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Chargement de données dans Amazon Neptune à l'aide de requêtes - Amazon Neptune

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Chargement de données dans Amazon Neptune à l'aide de requêtes

Neptune prend en charge l'écriture de données directement via des opérations en langage de requête. Vous pouvez utiliser des opérations d'écriture standard telles que CREATE et MERGE dans OpenCypher, INSERT dans SPARQL ou mergeV() mergeE() dans Gremlin pour ajouter ou modifier des données dans votre graphique. Ces opérations sont adaptées aux mises à jour incrémentielles et aux écritures transactionnelles.

Pour charger des données depuis Amazon S3, utilisez le Utilisation du chargeur en vrac Amazon Neptune pour ingérer des données pour les grands ensembles de données nécessitant des performances optimisées. Pour les petits ensembles de données contenus dans un ou plusieurs fichiers Amazon S3, vous pouvez utiliser les fonctions de chargement basées sur les requêtes pour lire et traiter les données directement dans vos requêtes.

Les fonctions de chargement basées sur les requêtes suivantes sont disponibles :

OpenCypher : neptune.read ()

La neptune.read() fonction lit les fichiers CSV ou Parquet d'Amazon S3 dans une CALL sous-requête, ce qui vous permet de traiter et de charger les données au moment de la requête.

CALL neptune.read({ source: "s3://bucket/data.csv", format: "csv" }) YIELD row CREATE (n:Person {id: row.id, name: row.name})

Pour une documentation complète, consultezneptune.read ().

SPARQL : CHARGER et DÉCHARGER

LOADLes opérations SPARQL importent des données RDF depuis un URI dans un graphe nommé. UNLOADexporte les données d'un graphique vers Amazon S3.

LOAD <s3://bucket/data.ttl> INTO GRAPH <http://example.org/graph>

Pour une documentation complète, consultezUtilisation de SPARQL UPDATE LOAD pour importer des données dans Neptune.

Gremlin : étape io ()

Vous pouvez également utiliser l'g.io(URL).read()étape de Gremlin pour lire des fichiers de données au format GraphML (un format XML), GraphSon (un format JSON) et d'autres formats.

g.io("https://example.com/data/my-graph.graphml").read().iterate()

Suivez cette g.io() étape pour lire à partir d'une URL HTTPS. Pour charger un fichier que vous stockez en tant qu'objet Amazon S3, générez d'abord une URL présignée. Transmettez ensuite cette URL HTTPS àg.io(). Vous pouvez générer une URL présignée à l'aide de la AWS CLI aws s3 presign commande suivante :

aws s3 presign s3://amzn-s3-demo-bucket/data/vertices.graphml

Pour plus d'informations sur les URL présignées, voir Télécharger et charger des objets avec des URL présignées dans le guide de l'utilisateur Amazon S3.

Consultez TinkerPop la documentation pour plus de détails.