Hi，大家好，我是编程小6，很荣幸遇见你，我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来，今天说一说
OrientDB 系列(1) —— 初识 OrientDB,希望能够帮助你!!!。

初识 OrientDB

OrientDB 的安装与连接

OrientDB 二进制包安装

OrientDB 的下载地址: http://www.orientdb.org/download

# 上传并解压压缩包 tar -zxf orientdb-community-3.2.5.tar.gz # 进入启动脚本所在目录 cd orientdb-community-3.2.5/bin/ # 启动 OrientDB ./server.sh # 关闭 OrientDB (请将 root_password 更换为真正的 root 用户密码 ) ./shutdown.sh -p ROOT_PASSWORD 

Ps： 第一次启动是会要求输入 root 用户密码，输入完后会自动保存到配置文件中

Docker 安装

# 拉取镜像 docker pull orientdb:3.2.5 # 通过镜像启动容器 (请将 root 更换为真正的 root 用户密码 ) docker run -d --name orientdb -p 2424:2424 -p 2480:2480 -e ORIENTDB_ROOT_PASSWORD=root orientdb:3.2.5 

连接 OrientDB

# 进入 OrientDB 所在的解压目录下的脚本文件所在目录 cd orientdb-community-3.2.5/bin/ # 启动连接的控制台 ./console.sh # 在控制台中使用连接命令连接 （本地连接可以直接将 ip 换为 localhost） connect remote:192.168.159.139 root root_password # Ps: OrientDB 默认的连接端口为 2424 

可视化界面连接

OrientDB 的的可视化界面为 http://localhost:2480

Ps 可以根据情况将 localhost 更改为 OrientDB 所安装的服务器的 ip

OrientDB 的使用

• Class： OrientDB 中的 Class 的概念类似于面向对象编程中的类，用户可以按照需求定义自己需要的属性。Class 一般默认会包含 0~多个 Cluster。创建一个 class 时，一般会创建 8 个 Cluster
• Cluster： Cluster 一般用于存放多条数据记录，Cluster 可以脱离 Class 而存在。
• record： 记录一般在 Cluster 中，每一条记录都有一个唯一的 rid。rid 一般由 cluser_id 和记录在 cluster 中的位置组成，格式类似于#<cluster_id>:<id>

数据库管理

# 列出所有的数据库 list databases # 创建本地数据库，名为 demo，指定数据库的存储位置 CREATE DATABASE PLOCAL:/usr/local/orientdb/databases/demo # 创建远端数据库，名为 trick，加上用户名密码，存储方式为本地，如果要将数据放入内存中则需将 PLOCAL 改为 MEMORY CREATE DATABASE REMOTE:192.168.1.1/trick root root_pwd PLOCAL # 创建数据库，名为mydb, 加上用户名密码，本地存储方式，数据库模式为图数据库，指定备份目录位置为 /tmp/backup create database remote:localhost/mydb root root_pwd plocal graph -restore=/tmp/backup # 切换到名为 demodb 的数据库，并指定用户名密码 use remote:localhost/demodb root root_pwd # 修改数据库自定义属性（禁用 SQL 严格解析） ALTER DATABASE CUSTOM strictSQL=false # 移除当前正在使用的数据库 DROP DATABASE # 移除远程数据库 DROP DATABASE REMOTE:localhost/demo root root_password 

用户管理

# 创建用户 Foo 密码为 bar 角色为管理员 CREATE USER Foo IDENTIFIED BY bar ROLE admin # 为 Foo 授予集群 account 的 更新权限 GRANT UPDATE ON database.cluster.account TO Foo # 回收 Foo 对所有集群的删除权限 REVOKE DELETE ON database.cluster.* FROM Foo # 删除用户 Foo DROP USER Foo 

权限列表

资源列表

Classes 操作

Classes 的概念类似于面向对象编程中的 Class。Class 是 OrientDB 中的一个数据模型，他允许用户为记录定义特定的规则。

# 列出所有的 Class list classes # 创建一个学生的类 CREATE CLASS Student # 为学生类添加属性 CREATE PROPERTY Student.name STRING # 为学生类添加属性 CREATE PROPERTY Student.birthDate DATE # 创建属性时添加相应约束 CREATE PROPERTY student.sexuality STRING ( REGEXP "[M|F]") # 为属性添加规则（最短） ALTER PROPERTY Student.name MIN 3 # 为属性添加规则 （强制） ALTER PROPERTY Student.name MANDATORY true # 为属性添加多跳规则 CREATE PROPERTY Student.name STRING (MANDATORY TRUE, MIN 5, MAX 25) # 设置属性的类型为一个嵌入式字符串列表 CREATE PROPERTY Profile.tags EMBEDDEDLIST STRING # 添加一个属性 friends ,用于存放 当前 profile 对象对其他 profile 对象的映射（Profile 也是一个类） CREATE PROPERTY Profile.friends EMBEDDEDMAP Profile # 修改属性名，将 age 修改为 born ALTER PROPERTY Account.age NAME "born" # 将某属性更改为强制填写 ALTER PROPERTY Account.age MANDATORY TRUE # 为某属性设置正则表达式限制 ALTER PROPERTY Account.gender REGEXP "[M|F]" # 为属性设置默认值 ALTER PROPERTY Client.created DEFAULT "sysdate()" # 删除属性 DROP PROPERTY User.name # 移除类中所有记录 TRUNCATE CLASS Profile # 删除类 DROP CLASS Account # 展示学生类类信息 INFO CLASS Student # 展示类的所有数据 BROWSE CLASS Student 

Clsaaes 支持的类型

• 布尔类型：BOOLEAN
• 整数类型：INTEGER、SHORT、LONG
• 浮点数类型：DOUBLE、FLOAT、DECIMAL
• 字符串类型：STRING
• 时间类型：DATE、DATETIME
• 字节类型：BINARY、BYTE
• 嵌入与链接类型：EMBEDDED、LINK、LINKBAG
• 嵌入式集合类型：EMBEDDEDLIST、EMBEDDEDSET、EMBEDDEDMAP
• 链式集合类型：LINKLIST、LINKSET、LINKMAP

Ps：
Embedded 类型的记录会保存在记录本身，并没有 RecordID
Link 是指向其他类型的链接

有关类型的介绍可以参考：https://www.w3cschool.cn/orientdb/orientdb_data_types.html

Cluster 操作

# 往一个类中添加一个 Cluster ALTER CLASS Customer ADDCLUSTER UK_Customers # 查看集合内的所有数据 BROWSE CLUSTER OUser # 修改 Cluster 的名称 ALTER CLUSTER profile NAME "profile2" # 根据 Cluster 的 id 修改 Cluster 的名称 ALTER CLUSTER 9 NAME "profile2" # 修改 Cluster 的冲突策略 ALTER CLUSTER V CONFLICTSTRATEGY "automerge" # 将 Cluster 的状态设置为离线 ALTER CLUSTER V_2012 STATUS "OFFLINE" # 将 Emplyee 为开头的 Cluster 的状态全部设置为离线 ALTER CLUSTER employee* status "offline" # 依据名称删除 Cluster DROP CLUSTER Account # 依据 Cluster-id 删除 Cluster Drop Cluster 177 

通用 CRUD 操作

插入数据

# 往 Profile 类中插入一条数据（SQL-92 规范） INSERT INTO Profile (name, surname) VALUES ('Jay', 'Miner') # 往 Profile 类中插入一条数据 INSERT INTO Profile SET name = 'Jay', surname = 'Miner' # 往 Profile 类中插入一条数据（JSON 格式） INSERT INTO Profile CONTENT {"name": "Jay", "surname": "Miner"} # 将数据插入到 Profile 类的特定 Cluster 中（SQL-92 规范） INSERT INTO Profile CLUSTER profile_recent (name, surname) VALUES ('Jay', 'Miner') # 将数据插入到 Profile 类的特定 Cluster 中 INSERT INTO Profile CLUSTER profile_recent SET name = 'Jay', surname = 'Miner' # 同时向 Profile 类中插入多条数据 INSERT INTO Profile(name, surname) VALUES ('Jay', 'Miner'),('Frank', 'Hermier'), ('Emily', 'Sout') # 插入一条记录并添加一个关系（SQL-92 规范） INSERT INTO Employee (name, boss) VALUES ('jack', #11:09) # 插入一条记录并添加一个关系 INSERT INTO Employee SET name = 'jack', boss = #11:99 # 插入一条记录并添加多条关系（SQL-92 规范） INSERT INTO Profile (name, friends) VALUES ('Luca', [#10:3, #10:4]) # 插入一条记录并添加多条关系 INSERT INTO Profiles SET name = 'Luca', friends = [#10:3, #10:4] # 采用子查询进行数据插入 INSERT INTO Diver SET name = 'Luca', buddy = (SELECT FROM Diver WHERE name = 'Marko') # 往 cluster 中插入一条数据 INSERT INTO CLUSTER:asiaemployee (name) VALUES ('Matthew') # 往某类的其他 Cluster 中插入数据的其他写法 INSERT INTO CLUSTER:asiaemployee (@class, content) VALUES ('Employee', 'Matthew') # 插入数据时还插入一个嵌入式文档 INSERT INTO Profile (name, address) VALUES ('Luca', { "@type": "d", "street": "Melrose Avenue", "@version": 0 }) # 从其他类中复制某些数据 INSERT INTO GermanyClient FROM SELECT FROM Client WHERE country = 'Germany' # 当新类比旧类多出一个 bool 属性时，从旧类中复制数据到新类中 INSERT INTO GermanyClient FROM SELECT *, true AS copied FROM Client WHERE country = 'Germany' 

查询数据

# 查出类中所有数据 SELECT FROM Person # 按名称进行模糊查询 SELECT FROM Person WHERE name LIKE 'Luk%' # 查询名称前三个为 Luk 的 SELECT FROM Person WHERE name.left(3) = 'Luk' # 同上 SELECT FROM Person WHERE name.substring(0,3) = 'Luk' # 获取 Profile 类中任一属性含有 danger 字段的所有记录 SELECT FROM Profile WHERE ANY() LIKE '%danger%' # 输出 Profile 类的特定字段 SELECT nick, followings, followers FROM Profile # 对需要的字段进行特殊处理后输出 SELECT name.toUppercase(), address.city.country.name FROM Profile # 依据 rid 输出相关记录 SELECT FROM [#10:3, #10:4, #10:5] # 查询后对结果进行排序 SELECT FROM Profile ORDER BY name DESC # 依据 Account 类的 city 属性进行分组，并统计其中个数 SELECT SUM(*) FROM Account GROUP BY city # 通过索引进行检索 select from index:ouser.name where key = 'admin' # 从某一节点开始，在十层关系或链接对象之内，寻找带有 address.city 为 rome 的记录 # 或者说是从某一节点开始遍历。 SELECT FROM 11:4 WHERE ANY() TRAVERSE(0,10) (address.city = 'Rome') # 返回记录，该纪录的三层连接里里面，含有属性 danger SELECT FROM Profile WHERE ANY() TRAVERSE(0, 3) ( ANY().toUpperCase().indexOf('danger') > -1 ) 

修改数据

# 依据条件更改数据 UPDATE Profile SET nick = 'Luca' WHERE nick IS NULL # 从所有记录中移除某字段 UPDATE Profile REMOVE nick # 往集合中添加一个引用值（链接） UPDATE Account ADD address=#12:0 # 移除集合中的一个引用值（链接） UPDATE Account REMOVE address = #12:0 # 移除集合中的一个 String 类型的值 UPDATE Account REMOVE addresses = 'Foo' # 按条件移除列表中的特定元素 UPDATE Account REMOVE addresses = addresses[city = 'Rome'] # 移除列表中特定位置元素 UPDATE Account REMOVE addresses = addresses[1] # 将一个数据放入到一个 map 中 UPDATE Account PUT addresses = 'Luca', #12:0 # 移除 map 中的一个元素 UPDATE Account REMOVE addresses = 'Luca' # 插入一个 嵌入式文档 UPDATE Account SET address={ "street": "Melrose Avenue", "city": { "name": "Beverly Hills" } } # 更新 20 条满足条件的记录 UPDATE Profile SET nick = 'Luca' WHERE nick IS NULL LIMIT 20 

删除数据

# 依据条件删除数据 DELETE FROM Profile WHERE surname.toLowerCase() = 'unknown' 

图操作

创建顶点

# 创建一个顶点类 V1 并继承顶点基类 V CREATE CLASS V1 EXTENDS V # 创建一个 V1 类顶点 CREATE VERTEX V1 # 创建一个 V1 类顶点并为其指定特定 Cluster CREATE VERTEX V1 CLUSTER recent # 创建顶点并设置属性 CREATE VERTEX SET brand = 'fiat' # 创建 V1 类顶点并设置属性 CREATE VERTEX V1 SET brand = 'fiat', name = 'wow' # 使用 JSON 内容创建顶点 CREATE VERTEX Employee CONTENT { "name" : "Jay", "surname" : "Miner" } 

删除顶点

# 依据 id 删除顶点 DELETE VERTEX #10:231 # 依据属性删除顶点 DELETE VERTEX EMailMessage WHERE isSpam = TRUE # 依聚其他顶点的类来删除顶点 DELETE VERTEX Account WHERE in.@Class CONTAINS 'BadBehaviorInForum' # 依据连续的两条边的类型进行查询 DELETE VERTEX Attachment WHERE in[@Class = 'HasAttachment'].date <= "1990" AND in.out[@Class = "Email"].from = 'some...@example.com' # 一次删除 1000 条数据 DELETE VERTEX v BATCH 1000 

创建边

# 创建一条普通的边 CREATE EDGE FROM #10:3 TO #11:4 # 创建一个新的边类 E1 并继承边的基类 CREATE CLASS E1 EXTENDS E # 创建一条 E1 边的类 CREATE EDGE E1 FROM #10:3 TO #11:4 # 往指定的 Cluster 中插入一条边 CREATE EDGE E1 CLUSTER EuropeEdges FROM #10:3 TO #11:4 # 创建边，并且为边设置属性 CREATE EDGE FROM #10:3 TO #11:4 SET brand = 'fiat' # 创建边并设置多个属性 CREATE EDGE E1 FROM #10:3 TO #11:4 SET brand = 'fiat', name = 'wow' # 根据条件创建边 CREATE EDGE Watched FROM (SELECT FROM account WHERE name = 'Luca') TO (SELECT FROM movies WHERE type.name = 'action') # 使用 JSON 格式为边插入数据 CREATE EDGE E FROM #22:33 TO #22:55 CONTENT { "name": "Jay", "surname": "Miner" } 

删除边

# 依据 rid 删除边 DELETE EDGE #22:38482 # 依据多个 rid 删除边 DELETE EDGE [#22:38482,#23:232,#33:2332] # 依据起点终点和条件删除边 DELETE EDGE FROM #11:101 TO #11:117 WHERE date >= "2012-01-15" # 依据类型和属性删除边 DELETE EDGE FROM #11:101 TO #11:117 WHERE @class = 'Owns' AND comment LIKE "regex of forbidden words" # 依据类型和属性删除边 DELETE EDGE Owns WHERE date < "2011-11" # 批量删除一千条数据 DELETE EDGE Owns WHERE date < "2011-11" BATCH 1000 # 删除所有的基类 E 的边 DELETE EDGE E WHERE @rid IN (SELECT @rid FROM E) 

遍历语句

# 从根节点遍历所有的字段 TRAVERSE * FROM #10:1234 # 从根节点开始遍历，指定深度和边的类型，并指定采用广度优先策略 TRAVERSE out("Friend") FROM #10:1234 MAXDEPTH 3 STRATEGY BREADTH_FIRST # 对遍历的深度进行筛选输出 SELECT FROM (TRAVERSE out("Friend") FROM #10:1234 MAXDEPTH 3) WHERE $depth >= 1 # 对遍历的结果进行筛选输出 SELECT FROM (TRAVERSE out("Friend") FROM #10:1234 MAXDEPTH 3) WHERE city = 'Rome' # 以满足要求的部分节点为起点进行遍历，并筛选输出相关的类 SELECT FROM (TRAVERSE out("Actors"), out("Movies") FROM (SELECT FROM Movie WHERE producer = "J.J. Abrams") MAXDEPTH 3) WHERE @class = 'Movie' # 展示遍历的步骤 SELECT $path FROM ( TRAVERSE out() FROM V MAXDEPTH 10 ) # 两步 follow 遍历 SELECT FROM (TRAVERSE out('follow') FROM TwitterAccounts MAXDEPTH 2 ) WHERE $depth = 2 # 两步 follow 遍历 SELECT out('follow').out('follow') FROM TwitterAccounts 

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