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Carga de datos en Amazon Neptune mediante consultas

Neptune admite la escritura de datos directamente mediante operaciones de lenguaje de consulta. Puede usar operaciones de escritura estándar, como CREATE MERGE OpenCypher, INSERT SPARQL o Gremlin, para agregar o mergeV() modificar datos mergeE() en el gráfico. Estas operaciones son adecuadas para las actualizaciones incrementales y las escrituras transaccionales.

Para cargar datos desde Amazon S3, utilícela Uso del programa de carga masiva de Amazon Neptune para adquirir datos para conjuntos de datos de gran tamaño que requieran un rendimiento optimizado. Para conjuntos de datos más pequeños en uno o varios archivos de Amazon S3, puede usar funciones de carga basadas en consultas para leer y procesar los datos directamente dentro de las consultas.

Están disponibles las siguientes funciones de carga basadas en consultas:

OpenCypher: neptune.read ()

La neptune.read() función lee los archivos CSV o Parquet de Amazon S3 dentro de una CALL subconsulta, lo que le permite procesar y cargar datos en el momento de la consulta.

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

Para obtener la documentación completa, consulteneptuno.read ().

SPARQL: CARGAR y DESCARGAR

LOADLas operaciones de SPARQL importan datos RDF de un URI a un gráfico con nombre asignado. UNLOADexporta datos de un gráfico a Amazon S3.

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

Para obtener la documentación completa, consulteUso de SPARQL UPDATE LOAD para importar datos a Neptune.

Gremlin: paso io ()

También puedes usar el g.io(URL).read() paso de Gremlin para leer archivos de datos en GraphML (un formato XML), GraphSon (un formato JSON) y otros formatos.

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

Usa este g.io() paso para leer desde una URL HTTPS. Para cargar un archivo que almacene como un objeto de Amazon S3, primero genere una URL prefirmada. A continuación, pase esa URL HTTPS ag.io(). Puedes generar una URL prefirmada con el AWS CLI aws s3 presign comando:

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

Para obtener más información sobre las URL prefirmadas, consulte Descargar y cargar objetos con URL prefirmadas en la guía del usuario de Amazon S3.

Consulte TinkerPop la documentación para obtener más información.