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这篇文章主要介绍了数据库NebulaGraph的Java数据解析怎么处理的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇数据库NebulaGraph的Java数据解析怎么处理文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
先用 Docker 镜像准备环境：
docker pull albertlatacz/java-repl docker run --rm -it \ --network=nebula-net \ -v ~:/root \ albertlatacz/java-repl \ bash apt update -y && apt install ca-certificates -y wget https://dlcdn.apache.org/maven/maven-3/3.8.6/binaries/apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz --no-check-certificate tar xzvf apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz wget https://github.com/vesoft-inc/nebula-java/archive/refs/tags/v3.0.0.tar.gz tar xzvf v3.0.0.tar.gz cd nebula-java-3.0.0/ ../apache-maven-3.8.6/bin/mvn dependency:copy-dependencies ../apache-maven-3.8.6/bin/mvn -B package -Dmaven.test.skip=true java -jar ../javarepl/javarepl.jar
在执行完上面的 java -jar ../javarepl/javarepl.jar 之后，我们就进入了交互式的 Java Shell（REPL）。我们不用再做编译、执行、print 这样的慢反馈来调试和研究我们的代码了，是不是很方便？
root@a2e26ba62bb6:/javarepl/nebula-java-3.0.0# java -jar ../javarepl/javarepl.jar
Welcome to JavaREPL version 428 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_111)
Type expression to evaluate, :help for more options or press tab to auto-complete.
Connected to local instance at http://localhost:43707
java> System.out.println("Hello, World!");
Hello, World!
java>首先我们在 java> 提示符下，这些来把必须的类路径和导入：
:cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/client-3.0.0.jar :cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/fastjson-1.2.78.jar :cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/slf4j-api-1.7.25.jar :cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/slf4j-log4j12-1.7.25.jar :cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/commons-pool2-2.2.jar :cp /javarepl/nebula-java-3.0.0/client/target/dependency/log4j-1.2.17.jar import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.vesoft.nebula.ErrorCode; import com.vesoft.nebula.client.graph.NebulaPoolConfig; import com.vesoft.nebula.client.graph.data.CASignedSSLParam; import com.vesoft.nebula.client.graph.data.HostAddress; import com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet; import com.vesoft.nebula.client.graph.data.SelfSignedSSLParam; import com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper; import com.vesoft.nebula.client.graph.net.NebulaPool; import com.vesoft.nebula.client.graph.net.Session; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.lang.reflect.*;
我们可以从这 Java 环境连接到 NebulaGraph。在下面的例子中，我用了自己的 graphd 的 IP 和端口作为例子：
NebulaPoolConfig nebulaPoolConfig = new NebulaPoolConfig();
nebulaPoolConfig.setMaxConnSize(10);
List<HostAddress> addresses = Arrays.asList(new HostAddress("192.168.8.127", 9669));
NebulaPool pool = new NebulaPool();
pool.init(addresses, nebulaPoolConfig);
Session session = pool.getSession("root", "nebula", false);刚接触 NebulaGraph Java 客户端的大家一定对这个 ResultSet 对象有些愁。别担心，借助我们的环境，十分钟把它搞通。这里我们执行一个简单的返回 vertex 顶点的结果看看：
ResultSet resp = session.execute("USE basketballplayer;MATCH (n:player) WHERE n.name==\"Tim Duncan\" RETURN n");我们可以参考 ResultSet 的代码：client/graph/data/ResultSet.java
其实可以先不看，跟着教程往下走。一般来说，查询结果都是二维表，ResultSet 针对行和列提供了常见的处理方法。通常，我们会获取每一行结果，再解析它，而关键的问题是每一个值要怎么处理。
java> resp.isSucceeded()
java.lang.Boolean res9 = true
java> resp.rowsSize()
java.lang.Integer res16 = 1
java> rows = resp.getRows()
java.util.ArrayList rows = [Row (
values : [
<Value vVal:Vertex (
vid : <Value sVal:70 6c 61 79 65 72 31 30 30>,
tags : [
Tag (
name : 70 6C 61 79 65 72,
props : {
[B@5264a468 : <Value iVal:42>
[B@496b8e10 : <Value sVal:54 69 6d 20 44 75 6e 63 61 6e>
}
)
]
)>
]
)]
java> row0 = resp.rowValues(0)
java.lang.Iterable<com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper> res10 = ColumnName: [n], Values: [("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})]回到本次 query 语句，它其实是在返回一个 vertex 顶点：
(root@nebula) [basketballplayer]> match (n:player) WHERE n.name == "Tim Duncan" return n
+----------------------------------------------------+
| n |
+----------------------------------------------------+
| ("player100" :player{age: 42, name: "Tim Duncan"}) |
+----------------------------------------------------+
Got 1 rows (time spent 2116/44373 us)通过上面的几个方法，我们其实能够获得这个顶点的值：
v = Class.forName("com.vesoft.nebula.Value")
v.getDeclaredMethods()然而，这个 com.vesoft.nebula.Value 的值的类提供的方法特别原始，这也是让大家犯愁数据解析的原因。所以，在这个教程中最重要的一个带走的经验（除了利用 REPL 之外）就是：非必要不要去取这个原始的类，我们应该去取得 ValueWrapper 封装之后的值！！！
注意：其实我们有更轻松地方法，就是用 executeJson 直接获得 JSON string。别担心，会在后面提到，不过这个方法要 2.6 之后才支持。
那么问题来了，如何使用 ValueWrapper 封装呢？其实答案已经在上面了，大家可以回去看看，resp.rowValues(0) 的类型正是 ValueWrapper 的可迭代对象！
所以，正确打开方式是迭它！迭它！迭它！其实这个就是代码库里的 GraphClientExample 的一部分例子了，我们把它迭代取出来，放到 wrappedValueList 里慢慢把玩：
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
List<ValueWrapper> wrappedValueList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < resp.rowsSize(); i++) {
ResultSet.Record record = resp.rowValues(i);
for (ValueWrapper value : record.values()) {
wrappedValueList.add(value);
if (value.isLong()) {
System.out.printf("%15s |", value.asLong());
}
if (value.isBoolean()) {
System.out.printf("%15s |", value.asBoolean());
}
if (value.isDouble()) {
System.out.printf("%15s |", value.asDouble());
}
if (value.isString()) {
System.out.printf("%15s |", value.asString());
}
if (value.isTime()) {
System.out.printf("%15s |", value.asTime());
}
if (value.isDate()) {
System.out.printf("%15s |", value.asDate());
}
if (value.isDateTime()) {
System.out.printf("%15s |", value.asDateTime());
}
if (value.isVertex()) {
System.out.printf("%15s |", value.asNode());
}
if (value.isEdge()) {
System.out.printf("%15s |", value.asRelationship());
}
if (value.isPath()) {
System.out.printf("%15s |", value.asPath());
}
if (value.isList()) {
System.out.printf("%15s |", value.asList());
}
if (value.isSet()) {
System.out.printf("%15s |", value.asSet());
}
if (value.isMap()) {
System.out.printf("%15s |", value.asMap());
}
}
System.out.println();
}上边这些很丑的 if 就是关键了，我们知道 query 的返回值可能是多种类型的，他们分为：
图语义的：点、边、路径
数据类型：String，日期，列表，集合…等等
这里的关键是，我们要使用 ValueWrapper 为我们准备好 asXxx 方法。如果这个值是一个顶点，那么这个 Xxx 就是 Node。同理如果是边的话，这个 Xxx 就是 Relationship。
所以，我给大家看看咱们这个返回点结果的情况下的 asNode() 方法：
java> v = wrappedValueList.get(0)
com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper v = ("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})
java> v.asNode()
com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node res16 = ("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})
java> node = v.asNode()
com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node node = ("player100" :player {name: "Tim Duncan", age: 42})顺便说一下，借助于 Java 的反射 reflection，我们可以在这个交互程序里做类似于 Python 里 dir() 的事情：实时地去获取一个类支持的方法。像这样，省去了查代码的时间。
java> rClass=Class.forName("com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet")
java.lang.Class r = class com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet
java> rClass.getDeclaredMethods()
java.lang.reflect.Method[] res20 = [public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getColumnNames(), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.rowsSize(), public com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet$Record com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.rowValues(int), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.colValues(java.lang.String), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getErrorMessage(), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.isSucceeded(), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getErrorCode(), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getSpaceName(), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getLatency(), public com.vesoft.nebula.graph.PlanDescription com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getPlanDesc(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getRows(), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.getComment(), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.toString(), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.isEmpty(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.ResultSet.keys()]这样：
java> nodeClass=Class.forName("com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node")
java.lang.Class nodeClass = class com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node
java> nodeClass.getDeclaredMethods()
java.lang.reflect.Method[] res20 = [public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.hasTagName(java.lang.String), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.hasLabel(java.lang.String), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.tagNames(), public java.util.HashMap com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.properties(java.lang.String) throws java.io.UnsupportedEncodingException, public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.labels(), public boolean com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.equals(java.lang.Object), public java.lang.String com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.toString(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.values(java.lang.String), public int com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.hashCode(), public com.vesoft.nebula.client.graph.data.ValueWrapper com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.getId(), public java.util.List com.vesoft.nebula.client.graph.data.Node.keys(java.lang.String) throws java.io.UnsupportedEncodingException]看到这里，大家应该体会到封装了 ValueWrapper 的好处了吧？它提供了方便的符合直觉的方法，对于 Node 类型来说，它提供了 tagNames()、properties()、labels() 等等非常好用的方法：
java> node.properties("player")
java.util.HashMap res11 = {name="Tim Duncan", age=42}
java> node.tagNames()
java.util.ArrayList res12 = [player]
java> node.labels()
java.util.ArrayList res13 = [player]
java> node.values("player")
java.util.ArrayList res14 = [42, "Tim Duncan"]我们这里只展示了顶点数据类型的处理、解析方式（RETURN n），像其他的数据类型比如边（edge）、路径（path）或者地理数据、时间数据，用这种方式（看有什么方法，再交互地去试试方法怎么用）也是一样的，对吧？
最后，好消息是：从 v2.6 开始，NebulaGraph 可以直接返回 JSON 的 String 了，我们上面的纠结也都不是必要的了：
java> String resp_json = session.executeJson("USE basketballplayer;MATCH (n:player) WHERE n.name==\"Tim Duncan\" RETURN n");
java.lang.String resp_json = "
{
"errors":[
{
"code":0
}
],
"results":[
{
"spaceName":"basketballplayer",
"data":[
{
"meta":[
{
"type":"vertex",
"id":"player100"
}
],
"row":[
{
"player.age":42,
"player.name":"Tim Duncan"
}
]
}
],
"columns":[
"n"
],
"errors":{
"code":0
},
"latencyInUs":4761
}
]
}
"关于“数据库NebulaGraph的Java数据解析怎么处理”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“数据库NebulaGraph的Java数据解析怎么处理”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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