為了方便使用者能夠熟悉圖計算服務GraphCompute，我們提供一份完整的Demo資料、查詢Query和文檔指南，協助使用者快速搭建一個圖計算應用，並提供百萬層級資料量的多度好友關係查詢&分析能力。
圖計算是什嗎？
圖計算服務（GraphCompute）基於阿里巴巴自主研發的圖引擎，提供一站式圖計算解決方案，專註OLAP能力的擴充和支援，通過自研的高效能運算元，讓使用者快速接入資料和完成圖技術探索。結合阿里巴巴在電商、安全和社交等多個行業領域的積累，為全球企業及開發人員提供圖技術服務。
【好友推薦】為什麼要用圖計算
社交類情境的資料模型屬於典型的圖結構，圖計算可以為社交類業務提供天然的圖模型支援，更加完美表達各種關係的資料。使用圖計算，可以顯著提升社交類業務程式的開發效率和品質，減少資料關係的轉換和計算的額外損耗。
以社交關係為例，不僅是好友查詢，在“初始使用者推薦、好友推薦、聊天查詢、關聯主題”等多種情境中都能運用圖來建模。圖技術在好友查詢中僅需要幾毫秒的時間，它將好友定義成節點，將好友與好友之間的關係定義成邊，圖計算產品能夠以“點、邊”的查詢方式，更加高效的表達並分析這複雜圖結構下的資料關係和結果。
【好友推薦】商務邏輯怎麼構建
某款社交APP，是一款年輕人交友軟體，通過虛擬頭像，匿名社交，即時匹配、連麥派對、聲控接唱、興趣測試等功能，從相遇開始，拒絕尬聊。該業務提供了“心靈匹配”功能，主要技術訴求是基於圖計算能夠提供三度好友推薦給“心靈匹配”。
根據業務的特點進行抽象定義，最終的商務邏輯可以理解為：
查詢的業務情境：A- B - C -D 三跳好友關係
需要擷取到三跳後，對所有好友進行路徑權重加分，最終得到一個推薦好友的排序列表
【好友推薦】圖模型建立
根據圖查詢的業務情境：A- B - C -D 三跳好友關係，通過模型的抽取和總結，最終我們確定的圖模型結構是如下結構：User代表使用者節點，節點資訊中包括使用者屬性（生日、性別）、relation代表使用者之間的關係，代表他們的關係（關係權重-PS：關係權重基於離線計算或者分析可得）
Relation 關係表達，就是典型的U2U思路，找到與其興趣相似的活躍使用者，將後者的行為作為前者行為序列的補充，可以對於低活躍使用者相似偏好的推薦。
U2U擴充的方法也有好幾類：
方法 | 優點 | 缺點 |
1.user-based的協同過濾 | 推薦的發現性好。 | 難以引入side information，比如關注的人員、興趣點、學校或使用者的基礎資訊，年齡、購買力等；且資料稀疏對該類演算法的影響較大。 |
2. 基於user embedding，進行相似使用者的Top k檢索 | 在挖掘user embedding的過程中可以引入較多side information。 | 相似使用者的Top k檢索魯棒性較差，計算資源消耗大。 |
3. 引入使用者向量聚簇，變成相似使用者簇的Top k檢索 | 相似簇推薦相較於相似使用者的推薦，穩定性較高，計算開銷減少。 | 基於使用者單向量聚簇，容易忽略使用者行為橫跨多類目的特性，得到的商品列表較為單一。 |
如何建立圖應用
根據圖查詢的業務情境：A- B - C -D 三跳好友關係，通過模型的抽取和總結，最終我們確定的圖模型結構是如下結構：User代表使用者節點，節點資訊中包括使用者屬性（生日、性別）、relation代表使用者之間的關係，代表他們的關係（關係權重-PS：關係權重基於離線計算或者分析可得）
1、建立叢集
2、定義圖模型、配置節點、關係表
定義圖模型 | 配置節點 | 配置關係表 |
| 樣本使用： MaxCompute源表：【igraph_mock.vertex_user_demo】 節點表中包括123074個使用者 | 樣本使用： MaxCompute源表：【igraph_mock.edge_relation_demo】 關係表中包括399879條關係邊 |
1）定義圖模型
1、建立【新增 - 圖】定義圖名和描述；
圖名：【user_relation_graph】 ，後續Gremlin查詢語句中需要指定訪問的圖配置名稱。
2、【圖編輯】頁面【新增點】建立User節點表
3、【圖編輯】頁面【User節點表】直接建立relation關係
2）配置節點屬性
3）配置關係屬性
注意：如果後續需要基於關係資料執行圖演算法相關任務，請關閉【索引最佳化】的配置。
4）發布圖配置
3、發布索引
1）批量迴流
圖計算服務底層服務是通過分布式圖計算引擎來提供服務，在每次圖配置更新正式發布後，都需要進行一次資料迴流操作。我們提供了一鍵化的【批量迴流】功能，進行線上資料結構的快速變更。
2）特定表迴流
4、圖查詢
通過前面的步驟，圖計算應用及資料已經準備完成，下面就可以進行圖資料的查詢和分析；
可以通過【圖探索】-進行探索式互動或者控制台Gremlin語句查詢；
|
|
【好友推薦】測試Case
1、根據Userid查詢使用者詳情：
g("user_relation_graph").V("7949635553727122101").hasLabel("users")查詢結果：
{
"result": [
{
"data": [
{
"value": [
{
"label": "user",
"gender": "1",
"id": "7949635553727122101",
"starsign": "Aries"
}
],
"labels": [
[]
]
}
],
"error_info": [],
"trace_info": {}
}
],
"error_info": []
}2、批量查詢一批Userid的使用者詳情
g("user_relation_graph").V("2443269531561029504;4315033251719520021;6045530619721418713;-2441936916298108531;-6187501937134616998;-7902352812594818920;8829494226614398819;-788398966410862160").hasLabel("user")查詢結果：
{
"data": [
{
"label": "user",
"gender": "1",
"id": "-2441936916298108531",
"starsign": "Cancer"
},
{
"label": "user",
"gender": "1",
"id": "-6187501937134616998",
"starsign": "Gemini"
},
{
"label": "user",
"gender": "0",
"id": "-788398966410862160",
"starsign": "Capricorn"
},
{
"label": "user",
"gender": "0",
"id": "-7902352812594818920",
"starsign": "Aquarius"
},
{
"label": "user",
"gender": "0",
"id": "2443269531561029504",
"starsign": "Pisces"
},
{
"label": "user",
"gender": "1",
"id": "4315033251719520021",
"starsign": "Pisces"
},
{
"label": "user",
"gender": "1",
"id": "6045530619721418713",
"starsign": "Pisces"
},
{
"label": "user",
"gender": "1",
"id": "8829494226614398819",
"starsign": "Aquarius"
}
],
"error_info": [],
"trace_info": {}
}3、查詢使用者的一度關係並且排序計算
g("user_relation_graph").E("7949635553727122101").hasLabel("relation").order().by("score",decr).limit(10).values("to_id")查詢結果：
{
"result": [
{
"data": [
"2557390182698651469",
"-5910095803510830870",
"-8777626058260080543",
"-3326503472333052856",
"-5628868613588358018",
"5693972407819734988",
"3169032466213709540",
"-6273932137952248996",
"85024782667881542",
"2490097926641478897"
],
"error_info": [],
"trace_info": {}
}
],
"error_info": []
}4、查詢使用者的三度好友中星座為白羊座的好友
g("user_relation_graph").E("-2441936916298108531").hasLabel("relation").outE().outE().inV().filter("starsign=\"Aries\"")查詢結果：
5、查詢使用者7949635553727122101好友的星座人數分布
g("user_relation_graph").E("7949635553727122101").hasLabel("relation").inV().groupCount().by("starsign")查詢結果：
{
"result": [
{
"data": [
{
"\"Aquarius\"": "7",
"\"Aries\"": "10",
"\"Cancer\"": "1",
"\"Capricorn\"": "3",
"\"Gemini\"": "3",
"\"Leo\"": "2",
"\"Libra\"": "2",
"\"Pisces\"": "9",
"\"Sagittarius\"": "7",
"\"Taurus\"": "4",
"\"Virgo\"": "2"
}
],
"error_info": [],
"trace_info": {}
}
],
"error_info": []
}6、查詢使用者7949635553727122101好友的星座分數分布
g("user_relation_graph").withSack(supplier(normal,"0.0"),Splitter.identity,Operator.sum).E("7949635553727122101").hasLabel("relation").sack(Operator.sum).by("score").inV().group().by("starsign").by(sack().sum())查詢結果：
{
"result": [
{
"data": [
{
"\"Aquarius\"": "99.44964174192042",
"\"Aries\"": "171.6614835163086",
"\"Cancer\"": "15.8359302136816",
"\"Capricorn\"": "42.44029297266677",
"\"Gemini\"": "34.2056092615523",
"\"Leo\"": "16.46936742222886",
"\"Libra\"": "24.07061392479605",
"\"Pisces\"": "129.85462775218915",
"\"Sagittarius\"": "86.14746036242798",
"\"Scorpio\"": "6.33437208547264",
"\"Taurus\"": "41.80685576411946",
"\"Virgo\"": "33.572172053005"
}
],
"error_info": [],
"trace_info": {}
}
],
"error_info": []
}7、查詢使用者-2441936916298108531三度好友中星座為白羊座的好友，計算路徑權重總分，按得分降序排列,並取前10名
g("user_relation_graph").withSack(supplier(normal,"0.0"),Splitter.identity,Operator.sum).E("-2441936916298108531").hasLabel("relation").sack(Operator.sum).by("score").outE().sack(Operator.sum).by("score").outE().sack(Operator.sum).by("score").inV().filter("starsign=\"Aries\"").values("id").barrier().dedup().order().by(sack(),decr).limit(10)查詢結果：
{
"result": [
{
"data": [
"-4985651325249407669",
"-966745601209007179",
"300594519935616602",
"8616477414455953382",
"3410211067444088094",
"7361520262922301828",
"4419627442674893942",
"1684980613157243612",
"-3968869064747091877",
"7376060565223003509"
],
"error_info": [],
"trace_info": {}
}
],
"error_info": []
}高階能力 - 高效能全圖統計能力
業務功能：需要對使用者進行全域的統計和計算，圖計算服務在圖查詢能力的基礎之上，整合了倒排查詢。
1、使用者表從【KV索引】調整為【INDEX】倒排索引，提交表配置儲存；
2、執行圖配置的【儲存】和【發布】功能；
3、圖營運 - 索引構建
測試case:
1、查詢所有白羊座的使用者
g("user_relation_graph").V().hasLabel("user").indexQuery("{\"match\":{\"starsign\":\"Aries\"},\"config\":{\"seek_count_limit_per_shard\":100000,\"search_count_limit_per_shard\":100000}}")查詢結果：
2、查詢所有男性使用者的星座分布（為了保證效能，進行了limit 統計截斷）
g("user_relation_graph").V().hasLabel("user").indexQuery("{\"match\":{\"gender\":\"1\"},\"config\":{\"seek_count_limit_per_shard\":100000,\"search_count_limit_per_shard\":100000}}").groupCount().by("starsign")查詢結果：
{
"result": [
{
"data": [
{
"\"Aquarius\"": 825,
"\"Aries\"": 640,
"\"Cancer\"": 923,
"\"Capricorn\"": 848,
"\"Gemini\"": 773,
"\"Leo\"": 821,
"\"Libra\"": 522,
"\"Pisces\"": 2397,
"\"Sagittarius\"": 491,
"\"Scorpio\"": 501,
"\"Taurus\"": 739,
"\"Virgo\"": 520
}
],
"error_info": [
],
"trace_info": {
}
}
],
"error_info": [
]
3、查詢好友最多的100名白羊座男性使用者
g("user_relation_graph").V().hasLabel("user").indexQuery("{\"and\":[{\"match\":{\"gender\":\"1\"}\},\{\"match\":{\"starsign\":\"Aries\"}}],\"config\":{\"seek_count_limit_per_shard\":100000,\"search_count_limit_per_shard\":100000}}").limit(10000).outE().groupCount().by("from_id").unfold().order().by(select(Column.values),decr).limit(100)查詢結果：
{
"result": [
{
"data": [
{
"-7032647615083234229": "50"
},
{
"-5722782251601168066": "50"
},
{
"-5335242748220558153": "50"
},
{
"-8676408452255309391": "50"
},
{
"-6047928004364318541": "50"
},
{
"-5344466669668822162": "50"
},
{
"-6190401221243138849": "50"
},
{
"-4827852736929428415": "50"
},
{
"-5307302829373746633": "50"
},
{
"-5475401520922089187": "50"
},
{
"-8017336865667734219": "50"
},
{
"-8152630370117271740": "50"
},
{
"-7004109459328652310": "50"
},
{
"-7817593255334792111": "50"
},
{
"-5272574182922494022": "50"
},
{
"-8523896507246731100": "50"
},
{
"-5938745235467206212": "50"
},
{
"-8438867826624678384": "50"
},
{
"-4405449005585220943": "50"
},
{
"-9126301390881979643": "50"
},
{
"-5382489933968271711": "50"
},
{
"-8841373379965641987": "50"
},
{
"-5302202017699941647": "50"
},
{
"-6248244606214120159": "50"
},
{
"-6711633791333564554": "50"
},
{
"-7315782827574470472": "50"
},
{
"-9031277985752489187": "50"
},
{
"-9022869359443119815": "50"
},
{
"-8369470302541518920": "50"
},
{
"-6142766699127849771": "50"
},
{
"-8655738446138261193": "50"
},
{
"-8646149194767113790": "50"
},
{
"-9097183937680782346": "50"
},
{
"-4641376756135904334": "50"
},
{
"-9081172527938898024": "50"
},
{
"-7137344541799001227": "50"
},
{
"-8491934123275310192": "50"
},
{
"-5656245743850590165": "50"
},
{
"-8448876639884702547": "50"
},
{
"-8921032424157220292": "50"
},
{
"-8886790874757451152": "50"
},
{
"-4170067740591839020": "50"
},
{
"-8412401447690411889": "50"
},
{
"-6935600597565680532": "50"
},
{
"-6465292696804515998": "50"
},
{
"-4580178566813967734": "50"
},
{
"-8337980039891383510": "50"
},
{
"-6750094915823112945": "50"
},
{
"-8271130662107074869": "50"
},
{
"-4313989045148439251": "50"
},
{
"-7072971882028192758": "50"
},
{
"-6081673847669716322": "50"
},
{
"-8215720337033905961": "50"
},
{
"-4511660190549716707": "50"
},
{
"-6954636645089290492": "50"
},
{
"-5470987491723790775": "50"
},
{
"-8693909718856724970": "50"
},
{
"-9172299426900892564": "50"
},
{
"-6142070315717702174": "50"
},
{
"-8683222889153361552": "50"
},
{
"-6061245317590715601": "50"
},
{
"-8680938277196498242": "50"
},
{
"-6382251776295701372": "50"
},
{
"-7953204420754362673": "50"
},
{
"-5390210842719212579": "50"
},
{
"-7836046658486786908": "50"
},
{
"-7151222483126499509": "50"
},
{
"-7824880497332818548": "50"
},
{
"-5914268273571897378": "50"
},
{
"-6703760236487855527": "50"
},
{
"-6251439297928817838": "50"
},
{
"-7764254764054046817": "50"
},
{
"-4147078275545366756": "50"
},
{
"-8961736465346823903": "50"
},
{
"-6966728454894457236": "50"
},
{
"-7670177853018881196": "50"
},
{
"-5753132289681546447": "50"
},
{
"-7607424647216651656": "50"
},
{
"-6860348792160569972": "50"
},
{
"-7081692058360204084": "50"
},
{
"-4284841470230159060": "50"
},
{
"-7050130964435971895": "50"
},
{
"-5460635829467019773": "50"
},
{
"-7486065564917180528": "50"
},
{
"-4775647028251006118": "50"
},
{
"-7438712711008287507": "50"
},
{
"-6655259811991911369": "50"
},
{
"-8414061350601269280": "50"
},
{
"-4138667890938143127": "50"
},
{
"-7428739044579099070": "50"
},
{
"-5783820100141303990": "50"
},
{
"-7104520570549970103": "50"
},
{
"-5351128558805225544": "50"
},
{
"-3919387380195528267": "50"
},
{
"-3924714660733547258": "50"
},
{
"-4056394674602078332": "50"
},
{
"-4062831157333201368": "50"
},
{
"-4812848481660416581": "50"
},
{
"-6513421419955124633": "50"
},
{
"-7028635231904837853": "50"
}
],
"error_info": [],
"trace_info": {}
}
],
"error_info": []
}