ArangoDB数据导入

ArangoDB是一款开源多模型数据库,支持文档、图和键值对数据模型。虽然其社区规模较小,但据称性能出色。数据导入是使用ArangoDB的首要任务,arangoimp工具用于批量导入CSV、JSON、TSV文件,尤其在导入'edge'时,_from和_to字段自动设置为索引。

ArangoDB

ArangoDB是一个开源免费的多模型数据库,可以通过使用文档、图和键-值对来灵活的构建数据模型。使用c++编写,和其他的数据库或者图数据库的对比来说,ArangoDB的社区相对小了点,相关的资料很少,大部分都是在官方的文档和GitHub。据说它的速度比其他的图数据库快,不过就算再快,也要先把数据导进去才能测呢。

arangoimp

每当使用新的数据库时候,数据的导入都会是一个最先要处理的问题。只有把数据导入了数据,才能进行后续的操作。不过好在arangoDB提供了工具arangoimp来将处理好的csv,json,tsv文件导入到ArangoDB中。使用该命令可以批量导入数据到arangoDB,如果导入的是’edge’,那么_from和_to会默认被设置为索引。该命令的常用参数如下。

Usage: arangoimp [<options>]

Section 'global options' (Global configuration)
  --backslash-escape <boolean>           使用反斜线作为转意字符(default: false)
  --batch-size <uint64>                  每次数据量大小 (in bytes) (default: 16777216)
  --collection <string>                  要导入的集合名字 (default: "")
  --create-collection <boolean>          当集合不存在时创建集合 (default: false)
  --create-collection-type <string>      创建集合类型 (edge or document).(default:  "document")
  --file <string>                        导入文件名
  --from-collection-prefix <string>      _from 集合名前缀
  --overwrite <boolean>                  当集合已经存在时覆盖集合(default: false)
  --separator <string>                   字段分隔符,csv或tsv使用(default: "")
  --to-collection-prefix <string>        _from 集合名前缀
  --type <string>                        导入文件类型. possible values: "auto", "csv", "json", "jsonl", "tsv" (default: "json")

Section 'server' (Configure a connection to the server)
  --server.connection-timeout <double>   连接超时时间(default: 5)
  --server.database <string>             连接数据库名(default: "_system")
  --server.password <string>             连接密码. 如果没有特殊指定,需要使用密码,用户将被提醒索要一份密码(default: "")
  --server.request-timeout <double>      访问超时时间(秒) (default:1200)
  --server.username <string>             连接时用户名(default: "root")
### ArangoDB 数据导入方法 要将数据成功导入ArangoDB 中,可以通过多种方式实现。以下是几种常见的方法及其具体操作: #### 方法一:通过 `arangosh` 命令行工具 如果需要手动执行脚本并控制数据库的操作流程,可以使用 ArangoDB 的命令行界面 `arangosh` 来完成数据导入任务。 以下是一个简单的 Python 脚本示例,用于创建数据库和集合,并插入一些初始数据[^1]: ```python from arango import ArangoClient # 初始化客户端 client = ArangoClient() # 连接到数据库服务器 conn = client.db('_system', username='root', password='password') # 定义数据库名称 database_name = 'my_db' # 判断是否存在目标数据库,不存在则创建 if not conn.has_database(database_name): conn.create_database(name=database_name) # 获取指定数据库实例 db = conn[database_name] print(f'db: {db}') ``` 此代码片段展示了如何检查数据库的存在状态,并在必要时创建它。随后可以直接访问该数据库对象以进一步定义集合或文档结构。 对于某些用户遇到的问题,比如尝试导入文件失败或者程序崩溃的情况[^2],可能是因为环境配置不正确或者是软件版本兼容性引起的错误。建议重新安装最新稳定版的 ArangoDB 并仔细阅读官方指南来排除潜在的技术障碍。 #### 方法二:批量加载 JSON 文件至现有集合中 当拥有大量预处理好的 JSON 格式的记录时,推荐采用批量化的方式提高效率。这里介绍一种基于 shell 工具的方法——`arangoimport` 实用程序[^3]。 假设我们有一份名为 `data.json` 的外部源文件,其中每条独立的数据项都遵循标准 JSON 达形式,则可通过如下指令将其迁移到特定的目标集合里去: ```bash arangoimport --file "data.json" \ --type json \ --collection "exampleCollection" \ --server.database my_db \ --server.username root \ --server.password secret ``` 上述命令设置了多个选项参数,包括输入路径、解析模式、目的存储位置等基本信息;同时指定了认证凭据以便顺利验证权限合法性。值得注意的是,在实际应用过程中可以根据需求调整线程数以优化性能现,默认情况下会启用两个并发工作单元来进行加速处理。 另外需要注意的一点是关于关系映射方面的小技巧[^4]。假如存在复杂关联场景下的迁移作业,那么合理运用 AQL 查询语句配合内置函数如 MERGE() 将有助于简化逻辑达并增强灵活性。例如下面这段伪代码演示了怎样把来自不同单之间的联系重构为新的图谱节点链接形式: ```aql FOR v IN vertices LET relation = FIRST( EDGES(edges, v._id).relation ) INSERT { _key: TO_STRING(v._key), name: v.name, relations: [ { type: relation.type, targetKey: relation.targetKey } ] } INTO newVertices ``` 最后考虑到跨平台支持特性以及企业级解决方案的需求[^5],ArangoDB 提供灵活多样的部署形态满足各类业务规模的要求。无论是在公共云服务商处租赁资源还是自行搭建私有基础设施之上运行实例均能获得一致性的体验效果。而且得益于其优秀的可伸缩性和容错机制设计,即使面对海量请求压力也能保持平稳运作态势。 ---
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