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TuGraph 图数据库提供了 JAVA、C++、Python 等多种语言的 SDK 支持，方便客户在各种场景下使用。用户使用 SDK 向TuGraph服务器发送Cypher请求，服务器则以 JSON形式返回数据。近日，TuGraph 推出了一款面向 JAVA 客户端用户的开发工具 TuGraph-OGM (Object Graph Mapping)，为用户提供了对象操作接口，相较 Cypher/JSON 接口应用起来更加便捷。
OGM 类似于关系数据库中的 ORM（Object Relational Model），可以将数据库返回的数据自动映射成 JAVA 中的对象，方便用户读取，而用户对这些对象的更新操作也可以被自动翻译成 Cypher 语句发送给服务器。这样即便是完全不懂 Cypher 的用户，也可以通过操作对象与数据库进行交互，大大降低了图数据库的使用门槛。
TuGraph-OGM 同时也兼容其他开源产品 OGM 工具如 Neo4j-OGM，方便用户将工程在不同数据库与 TuGraph数据库间无缝迁移。本文将对 TuGraph-OGM 进行全面的介绍。
0 映射原理
TuGraph-OGM 将 JAVA 对象映射为图的对象，类映射为点，类的属性映射为图中的属性，类中的方法映射为操作 TuGraph 的查询语句。
（图1，电影场景图数据）
以电影场景为例，对演员、电影、导演之间的关系进行数据化，就形成了非常典型的图数据。举一个简单的示例，演员Alice在1990年和2019年分别出演了两部电影《Jokes》和《Speed》，其中《Jokes》的导演是Frank Darabont。
以图的思维来看，演员、导演、电影可以被映射为三种不同的节点，而出演、执导可以被映射为两种边，映射结果如上图所示，将数据存入图数据库后，相关的开发人员就可以使用各类图查询语言对数据进行查询。
但对非图数据库相关的开发人员来说，这个例子中的演员、导演、电影作为实体，同样可以映射为类中的对象，而与实体相关联的对象可以通过集合存储，这是大多数开发人员熟悉的领域。
1 TuGraph-OGM架构
TuGraph-OGM可被看做一个"翻译器"，主要功能是将开发人员对JAVA对象的一些操作翻译为TuGraph可理解的图查询语言Cypher请求，并将该操作返回的结果，再次翻译为JAVA对象。架构图如下所示：
2 功能介绍
3 使用示例
详细示例请参考tugraph-ogm-integration-tests
在 pom.xml 中引入依赖
3.1 构建图对象
首先需要通过注解标明图中的实体。
@NodeEntity：该注解标明的类为节点类。
@Relationship：用于标明边，同时@Relationship中可指定label与边的指向。
@Id：用于标明identity，是OGM中数据的唯一标识。
3.2 与TuGraph建立连接
当前TuGraph-OGM提供了RPC driver用于连接TuGraph，具体配置如下所示：
3.3 通过OGM进行增删改查
OGM支持对TuGraph的实体执行CRUD 操作，同时支持发送任意TuGraph支持的Cypher语句，包括通过CALL调用存储过程。
CREATE
在完成图对象的构建后，即可通过类的实例化创建节点，当两个节点互相存储在对方的集合（该集合在构建时被标注为边）中，就形成了一条边，最后使用session.save方法将数据存入数据库。
注意：TuGraph数据库为强schema类型数据库，在创建实体前需要该数据的label已经存在，且新建过程中需要提供唯一的主键。
DELETE
使用session.delete方法删除节点，同时会删除与节点相关联的所有边。
UPDATE
修改已创建的节点的属性，再次调用session.save方法会对节点进行更新。
MATCH
session.load方法用于根据节点id查找节点。
session.loadALL方法用于批量查找节点，支持通过多个节点id查找节点、查找某一类型的所有节点、带有filter的查询。
filter查询需要新建Filter，传入参数ComparisonOperatorx0;可选为：EQUALSx0;、GREATER_THANx0;、LESS_THAN
QUERY WITH CYPHER
OGM支持通过queryForObject、query方法向TuGraph发送Cypher查询，由于Cypher查询的灵活性，需要用户自行指定返回结果格式。
session.queryForObject方法：需要在方法第一个参数处指定返回类型，可设定为某一实体类或数字类型。
session.query方法：Cypher查询的返回结果被存储为Result类型，其内部数据需要用户自行解析，以下方代码为例，传入数据库的Cypher为CREATE查询，返回结果createResult可被解析为QueryStatistics，可获取到此次查询被创建的节点与边的数目。
关于TuGraph
高性能图数据库 TuGraph（ https://github.com/TuGraph-db/tugraph-db）由蚂蚁集团和清华大学共同研发，经国际图数据库基准性能权威测试，是 LDBC-SNB 世界纪录保持者，在功能完整性、吞吐率、响应时间等技术指标均达到全球领先水平，为用户管理和分析复杂关联数据提供了高效易用可靠的平台。
历经蚂蚁万亿级业务的实际场景锤炼，TuGraph 已应用于蚂蚁内部150多个场景，助力支付宝2021年资产损失率小于亿分之0.98。关联数据爆炸性增长对图计算高效处理提出迫切需求，TuGraph 已被成熟应用于金融风控、设备管理等内外部应用，适用于金融、工业、互联网、社交、电信、政务等领域的关系数据管理和分析挖掘。
2022年9月，TuGraph 单机版开源，提供了完备的图数据库基础功能和成熟的产品设计，拥有完整的事务支持和丰富的系统特性，单机可部署，使用成本低，支持TB级别的数据规模。
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往期回顾
→ 蚂蚁图数据库再获LDBC权威测试世界第一
→ 蚂蚁集团开源图数据库TuGraph，成立图计算开源委员会
→ 金融图数据库选型工具“LDBC-FinBench”
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