/* Olá Senhores, senhoras e senhoritas DBAS!!!
Fig.1
– Modelando minha familia
Um nó é um objeto que possui propriedades. Exemplo: Em um
e-commerce de livros, os nós podem ser Livros, Autores e
Ferramentas
A linguagem que usaremos para manipular o banco é a
Nota:
Criando um graph
Para inserir o
nó clique na aba
Inserindo nós, propriedades e listando.
Segue código para adicionar algumas pessoas (pequena homenagem a alguns amigos visitantes)
Logo após a ASCII Art do Gremlin o webadmin já carrega a variagel g que representa o gráfico.
Na sequencia usamos a função addVertex para adicionar o primeiro nó.
(g.addVertex)
As properties do nó são passadas como parâmetro (um JSON), que basicamente
tem essa estrutura
[Nome_da_Propriedade:Valor_Da_Propriedade, ...]
É interessante notar que diferente do banco relacional que possue um
schema fixo de colunas, as propriedades de cada nó podem variar, existindo ou
não. Todo noSQL é schemaless.
Para listar os nós, simplesmente use g.V, onde V é a coleção de Vertices
dentro do grafico g. A lista exibirá apenas os nós, voce pode pedir
para exibir os nomes usando g.V.Nome, ou g.V.Qualquer_propriedade que voce_tenha criado.
Notamos que a profissão do Bruno Salim está com a grafia errada (foi de
propósito, juro). Vamos fazer o update então. Note que o ID do nó dele é 28.
Simples assim. Assim como é fácil adicionar novas propriedades. Por
Exemplo, no caso do Gustavo que foi adicionado sem uma profissão.
Ou adicionar uma nova propriedade que nem estava na inicialização (essa é
a característica do schemaless)
Aqui o map é uma exibição de todas as propriedades do nó em JSON
Agora vamos estabelecer as relações entre os usuários atrávés do
relacionamento CONHECE.
Na primeira parte atribuimos os nós a variaveis com nomes mais amigáveis,
na segunda adicionamos os relacionamentos(edges) CONHECE entre eles.
Com o Gráfico criado vamos começar a responder algumas consultas típicas
das redes sociais e perceber o poder do graph db.
As consultas do
Gremlin são feitas em passos divididos pelo ponto.
Objeto.passo1.passo2.passoN.propriedade
O passo usa o resultado do passo anterior e pode transforma-lo, filtra-lo
ou o chamado sideeffect usado para agregações.
Então vamos as consultas!
Quem eu conheço?
Quem são os amigos de meus amigos?
Uma forma de evitar o uso do out repetidas vezes
é usando ó pasos loop, que repete o passo anterior até que a regra entre
colchetes não seja mais satisfeita (no caso limitando a duas vezes o numero de
iterações do loop)
Através de quem Felipe pode conhecer Gustavo?
Essa é uma das mais interessantes propriedades dos graphs, responder esse tipo de pergunta em um modelo relacional é muito dificil e inevitavelmente geraria uma consulta muito pesada e isso seria fatal para uma aplicação web com muitos usuários. A vantagem do graph é que independentemente da quantidade de nós e iterações a resposta para essa pergunta mantém a mesma velocidade.
A condição para o loop foi que ele não parasse enquanto não encontrasse o nó referente ao gustavo. Assim ele me apresentou dois caminhos possiveis.
Podemos também trocar o out por uma combinação de outE (relacionamentos de saida) e inV (para obter os nós) e termos como esses nós se relacionam
Como existem dois caminhos possiveis Vamos remover o link entre Spigariol e Gustavo e tentar novamente
Na primeira linha a identificação do relacionamento, 'g.E' para listar
todos os edges, seguido de 'inV' para pegar os nós retornados e 'has' para
filtrar aqueles com nome Gustavo. E por fim, um back(2),
para exibir os resultados de dois passos atras. (voltando no E).
A remoção e novamente o comando
para listar o caminho entre os dois nós.
Conclusão
Fizemos um pequeno tour sobre o que é o GraphDB, quais são as peças que
você deve juntar para usá-lo e uma lab "mão na massa" de como criar,
apagar e consultar os nós armazenados. Apesar de extenso, esse post está muito
longe de ser um tutorial completo, para isso recomendo esse ótimo video tutorial, onde o analista Andreas Kollegger <twitter>;
Enfim obrigado por ler até aqui, se você ficou com alguma dúvida fique a
vontade para me encaminhar um email, ou me siga no twitter onde sempre tento
postar links e materias interessantes desse nosso maravilhoso mundo dos dados!
Abraços!
Felipe Antunes
