Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Daten mithilfe von Abfragen in Amazon Neptune laden

Neptune unterstützt das direkte Schreiben von Daten über Abfragesprachenoperationen. Sie können Standard-Schreiboperationen wie CREATE und MERGE in OpenCypher, INSERT SPARQL oder Gremlin verwenden, um Daten mergeE() in mergeV() Ihrem Diagramm hinzuzufügen oder zu ändern. Diese Operationen eignen sich für inkrementelle Aktualisierungen und transaktionale Schreibvorgänge.

Verwenden Sie zum Laden von Daten aus Amazon S3 den Verwenden des Amazon Neptune Bulk Loaders zur Datenaufnahme für große Datensätze, die eine optimierte Leistung erfordern. Für kleinere Datensätze in einer oder mehreren Amazon S3-Dateien können Sie abfragebasierte Ladefunktionen verwenden, um Daten direkt in Ihren Abfragen zu lesen und zu verarbeiten.

Die folgenden abfragebasierten Ladefunktionen sind verfügbar:

OpenCypher: neptune.read ()

Die neptune.read() Funktion liest CSV- oder Parquet-Dateien aus Amazon S3 innerhalb einer CALL Unterabfrage, sodass Sie Daten zur Abfragezeit verarbeiten und laden können.

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

Eine vollständige Dokumentation finden Sie unterneptune.read ().

SPARQL: LADEN und ENTLADEN

LOADSPARQL-Operationen importieren RDF-Daten von einer URI in ein benanntes Diagramm. UNLOADexportiert Daten aus einem Diagramm nach Amazon S3.

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

Eine vollständige Dokumentation finden Sie unterVerwenden von SPARQL UPDATE LOAD zum Importieren von Daten in Neptune.

Gremlin: io () -Schritt

Sie können Gremlins g.io(URL).read() Step auch verwenden, um Datendateien in GraphML (einem XML-Format), GraphSon (einem JSON-Format) und anderen Formaten einzulesen.

g.io("s3://bucket/data.graphml").read().iterate()

Einzelheiten finden Sie in der DokumentationTinkerPop.