グラフデータの実践ガイド

インデックス

A

• アクセスパターン, アクセスパターンによるグラフデータのパーティション分割,アクセスパターンによるグラフデータのパーティション分割
• 俳優とキャスティングの詳細（Kaggleデータセット）,俳優とキャスティングの詳細
• アドレス（ビットコイン）,ビットコイン用語入門
  • パスファインディングクエリ,Bitcoinトラストネットワークでトラバーサルを理解する,どのアドレスが2番目の近傍にあるが、1番目ではないか？
  • 例に使用するランダムなアドレスを選ぶ,例に使用するランダムなアドレスを選ぶ
• 隣接関係,隣接関係
  • 隣接リスト,エッジを理解する, パート1：隣接リストのエッジ
  • 隣接行列,Edges, Part 1: 隣接リストのエッジ
• 集計ステップでは、どの住所が2つ目の近所にあり、1つ目の近所にないのか？
• 全ペア最短パス、最短パス
• グラフデータの分析、質問3：データの関係をどうするか？
• andステップ,グレムリンのand()ステップ
• アノニマス・トラバーサル __.,ジョージタウンに接続しているすべてのセンサーを発見する
• Apache Cassandra,本番システムで近隣を探索する-インテリジェントなインデックス推薦システムでインデックスを発見する
  • グラフ・データのデータ・モデリング,グラフ・データ・モデリング201-インテリジェント・インデックス推薦システムによるインデックスの発見
  • 映画データのロード,エッジのロード
  • 名前付け, snake_caseを使う,1) リンク
  • さらなる学習のためのリソース,どこまで行く？
  • で分散グラフデータを理解する,Chapter Preview：Apache Cassandraで分散グラフデータを理解する
  • UPSERTで書き込みを処理する,マッチング・プロセス
  • グラフ・データを扱う,Apache Cassandraでグラフ・データを扱う-ここからどこへ行くのか？
    • 分散環境におけるパーティション・キーとデータの局所性,分散環境におけるパーティション・キーとデータの局所性-パーティション分割戦略に関する 最終的な考え
    • プライマリ・キー,データ・モデリングについて理解すべき最も重要なトピック：主キー
    • エッジを理解する,エッジを理解する、パート1：隣接リストのエッジ-ここからどこへ行くのか？
• Apache TinkerPop ドキュメント、ジョージタウンに接続しているすべてのセンサーを発見する
• アプリケーションの特徴, 異なるパスの問題として見ることを学ぶ,アプリケーションの特徴を異なるパスの問題として見ることを学ぶ
• ステップとして、クエリ：この顧客はどのアカウントを所有しているか?
  • パス構造でラベルを代入する,as()でラベルを代入する方法
• 属性（リレーショナルデータにおいて）、エンティティと属性、データモデル

B

• Bツリー、1960年代～1980年代階層的データ
• バリアステップ、セットアップクエリ： グレムリンにおけるバリアステップ、最短経路を保証する幅優先探索動作、最短重み付け経路クエリ
  • 最短パスを保証する幅優先探索の振る舞い,最短重み付きパスクエリ
  • の例,Gremlinにおけるバリアステップ
  • 探索におけるNoOpBarrierStepの説明,概念の接続：BFSと探索戦略
  • 順序,1) 2つのステップを入れ替えて制限を変える
• ショートカット・エッジのバッチ計算,部屋の中の象に対処する：バッチ計算-トランザクショナルクエリの方が良い場合の例
  • バッチ計算が環境に適している場合,バッチ計算が環境に適している場合の例
• BF（分岐係数参照）
• 双方向エッジ,エッジの方向
  • のためのマテリアライズド・ビュー,双方向エッジのためのマテリアライズド・ビュー ...