開始使用 Amazon Neptune 資料庫

如果您已將資料置於圖形模式下，則可輕鬆開始使用 Amazon Neptune 資料庫。您可以載入 CSV 或 RDF 格式的資料，並開始使用 Apache TinkerPop Gremlin、SPARQL 或 openCypher 撰寫圖形查詢。您可以使用入門文件，或透過下面的連結檢視 AWS 線上技術講座。此外，我們還合併了 Neptune 資料庫的最佳實務。

開始使用 Amazon Neptune Analytics 很簡單。

您可以使用 AWS 管理主控台或 CDK、SDK 或 CLI 建立圖形，只需幾個步驟即可開始使用 Neptune Analytics。AWS CloudFormation 支援即將推出。 您可以從 Amazon S3 儲存貯體或 Neptune 資料庫中的資料載入圖形到 Neptune Analytics 中。您可以使用 openCypher 查詢語言直接從圖形應用程式將請求傳送至 Neptune Analytics 中的圖形。您也可以從 Jupyter 筆記本連線至 Neptune Analytics 中的圖形，以執行查詢和圖形演算法。分析查詢的結果可以寫回 Neptune Analytics 圖形，以提供傳入的查詢，或儲存在 S3 中進行進一步處理。Neptune Analytics 支援與開放原始碼 LangChain 程式庫整合，以便與大型語言模型支援的現有應用程式結合使用。

開始使用 Amazon Neptune ML

若要開始使用 Neptune ML，請參考此 部落格文章，其中介紹入門工作流程中的步驟，包括以下內容：
  • 設定測試環境
  • 啟動節點分類筆記本範例
  • 將範例資料載入叢集
  • 匯出圖形
  • 執行 ML 訓練
  • 使用 Neptune ML 執行 Gremlin 查詢

開始使用圖形視覺化

您可以使用 Neptune 筆記本或 Graph Explorer 來視覺化自己的圖形資料。如果您是圖形資料庫和查詢語言的新手，或是想在不撰寫查詢的情況下探索圖形資料，建議您從 Graph Explorer 開始。您可以使用 AWS 管理主控台，透過幾個步驟開始使用 Graph Explorer。使用者必須具有透過新或現有的 IAM 角色讀取 Neptune 資料的存取權，才能使用 Graph Explorer。Graph Explorer 專案可在 GitHub 上使用，並且 Graph Explorer 在 Neptune 工作台可用的所有 AWS 區域中提供。

如果您熟悉圖形查詢語言或在筆記本環境中執行圖形工作負載，則可以從 Neptune 筆記本開始。Neptune 在 GitHub 上和海王星工作台上的開放原始碼 Neptune 圖形筆記本專案中提供了 Jupyter 和 JupyterLab 筆記本。這些筆記本在互動式編碼環境中提供範例應用程式教學課程和程式碼片段，您可以在其中學習圖形技術和 Neptune。

Neptune 筆記本既可視化查詢結果，也可以提供類似 IDE 的界面，用於應用程式開發和測試，或者可以將 Neptune 筆記本與其他 Neptune 功能一起使用，例如 Neptune Streams 和 Neptune ML。此外，每個 Neptune 筆記本都包含一個 Graph Explorer 端點。您可以在 Amazon Neptune 主控台中找到用於在每個筆記本執行個體上開啟 Graph Explorer 的連結。

開始使用查詢語言

Gremlin：使用 Gremlin 和 Neptune 的客戶通常會參閱線上書籍 Practical Gremlin: An Apache TinkerPop Tutorial，作為有用的參考來補充 Apache TinkerPop 文件。
 
SPARQL：對於搭配使用 RDF 和 SPARQL 與 Neptune 的客戶來說，全球資訊網協會的 SPARQL 1.1 概觀是一份實用的指南。
 
openCypher：openCypher 是屬性圖表的聲明查詢語言，最初由 Neo4j 開發，然後在 2015 年成為開放原始碼的產品，並在 Apache 2 開放原始碼授權下為 openCypher 專案做出貢獻。其語法記錄在 Cypher Query Language Reference 第 9 版中。
 
GraphQL：如果您對啟用 GraphQL 來存取 Neptune 感興趣，則可參閱顯示如何使用 AWS AppSync GraphQL 和 Neptune 的 範例應用程式。