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Here’s the table of contents: CMD命令 批量KILL进程 查看Java进程 KILL某个进程 进程管理 CMD命令 批量KILL进程 taskkill /F /im java.exe 查看Java进程 jps -l KILL某个进程 taskkill /PID 23456 -t -f 进程管理 Microsoft Windows [版本 10.0.18362.30] (c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有权利。 C:\Users\mayc01>netstat -ano|findstr "7475" C:\Users\ma...

Here’s the table of contents: 图模型CYPHER 图模型映射逻辑架构 存储过程自动解析CYPHER-PATTERN生成CYPHER-ASSEMBLE 图模型CYPHER MATCH p=(com0:公司)<-[:担保]-(com1:公司)<-[:持股]-(com2:公司)-[:持股]->(com3:公司)-[:属于]->(idus:行业) WHERE idus.name='轻工' RETURN p LIMIT 25 图模型映射逻辑架构 CYPHER-PATTERN -> CYPHER-ASSEMBLE 存储过程自动解析CYPHER-PATTERN生成CYPHER-ASSEMBLE 'MATCH p=...

Here’s the table of contents: 虚拟图ID系统需要的函数如下 相关MySQL表结构 相关MySQL表-SQL存储实现数据的更新查询一起执行 过程方式实现虚拟ID获取 函数方式实现虚拟ID获取 函数方式实现虚拟ID获取-优化的函数 虚拟图ID系统需要的函数如下 全局唯一ID表【使用MySQL实现】【根据查询性能考虑是否使用ES】【数据量可能会在千百亿】【用途：合并子图数据时使用的ID系统】 核心字段： 自增ID，限制字段 // 节点ID表 输入：节点ID【唯一字段值】 返回：返回一个自增ID【虚拟图需要的自增ID】 数据存储在MySQL-ONGDB_UNIQUE_WITH_AUTO_NODE_ID ...

Here’s the table of contents: 图模型CYPHER 图数据模型CYPHER 指定节点的唯一属性生成指定ID的虚拟节点数据 图数据模型CYPHER-统一节点ID使用GRAPH返回【非单条路径】 图模型CYPHER MATCH p=(com0:公司)<-[:担保]-(com1:公司)<-[:持股]-(com2:公司)-[:持股]->(com3:公司)-[:属于]->(idus:行业) WHERE idus.name='轻工' RETURN p LIMIT 25 图数据模型CYPHER 按WHERE条件拆分SCHEMA为多个子图 // 行业 MATCH (startNode:行业 {name:'轻工...

Here’s the table of contents: 对MySQL数据进行分块 通过自增ID获取源表数据【从源表获取证券代码列表】 调用GraphQL生成新字段数据 更新MySQL 案例一【从GraphQL获取数据更新MySQL】：完整实现 案例二【从MySQL获取数据更新到MySQL指定表】：完整实现 对MySQL数据进行分块 – 使用场景：MySQL单表数据量过大，例如千万级或者上亿级 – 数据分块的实现逻辑：根据数据库自增ID对数据进行分块 // 获取数据库自增ID的最大最小值 CALL apoc.load.jdbc('jdbc:mysql://testlab-contentdb-dev.crkldnwly6ki.rds.cn-north-1....

Here’s the table of contents: 节点CYPHER-TASK生成 关系CYPHER-TASK自动生成 节点CYPHER-TASK生成 入参说明 @param {merge_label} 合并节点的数据模型标签 eg.HBondOrg @param {merge_field} 合并节点的字段 eg.hcode @param {child_labels} JsonArrayString数组,空数组传入[] eg.apoc.coll.union(apoc.convert.fromJsonList(row.label),{child_labels}) @param {jdbc_etl_url} 支持MySQL、Oracle、SqlSer...

Here’s the table of contents: 需求内容： 设计背景 三维图数据随时间序列变化的示例结构 时间粒度 存储原则 关系时间序列存储 ONgDB支持的数据规模 标签时间序列存储 需求内容： 公司画像存储/人物画像存储等【实现任意时间切片下研究主体的标签关系属性穿透分析】。 设计背景 通过标签的任意组合归类实体进行关系分析，最高效的方式是通过图数据库的标签进行实现。这里的标签类似现有的拍平指标，现有的拍平指标存储在ES。如果要实现在某个时间点对某类拍平指标进行相关性分析是很难的。 关联时序的标签设计可以在空间上区分归类实体，将关系网络映射在一个三维空间中，可以方便的提取某个时间片上的关系网络。 三维图数据随时间序列变化的示例...

Here’s the table of contents: 变量冲突调整 BUILD-TASK脚本命名规范 异构图 同构图 异构图过程设计 异构图-TASK脚本生成 生成custom.task.build.graph.*过程 节点CYPHER-TASK生成 关系CYPHER-TASK自动生成 同构图过程设计 同构图-TASK脚本生成 节点CYPHER-TASK生成 关系CYPHER-TASK自动生成 变量冲突调整 文本中下列变量在使用时去掉双下划线`--`【因为与GitHubIO.blo...