一.安装

mkdir cayley

cd cayley

mkdir src

export GOPATH=$(pwd)

go get github.com/google/cayley

go build src/github.com/google/cayley/cayley.go

其中缺什么包下什么包，没有hg工具安装hg

修改下源码cayley.go 

    switch cmd {    case "init":        db.Init(cfg, *tripleFile)    case "load":        ts, _ = db.Open(cfg)        db.Load(ts, cfg, *tripleFile)        ts.Close()    case "repl":        ts, _ = db.Open(cfg)　　　　　　　　　　        db.Repl(ts, *queryLanguage, cfg)        ts.Close()    case "http":        ts, _ := db.Open(cfg)        http.Serve(ts, cfg)        ts.Close()    default:        fmt.Println("No command", cmd)        flag.Usage()    }

运行

 go build $GOPATH/src/github.com/google/cayley/cayley.go && ./cayley http --port=8080 --assets=$GOPATH/src/github.com/google/cayley --dbpath=src/testdata.nt

assets 参数代表启动http server以后存放html静态资源的目录，源码里是自带的

dbpath 是数据库的一些初始化数据，必须指定，不然启动了，也没法添加数据，默认是指定为/tmp/testdb文件

在浏览器输入http://127.0.0.1:8080/如果有页面输出说明成功了

二.基本概念

testdata.nt内容如下

alice follows bob .bob follows alice .charlie follows bob .dani follows charlie .dani follows alice .alice is cool .bob is "not cool" .charlie is cool .dani is "not cool" .

内容的每行都是以空格分隔的四元组，每一行叫做一个Triple，存储多个Triple组成了TripleStore，每个Triple由四部分组成，依次对应数据每行用空格分隔的每项，分别叫Subject，Predicate，Object，Provenance。对应中文里的，Subject是中文里的主语，Predicate是中文里的谓语，Object是宾语，Provenance是来源。也就是说，每行描述了，谁怎么样了XX，或者谁是XX样的。Subject转换成有向图中的顶点，Object是出度的顶点，Predicate是路径。

cayley搭了一套图数据库的框架，官方提供了三种存储memory,leveldb,mongodb 可以切换存储引擎，只需要实现接口，就可以扩展存储方式，和mysql与innodb的关系差不多。

三.使用API

1. g.V()

取一个图中的顶点，也就是Triple中的Subject，返回一个点的对象

2. path.Out([predicatePath], [tags])

Out是取一个顶点的出度。不过，这个出度是按照谓词区分的，当Out()不传递参数的时候，是取出某个顶点不按路径区分的所有出度；当Out传递了predicatePath参数的时候，是取出某个顶点，在某个路径上的所有出度。tags 是用来存储路径的名称。例如：

我们入库的数据中以alice顶点为例，

alice follows bobalice is cool

可以看出alice这个顶点有两个路径，分别是follows和is

(1) 查询allice的所有出度

g.V("alice").All()

(2) 查询alice的关注：

g.V("alice").Out("follows").All()

(3) 查询allice是否很cool

g.V("alice").Out("is").All() 

(4) 查询alice的关注和是否很cool

g.V("alice").Out(["follows", "is"]).All()

"result": [  {   "id": "bob"  },  {   "id": "cool"  } ] 

(5) 虽然你可以直观的看到，alice的关注是bob，并且alice是个很酷的人，那是因为是通过字面意思，比如有些人follows为空，有些人is为空，那就没法判断返回的出度在哪个路径上，这个时候应该使用tag参数

g.V("alice").Out(["follows", "is"], "path").All()

3. path.In([predicatePath], [tags])

和Out正好相反，是求的入度。

(1) 求所有cool的人

g.V("cool").In("is").All()

(2) alice的粉丝

g.V("alice").In("follows").All()

4. path.Both([predicatePath], [tags])

In和Out的的结果并集，没有去重

5. path.Has(predicate, object)

反向查找，paredicate是路径，object是三元组中的宾语

(1) 查找alice的粉丝

g.V().Has("follows", "alice").All()

6.path.Follow(morphism)

通过管道加速

g.V().Has("name","Casablanca") .Out("/film/film/starring").Out("/film/performance/actor") .Out("name").All()

等价于

var filmToActor = g.Morphism().Out("/film/film/starring").Out("/film/performance/actor")

g.V().Has("name", "Casablanca").Follow(filmToActor).Out("name").All()

总体的查询模式就是，选顶点，选路径，ALL输出