lyphi.long
New member
[TIẾNG VIỆT]:
## Hướng dẫn của Amazon Sao Hải Vương: Hướng dẫn từng bước
Amazon Neptune là một dịch vụ cơ sở dữ liệu đồ thị được quản lý, cung cấp một nền tảng nhanh chóng, có thể mở rộng và đáng tin cậy để lưu trữ và truy vấn dữ liệu đồ thị.Nó được xây dựng trên đỉnh của Amazon Web Services (AWS) và hoàn toàn tương thích với ngôn ngữ truy vấn Apache Tinkerpop Gremlin.
Hướng dẫn này sẽ cung cấp cho bạn một hướng dẫn từng bước để bắt đầu với Amazon Neptune.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Tạo cụm sao Hải Vương
* Tải dữ liệu vào Sao Hải Vương
* Truy vấn dữ liệu ở Sao Hải Vương
* Sử dụng Sao Hải Vương với các dịch vụ AWS khác
Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về cách sử dụng Amazon Neptune để lưu trữ và truy vấn dữ liệu đồ thị.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản AWS
* Giao diện dòng lệnh AWS (CLI)
* Máy khách Apache Tinkerpop Gremlin
### Tạo cụm sao Hải Vương
Bước đầu tiên là tạo ra một cụm sao Hải Vương.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh AWS CLI sau:
`` `
AWS NEPTUNE CREATE CLUSP
`` `
Lệnh này sẽ tạo ra một cụm sao Hải Vương với các thuộc tính sau:
* Tên cụm là `cluster của tôi`.
* Phiên bản động cơ là `3.0.4`.
* Loại nút là `r5.large`.
* Số lượng nút là `3`.
### Đang tải dữ liệu vào Sao Hải Vương
Khi bạn đã tạo một cụm sao Hải Vương, bạn có thể bắt đầu tải dữ liệu vào đó.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh máy khách Gremlin sau:
`` `
Gremlin> Tạo 'người', ['tên', 'tuổi']]
Gremlin> Tạo 'người', ['Alice', 20]
Gremlin> Tạo 'người', ['Bob', 25]
Gremlin> Tạo 'người', ['Carol', 30]
`` `
Lệnh này sẽ tạo ra ba đỉnh `person` trong Sao Hải Vương, mỗi đỉnh có thuộc tính` name` và `Age`.
### Dữ liệu truy vấn trong Sao Hải Vương
Bây giờ bạn đã tải dữ liệu vào Sao Hải Vương, bạn có thể bắt đầu truy vấn nó.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh máy khách Gremlin sau:
`` `
Gremlin> Chọn * từ người
`` `
Lệnh này sẽ trả về tất cả các đỉnh `person` trong Sao Hải Vương.
Bạn cũng có thể sử dụng Gremlin để truy vấn cho dữ liệu cụ thể.Ví dụ: lệnh sau đây sẽ trả về tất cả các đỉnh `person` có` tuổi` lớn hơn 25:
`` `
Gremlin> Chọn * Từ người ở độ tuổi> 25
`` `
### Sử dụng Sao Hải Vương với các dịch vụ AWS khác
Neptune có thể được sử dụng với các dịch vụ AWS khác để tạo các ứng dụng dữ liệu mạnh mẽ và có thể mở rộng.Ví dụ: bạn có thể sử dụng Neptune với Amazon DynamoDB để tạo cơ sở dữ liệu đồ thị thời gian thực.Bạn cũng có thể sử dụng Neptune với Amazon Kinesis để truyền dữ liệu vào Sao Hải Vương.
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, bạn đã học được cách bắt đầu với Amazon Neptune.Bạn đã học cách tạo một cụm sao Hải Vương, tải dữ liệu vào Sao Hải Vương, dữ liệu truy vấn trong Sao Hải Vương và sử dụng Sao Hải Vương với các dịch vụ AWS khác.
### Tài nguyên bổ sung
* [Tài liệu Hải Vương Amazon] (Amazon Neptune)
* [Hướng dẫn Hải Vương Amazon] (Amazon Neptune)
* [Tài liệu tham khảo của Amazon Neptune] (Amazon Neptune)
## hashtags
* #Amazonneptune
* #Graphdatabase
* #aws
* #Gremlin
* #Datastorage
[ENGLISH]:
## Amazon Neptune Tutorial: A Step-by-Step Guide
Amazon Neptune is a managed graph database service that provides a fast, scalable, and reliable platform for storing and querying graph data. It is built on top of Amazon Web Services (AWS) and is fully compatible with the Apache TinkerPop Gremlin query language.
This tutorial will provide you with a step-by-step guide to getting started with Amazon Neptune. We will cover the following topics:
* Creating a Neptune cluster
* Loading data into Neptune
* Querying data in Neptune
* Using Neptune with other AWS services
By the end of this tutorial, you will have a solid understanding of how to use Amazon Neptune to store and query graph data.
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* An AWS account
* The AWS Command Line Interface (CLI)
* The Apache TinkerPop Gremlin client
### Creating a Neptune Cluster
The first step is to create a Neptune cluster. To do this, you can use the following AWS CLI command:
```
aws neptune create-cluster --cluster-name my-neptune-cluster --engine-version 3.0.4 --node-type r5.large --num-nodes 3
```
This command will create a Neptune cluster with the following properties:
* The cluster name is `my-neptune-cluster`.
* The engine version is `3.0.4`.
* The node type is `r5.large`.
* The number of nodes is `3`.
### Loading Data into Neptune
Once you have created a Neptune cluster, you can start loading data into it. To do this, you can use the following Gremlin client command:
```
gremlin> create 'Person', ['name', 'age']
gremlin> create 'Person', ['Alice', 20]
gremlin> create 'Person', ['Bob', 25]
gremlin> create 'Person', ['Carol', 30]
```
This command will create three `Person` vertices in Neptune, each with a `name` and `age` property.
### Querying Data in Neptune
Now that you have loaded data into Neptune, you can start querying it. To do this, you can use the following Gremlin client command:
```
gremlin> select * from Person
```
This command will return all of the `Person` vertices in Neptune.
You can also use Gremlin to query for specific data. For example, the following command will return all of the `Person` vertices with an `age` greater than 25:
```
gremlin> select * from Person where age > 25
```
### Using Neptune with Other AWS Services
Neptune can be used with other AWS services to create powerful and scalable data applications. For example, you can use Neptune with Amazon DynamoDB to create a real-time graph database. You can also use Neptune with Amazon Kinesis to stream data into Neptune.
### Conclusion
In this tutorial, you learned how to get started with Amazon Neptune. You learned how to create a Neptune cluster, load data into Neptune, query data in Neptune, and use Neptune with other AWS services.
### Additional Resources
* [Amazon Neptune Documentation](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/)
* [Amazon Neptune Tutorials](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/tutorials.html)
* [Amazon Neptune Reference](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/reference.html)
## Hashtags
* #Amazonneptune
* #Graphdatabase
* #aws
* #Gremlin
* #Datastorage
## Hướng dẫn của Amazon Sao Hải Vương: Hướng dẫn từng bước
Amazon Neptune là một dịch vụ cơ sở dữ liệu đồ thị được quản lý, cung cấp một nền tảng nhanh chóng, có thể mở rộng và đáng tin cậy để lưu trữ và truy vấn dữ liệu đồ thị.Nó được xây dựng trên đỉnh của Amazon Web Services (AWS) và hoàn toàn tương thích với ngôn ngữ truy vấn Apache Tinkerpop Gremlin.
Hướng dẫn này sẽ cung cấp cho bạn một hướng dẫn từng bước để bắt đầu với Amazon Neptune.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Tạo cụm sao Hải Vương
* Tải dữ liệu vào Sao Hải Vương
* Truy vấn dữ liệu ở Sao Hải Vương
* Sử dụng Sao Hải Vương với các dịch vụ AWS khác
Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về cách sử dụng Amazon Neptune để lưu trữ và truy vấn dữ liệu đồ thị.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản AWS
* Giao diện dòng lệnh AWS (CLI)
* Máy khách Apache Tinkerpop Gremlin
### Tạo cụm sao Hải Vương
Bước đầu tiên là tạo ra một cụm sao Hải Vương.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh AWS CLI sau:
`` `
AWS NEPTUNE CREATE CLUSP
`` `
Lệnh này sẽ tạo ra một cụm sao Hải Vương với các thuộc tính sau:
* Tên cụm là `cluster của tôi`.
* Phiên bản động cơ là `3.0.4`.
* Loại nút là `r5.large`.
* Số lượng nút là `3`.
### Đang tải dữ liệu vào Sao Hải Vương
Khi bạn đã tạo một cụm sao Hải Vương, bạn có thể bắt đầu tải dữ liệu vào đó.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh máy khách Gremlin sau:
`` `
Gremlin> Tạo 'người', ['tên', 'tuổi']]
Gremlin> Tạo 'người', ['Alice', 20]
Gremlin> Tạo 'người', ['Bob', 25]
Gremlin> Tạo 'người', ['Carol', 30]
`` `
Lệnh này sẽ tạo ra ba đỉnh `person` trong Sao Hải Vương, mỗi đỉnh có thuộc tính` name` và `Age`.
### Dữ liệu truy vấn trong Sao Hải Vương
Bây giờ bạn đã tải dữ liệu vào Sao Hải Vương, bạn có thể bắt đầu truy vấn nó.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh máy khách Gremlin sau:
`` `
Gremlin> Chọn * từ người
`` `
Lệnh này sẽ trả về tất cả các đỉnh `person` trong Sao Hải Vương.
Bạn cũng có thể sử dụng Gremlin để truy vấn cho dữ liệu cụ thể.Ví dụ: lệnh sau đây sẽ trả về tất cả các đỉnh `person` có` tuổi` lớn hơn 25:
`` `
Gremlin> Chọn * Từ người ở độ tuổi> 25
`` `
### Sử dụng Sao Hải Vương với các dịch vụ AWS khác
Neptune có thể được sử dụng với các dịch vụ AWS khác để tạo các ứng dụng dữ liệu mạnh mẽ và có thể mở rộng.Ví dụ: bạn có thể sử dụng Neptune với Amazon DynamoDB để tạo cơ sở dữ liệu đồ thị thời gian thực.Bạn cũng có thể sử dụng Neptune với Amazon Kinesis để truyền dữ liệu vào Sao Hải Vương.
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, bạn đã học được cách bắt đầu với Amazon Neptune.Bạn đã học cách tạo một cụm sao Hải Vương, tải dữ liệu vào Sao Hải Vương, dữ liệu truy vấn trong Sao Hải Vương và sử dụng Sao Hải Vương với các dịch vụ AWS khác.
### Tài nguyên bổ sung
* [Tài liệu Hải Vương Amazon] (Amazon Neptune)
* [Hướng dẫn Hải Vương Amazon] (Amazon Neptune)
* [Tài liệu tham khảo của Amazon Neptune] (Amazon Neptune)
## hashtags
* #Amazonneptune
* #Graphdatabase
* #aws
* #Gremlin
* #Datastorage
[ENGLISH]:
## Amazon Neptune Tutorial: A Step-by-Step Guide
Amazon Neptune is a managed graph database service that provides a fast, scalable, and reliable platform for storing and querying graph data. It is built on top of Amazon Web Services (AWS) and is fully compatible with the Apache TinkerPop Gremlin query language.
This tutorial will provide you with a step-by-step guide to getting started with Amazon Neptune. We will cover the following topics:
* Creating a Neptune cluster
* Loading data into Neptune
* Querying data in Neptune
* Using Neptune with other AWS services
By the end of this tutorial, you will have a solid understanding of how to use Amazon Neptune to store and query graph data.
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* An AWS account
* The AWS Command Line Interface (CLI)
* The Apache TinkerPop Gremlin client
### Creating a Neptune Cluster
The first step is to create a Neptune cluster. To do this, you can use the following AWS CLI command:
```
aws neptune create-cluster --cluster-name my-neptune-cluster --engine-version 3.0.4 --node-type r5.large --num-nodes 3
```
This command will create a Neptune cluster with the following properties:
* The cluster name is `my-neptune-cluster`.
* The engine version is `3.0.4`.
* The node type is `r5.large`.
* The number of nodes is `3`.
### Loading Data into Neptune
Once you have created a Neptune cluster, you can start loading data into it. To do this, you can use the following Gremlin client command:
```
gremlin> create 'Person', ['name', 'age']
gremlin> create 'Person', ['Alice', 20]
gremlin> create 'Person', ['Bob', 25]
gremlin> create 'Person', ['Carol', 30]
```
This command will create three `Person` vertices in Neptune, each with a `name` and `age` property.
### Querying Data in Neptune
Now that you have loaded data into Neptune, you can start querying it. To do this, you can use the following Gremlin client command:
```
gremlin> select * from Person
```
This command will return all of the `Person` vertices in Neptune.
You can also use Gremlin to query for specific data. For example, the following command will return all of the `Person` vertices with an `age` greater than 25:
```
gremlin> select * from Person where age > 25
```
### Using Neptune with Other AWS Services
Neptune can be used with other AWS services to create powerful and scalable data applications. For example, you can use Neptune with Amazon DynamoDB to create a real-time graph database. You can also use Neptune with Amazon Kinesis to stream data into Neptune.
### Conclusion
In this tutorial, you learned how to get started with Amazon Neptune. You learned how to create a Neptune cluster, load data into Neptune, query data in Neptune, and use Neptune with other AWS services.
### Additional Resources
* [Amazon Neptune Documentation](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/)
* [Amazon Neptune Tutorials](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/tutorials.html)
* [Amazon Neptune Reference](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/reference.html)
## Hashtags
* #Amazonneptune
* #Graphdatabase
* #aws
* #Gremlin
* #Datastorage
