点，删除节点及相关节点与关系
DELETE
Neo4j CQL——WHERE
WHERE
类似于SQL语句中的WHERE用于过滤MATCH获得的结果
WHERE
Neo4j CQL——ORDER BY&UNION
ORDER BY
对返回结果排序
ORDER BY
UNION
将两组不同的结果合并成一组结果
Neo4j CQL——LIMIT&SKIP&IN
LIMIT&SKIP
返回前n个结果&跳过n个结果
LIMIT n & SKIP n
示例
MATCH (n:player) RETURN n LIMIT 25
MATCH (n:player) RETURN n SKIP 25
IN
提供值的集合
WHERE
Neo4j CQL——字符串函数
1.UPPER：字母大写
UPPER (
2.LOWER：字母小写
LOWER (
3.SUBSTRING：获取子字符串
SUBSTRING(
Neo4j CQL——聚合函数
1.COUNT： 返回MATCH得到的行数
COUNT(
2.MAX&MIN： 返回MATCH返回的结果的一组最大值/最小值
MAX(
3.SUM： 返回MATCH得到的所有行的和
SUM(
4.AVG： 返回MATCH得到的所有行的平均值
AVG(
Neo4j CQL——关系函数
1.STARTNODE&ENDNODE：用于指到关系的开始节点/结束节点
STARTNODE (
Original: https://blog.csdn.net/qq_40671063/article/details/123937093
Author: 无脑敲代码，bug漫天飞
Title: 知识图谱数据管理：存储与检索
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