Hızlı Başlangıç: Python için Apache Gremlin istemci kitaplığı için Azure Cosmos DB

• Python
• Node.js
• C#

Önemli

99,999% kullanılabilirlik hizmet düzeyi sözleşmesi (SLA), anında otomatik ölçeklendirme ve birden çok bölgede otomatik yük devretme ile yüksek ölçekli senaryolar için bir veritabanı çözümü mü arıyorsunuz? NoSQL için Azure Cosmos DB'ye göz önünde bulundurun.

Çevrimiçi analitik işleme (OLAP) grafı uygulamak mı yoksa mevcut bir Apache Gremlin uygulamasını geçirmek mi istiyorsunuz? Microsoft Fabric'te Graph'i göz önünde bulundurun.

Yapılandırılmamış verileri depolamak, yönetmek ve sorgulamak için Python için Apache Gremlin için Azure Cosmos DB istemci kitaplığını kullanmaya başlayın. Yeni bir hesap oluşturmak, Python istemci kitaplığı yüklemek, hesaba bağlanmak, yaygın işlemler gerçekleştirmek ve son örnek verilerinizi sorgulamak için bu kılavuzdaki adımları izleyin.

Kitaplık kaynak kodu | Paketi (PyPi)

Önkoşullar

• Azure aboneliği

  • Eğer bir Azure aboneliğiniz yoksa, başlamadan önce ücretsiz bir hesap oluşturun.

• Azure Cloud Shell'deAzure CLI'nın en son sürümü.

  • CLI başvuru komutlarını yerel olarak çalıştırmayı tercih ediyorsanız komutunu kullanarak az login Azure CLI'da oturum açın.

• Python 3.12 veya üzeri

Ayarlama

İlk olarak, bu kılavuz için hesap ve geliştirme ortamını ayarlayın. Bu bölümde hesap oluşturma, kimlik bilgilerini alma ve geliştirme ortamınızı hazırlama işlemi boyunca size yol gösterilir.

Hesap oluştur

Apache Gremlin hesabı için bir API oluşturarak başlayın. Hesap oluşturulduktan sonra veritabanı ve grafik kaynaklarını oluşturun.

Azure CLI

1. Henüz bir hedef kaynak grubunuz yoksa, aboneliğinizde yeni bir kaynak grubu oluşturmak için komutunu kullanın az group create .

   az group create \
       --name "<resource-group-name>" \
       --location "<location>"
   

2. az cosmosdb create Varsayılan ayarlarla Apache Gremlin için yeni bir Azure Cosmos DB hesabı oluşturmak için komutunu kullanın.

   az cosmosdb create \
       --resource-group "<resource-group-name>" \
       --name "<account-name>" \
       --locations "regionName=<location>" \
       --capabilities "EnableGremlin"
   

3. az cosmosdb gremlin database create kullanarak cosmicworks adlı yeni bir veritabanı oluşturun.

   az cosmosdb gremlin database create \
       --resource-group "<resource-group-name>" \
       --account-name "<account-name>" \
       --name "cosmicworks"
   

4. az cosmosdb gremlin graph create adlı productsyeni bir grafik oluşturmak için komutunu kullanın.

   az cosmosdb gremlin graph create \
       --resource-group "<resource-group-name>" \
       --account-name "<account-name>" \
       --database-name "cosmicworks" \
       --name "products" \
       --partition-key-path "/category"
   

Azure portalı

1. Azure portalında (https://portal.azure.com ) oturum açın.

2. Genel arama çubuğuna Azure Cosmos DB yazın.

3. Hizmetler'de Azure Cosmos DB'yi seçin.

4. Azure Cosmos DB bölmesinde Oluştur'u ve ardından Diğerleri sekmesinde Apache Gremlin için Azure Cosmos DB'yi seçin.

5. Temel Bilgiler bölmesinde aşağıdaki seçenekleri yapılandırın ve gözden geçir ve oluştur'u seçin:

   	Değer
   İş Yükü Türü	Öğrenim
   Abonelik	Azure aboneliğinizi seçin
   Kaynak Grubu	Yeni kaynak grubu oluşturma veya var olan bir kaynak grubunu seçme
   Firma Adı	Genel olarak benzersiz bir ad sağlayın
   Kullanılabilirlik Alanları	'i Devre Dışı Bırak
   Location	Aboneliğiniz için desteklenen bir Azure bölgesi seçin

   İpucu

   Belirtilmeyen seçenekleri varsayılan değerlerine bırakabilirsiniz. Ayrıca hesabı, toplam hesap aktarım hızını saniyede 1.000 istek birimiyle (RU/sn) sınırlandıracak şekilde yapılandırabilir veya maliyetlerinizi en aza indirmek için ücretsiz katmanı etkinleştirebilirsiniz.

6. Gözden Geçir ve oluştur bölmesinde hesabınızın doğrulamasının başarıyla tamamlanmasını bekleyin ve oluştur'u seçin.

7. Portal otomatik olarak Dağıtım bölmesine gider. Dağıtımın tamamlanmasını bekleyin.

8. Dağıtım tamamlandıktan sonra, Apache Gremlin hesabı için yeni API'ye gitmek üzere Kaynağa Git seçeneğini seçin.

9. Kaynak menüsünde Veri Gezgini seçeneğini belirleyin.

10. Veri Gezgini'nde + Yeni Grafik'i seçin.

11. Grafik Ekle iletişim kutusunda aşağıdaki seçenekleri yapılandırın ve tamam'ı seçin:

    	Değer
    Veritabanı	Yeni oluştur
    Veritabanı adı	cosmicworks
    Grafik adı	products
    Bölüm anahtarı	/category

    İpucu

    Belirtilmeyen seçenekleri varsayılan değerlerine bırakabilirsiniz.

Kimlik bilgilerini alma

Şimdi, son oluşturulan hesaba bağlantı oluşturmak için kullanılacak istemci kitaplığının parolasını alın.

Azure CLI

1. az cosmosdb show kullanarak hesabın ana bilgisayarını alın.

   az cosmosdb show \
       --resource-group "<resource-group-name>" \
       --name "<account-name>" \
       --query "{host:name}"
   

2. Önceki komutların çıkışından host özelliğinin değerini kaydedin. Bu özelliğin değeri, bu kılavuzun ilerleyen bölümlerinde kitaplığa bağlanmak için kullandığınız konaktır .

3. az cosmosdb keys list, hesabın anahtarlarını almak için kullanın.

   az cosmosdb keys list \
       --resource-group "<resource-group-name>" \
       --name "<account-name>" \
       --type "keys"
   

4. Önceki komutların çıkışından primaryMasterKey özelliğinin değerini kaydedin. Bu özelliğin değeri, bu kılavuzun ilerleyen bölümlerinde kitaplığa bağlanmak için kullandığınız anahtardır .

Azure portalı

1. Hesabın kaynak menüsünde Genel Bakış seçeneğini belirleyin.

2. Hesabın adının değerini kaydedin. Bu özelliğin değeri, bu kılavuzun ilerleyen bölümlerinde hesabınıza kütüphane üzerinden bağlanmak için kullanacağınız sunucudur.

3. Hesabın kaynak menüsünde, Ayarlar bölümünde Bağlantı dizeleri seçeneğini belirleyin.

4. Bu sayfadaki BİRİNCİL ANAHTAR alanının değerini ortaya çıkarın ve kaydedin. Bu özelliğin değeri, bu kılavuzun ilerleyen bölümlerinde kitaplığa bağlanmak için kullandığınız anahtardır .

Geliştirme ortamını hazırlama

Ardından geliştirme ortamınızı yeni bir proje ve istemci kitaplığıyla yapılandırın. Bu adım, bu kılavuzun geri kalanına geçmeden önce gereken son önkoşuldur.

1. Boş bir klasörden başlayın.

2. gremlinpython Paketi Python Paket Dizini'nden (PyPI) içeri aktarın.

   pip install gremlinpython
   

3. app.py dosyasını oluşturun.

Nesne modeli

	Açıklama
GremlinClient	Gremlin sunucusuna bağlanmak ve sunucuyla etkileşim kurmak için kullanılan istemciyi temsil eder
GraphTraversalSource	Gremlin dolaşmalarını oluşturmak ve yürütmek için kullanılır

Kod örnekleri

• İstemcinin kimliğini doğrulama
• Veri ekleme
• Verileri okuma
• Sorgu verileri

İstemcinin kimliğini doğrulama

Bu kılavuzda daha önce toplanan kimlik bilgilerini kullanarak istemcinin kimliğini doğrulayarak başlayın.

1. tümleşik geliştirme ortamınızda (IDE) app.py dosyasını açın.

2. gremlin_python.driver kütüphanesinden aşağıdaki türleri içeri aktarın:

   • gremlin_python.driver.client
   • gremlin_python.driver.serializer

   from gremlin_python.driver import client, serializer
   

3. Bu kılavuzun önceki bölümlerinde toplanan kimlik bilgileri için dize değişkenleri oluşturun. Değişkenleri hostname ve primary_key olarak adlandırın.

   hostname = "<host>"
   primary_key = "<key>"
   

4. Önceki adımlarda oluşturulan kimlik bilgilerini ve yapılandırma değişkenlerini kullanarak bir Client nesne oluşturun. değişkenini clientolarak adlandırın.

   client = client.Client(
       url=f"wss://{hostname}.gremlin.cosmos.azure.com:443/",
       traversal_source="g",
       username="/dbs/cosmicworks/colls/products",
       password=f"{primary_key}",
       message_serializer=serializer.GraphSONSerializersV2d0()
   )
   

Veri ekleme

Ardından, grafiğe yeni köşe ve kenar verileri ekleyin. Yeni verileri oluşturmadan önce mevcut verilerin grafiğini temizleyin.

1. Graftan g.V().drop() tüm köşeleri ve kenarları temizlemek için sorguyu çalıştırın.

   client.submit("g.V().drop()").all().result()
   

2. Köşe ekleyen bir Gremlin sorgusu oluşturun.

   insert_vertex_query = (
       "g.addV('product')"
       ".property('id', prop_id)"
       ".property('name', prop_name)"
       ".property('category', prop_category)"
       ".property('quantity', prop_quantity)"
       ".property('price', prop_price)"
       ".property('clearance', prop_clearance)"
   )
   

3. Tek bir ürün için köşe ekleyin.

   client.submit(
       message=insert_vertex_query,
       bindings={
           "prop_id": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
           "prop_name": "Yamba Surfboard",
           "prop_category": "gear-surf-surfboards",
           "prop_quantity": 12,
           "prop_price": 850.00,
           "prop_clearance": False,
       },
   ).all().result()
   

4. İki ekstra ürün için iki köşe daha ekleyin.

   client.submit(
       message=insert_vertex_query,
       bindings={
           "prop_id": "bbbbbbbb-1111-2222-3333-cccccccccccc",
           "prop_name": "Montau Turtle Surfboard",
           "prop_category": "gear-surf-surfboards",
           "prop_quantity": 5,
           "prop_price": 600.00,
           "prop_clearance": True,
       },
   ).all().result()
   
   client.submit(
       message=insert_vertex_query,
       bindings={
           "prop_id": "cccccccc-2222-3333-4444-dddddddddddd",
           "prop_name": "Noosa Surfboard",
           "prop_category": "gear-surf-surfboards",
           "prop_quantity": 31,
           "prop_price": 1100.00,
           "prop_clearance": False,
       },
   ).all().result()
   

5. Kenar ekleyen başka bir Gremlin sorgusu oluşturun.

   insert_edge_query = (
       "g.V([prop_partition_key, prop_source_id])"
       ".addE('replaces')"
       ".to(g.V([prop_partition_key, prop_target_id]))"
   )
   

6. İki kenar ekleyin.

   client.submit(
       message=insert_edge_query,
       bindings={
           "prop_partition_key": "gear-surf-surfboards",
           "prop_source_id": "bbbbbbbb-1111-2222-3333-cccccccccccc",
           "prop_target_id": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb",
       },
   ).all().result()
   
   client.submit(
       message=insert_edge_query,
       bindings={
           "prop_partition_key": "gear-surf-surfboards",
           "prop_source_id": "bbbbbbbb-1111-2222-3333-cccccccccccc",
           "prop_target_id": "cccccccc-2222-3333-4444-dddddddddddd",
       },
   ).all().result()
   

Veriyi oku

Ardından, daha önce grafiğe eklenmiş olan verileri okuyun.

1. Benzersiz tanımlayıcıyı ve bölüm anahtarı değerini kullanarak bir düğümü okuyan bir sorgu oluşturun.

   read_vertex_query = "g.V([prop_partition_key, prop_id])"
   

2. Ardından gerekli parametreleri sağlayarak köşeyi okuyun.

   matched_item = client.submit(
       message=read_vertex_query,
       bindings={
           "prop_partition_key": "gear-surf-surfboards",
           "prop_id": "aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb"
       }
   ).one()
   

Sorgu verileri

Son olarak, grafikteki belirli bir dolaşma veya filtreyle eşleşen tüm verileri bulmak için sorgu kullanın.

1. Belirli bir köşeden dışarı çıkan tüm köşeleri bulan bir sorgu oluşturun.

   find_vertices_query = (
       "g.V().hasLabel('product')"
       ".has('category', prop_partition_key)"
       ".has('name', prop_name)"
       ".outE('replaces').inV()"
   )
   

2. Montau Turtle Surfboard ürününü belirten sorguyu yürütün.

   find_results = client.submit(
       message=find_vertices_query,
       bindings={
           "prop_partition_key": "gear-surf-surfboards",
           "prop_name": "Montau Turtle Surfboard",
       },
   ).all().result()
   

3. Sorgu sonuçları üzerinde yineleme yapın.

   for result in find_results:
       # Do something here with each result
   

Kodu çalıştırma

Uygulama dizininizde bir terminal kullanarak yeni oluşturulan uygulamayı çalıştırın.

python app.py

Kaynakları temizleme

Hesaba artık ihtiyacınız kalmadığında, kaynağı silerek hesabı Azure aboneliğinizden kaldırın.

Azure CLI

az cosmosdb delete \
    --resource-group "<resource-group-name>" \
    --name "<account-name>"

Azure portalı

1. Bu kılavuzun önceki bölümlerinde oluşturduğunuz Apache Gremlin için Mevcut Azure Cosmos DB kaynağına gidin.

2. Kaynağın sayfasında menü çubuğunda Sil'i seçin.

3. Onay iletişim kutusundaki yönergeleri izleyin.