javascript – 使用AQL(或arangojs)从ArangoDB获取d3的数据

内容导读

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内容图文

我正在构建一个基于d3强制导向图的应用程序,后端使用ArangoDB,我希望能够尽可能高效地从Arango动态加载节点和链接数据.

我不是d3的专家,但总的来说,强制布局似乎希望将其数据作为节点数组和一组链接,这些链接将实际节点对象作为其源和目标,如下所示：

var nodes = [
        {id: 0, reflexive: false},
        {id: 1, reflexive: true },
        {id: 2, reflexive: false}
    ],
    links = [
        {source: nodes[0], target: nodes[1], left: false, right: true },
        {source: nodes[1], target: nodes[2], left: false, right: true }
    ];

目前我正在使用以下AQL查询来获取相邻节点,但这非常麻烦.部分困难在于我希望包括节点的边缘信息,即使没有遍历这些边缘(为了显示节点在从数据库加载这些链接之前的链接数).

LET docId = "ExampleDocClass/1234567"

 // get data for all the edges
LET es = GRAPH_EDGES('EdgeClass',docId,{direction:'any',maxDepth:1,includeData:true})

// create an array of all the neighbor nodes
LET vArray = ( 
    FOR v IN GRAPH_TRAVERSAL('EdgeClass',docId[0],'any',{ maxDepth:1})
        FOR v1 IN v RETURN v1.vertex
    )

// using node array, return inbound and outbound for each node 
LET vs = (
    FOR v IN vArray
        // inbound and outbound are separate queries because I couldn't figure out
        // how to get Arango to differentiate inbout and outbound in the query results
        LET oe = (FOR oe1 IN GRAPH_EDGES('EdgeClass',v,{direction:'outbound',maxDepth:1,includeData:true}) RETURN oe1._to)
        LET ie = (FOR ie1 IN GRAPH_EDGES('EdgeClass',v,{direction:'inbound',maxDepth:1,includeData:true}) RETURN ie1._from)
        RETURN {'vertexData': v, 'outEdges': oe, 'inEdges': ie}
    )
RETURN {'edges':es,'vertices':vs}

最终输出如下所示：
http://pastebin.com/raw.php?i=B7uzaWxs
…几乎可以直接读入d3(我只需要重复删除一点).

我的图形节点具有大量链接,因此性能很重要(无论是在服务器和客户端上的负载,还是在两者之间进行通信的文件大小).除了简单地扩展相邻节点之外,我还计划创建各种与图形交互的命令.有没有办法更好地构建此AQL查询(例如,通过避免四个单独的图形查询)或完全避免AQL使用arangojs函数或FOXX应用程序,同时仍然以我需要的d3格式构建响应(包括每个节点的链接数据) )？

解决方法:

抱歉迟到的回复,我们正忙着建设v2.8;)
我建议在数据库端做尽可能多的事情,因为通过网络复制和序列化/反序列化JSON通常很昂贵,因此尽可能少地传输数据应该是一个很好的目标.

首先,我使用了您的查询并在我创建的样本数据集上执行它(在我的数据集中命中了~800个顶点和800个边)
作为基线,我使用了查询的执行时间,在我的情况下是~5.0s

所以我试图在AQL中创建完全相同的结果.
我在您的查询中发现了一些改进：
1. GRAPH_NEIGHBORS比GRAPH_EDGES快一点.
2.如果可能,请避免{includeData：true}如果您不需要数据
  特别是如果你需要/来自vertices._id,只有带有{includeData：false}的GRAPH_NEIGHBORS比GRAPH_EDGES高出一个数量级.
3. GRAPH_NEIGHBORS是重复数据删除,GRAPH_EDGES不是.在你的情况下似乎是需要的.
你可以在那里摆脱几个子查询.

所以这是我可以提出的纯AQL查询：

LET docId = "ExampleDocClass/1234567"
LET edges = GRAPH_EDGES('EdgeClass',docId,{direction:'any',maxDepth:1,includeData:true})
LET verticesTmp = (FOR v IN GRAPH_NEIGHBORS('EdgeClass', docId, {direction: 'any', maxDepth: 1, includeData: true})
  RETURN {
    vertexData: v,
    outEdges: GRAPH_NEIGHBORS('EdgeClass', v, {direction: 'outbound', maxDepth: 1, includeData: false}),
    inEdges: GRAPH_NEIGHBORS('EdgeClass', v, {direction: 'inbound', maxDepth: 1, includeData: false})
  })
LET vertices = PUSH(verticesTmp, {
  vertexData: DOCUMENT(docId),
  outEdges: GRAPH_NEIGHBORS('EdgeClass', docId, {direction: 'outbound', maxDepth: 1, includeData: false}),
  inEdges: GRAPH_NEIGHBORS('EdgeClass', docId, {direction: 'inbound', maxDepth: 1, includeData: false})
})
RETURN { edges, vertices }

这会产生与查询相同的结果格式,并且具有连接到docId的每个顶点在顶点中只存储一次的优点. docId本身也只在顶点中存储一次.
客户端不需要重复数据删除.
但是,在每个顶点的outEdges / inEdges中,所有连接的顶点也只是一次,我不知道你是否需要知道这个列表中的顶点之间是否还有多条边.

此查询在我的数据集上使用~0.06s.

但是,如果你付出更多的努力,你也可以考虑在Foxx应用程序中使用手工制作的遍历.
这有点复杂,但在你的情况下可能会更快,因为你做的子查询更少.
此代码可能如下所示：

var traversal = require("org/arangodb/graph/traversal");
var result = {
  edges: [],
  vertices: {}
}
var myVisitor = function (config, result, vertex, path, connected) {
  switch (path.edges.length) {
    case 0:
      if (! result.vertices.hasOwnProperty(vertex._id)) {
        // If we visit a vertex, we store it's data and prepare out/in
        result.vertices[vertex._id] = {
          vertexData: vertex,
          outEdges: [],
          inEdges: []
        };
      }

      // No further action
      break;
    case 1:
      if (! result.vertices.hasOwnProperty(vertex._id)) {
        // If we visit a vertex, we store it's data and prepare out/in
        result.vertices[vertex._id] = {
          vertexData: vertex,
          outEdges: [],
          inEdges: []
        };
      }
      // First Depth, we need EdgeData
      var e = path.edges[0];
      result.edges.push(e);
      // We fill from / to for both vertices
      result.vertices[e._from].outEdges.push(e._to);
      result.vertices[e._to].inEdges.push(e._from);
      break;
    case 2:
      // Second Depth, we do not need EdgeData
      var e = path.edges[1];
      // We fill from / to for all vertices that exist
      if (result.vertices.hasOwnProperty(e._from)) {
        result.vertices[e._from].outEdges.push(e._to);
      }
      if (result.vertices.hasOwnProperty(e._to)) {
        result.vertices[e._to].inEdges.push(e._from);
      }
      break;
  }
};
var config = {
  datasource: traversal.generalGraphDatasourceFactory("EdgeClass"),
  strategy: "depthfirst",
  order: "preorder",
  visitor: myVisitor,
  expander: traversal.anyExpander,
  minDepth: 0,
  maxDepth: 2
};
var traverser = new traversal.Traverser(config);
traverser.traverse(result, {_id: "ExampleDocClass/1234567"});
return {
  edges: result.edges,
  vertices: Object.keys(result.vertices).map(function (key) {
              return result.vertices[key];
            })
};

这种遍历的想法是访问从起始顶点到最多两个边缘的所有顶点.
0 – 1深度中的所有顶点将与数据一起添加到顶点对象中.
源自起始顶点的所有边将与边数列表中的数据相加.
深度为2的所有顶点仅在结果中设置outEdges / inEdges.

这具有以下优点：顶点被重复数据删除.和outEdges / inEdges包含所有连接的顶点,如果它们之间有多个边.

此遍历在我的数据集上执行~0.025s,因此它的速度是仅AQL解决方案的两倍.

希望这仍然有帮助;)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的javascript – 使用AQL(或arangojs)从ArangoDB获取d3的数据全部内容，希望文章能够帮你解决javascript – 使用AQL(或arangojs)从ArangoDB获取d3的数据所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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