规划 Schema

在使用 Studio 之前，您需要先根据 Nebula Graph 数据库的要求规划您的 Schema（模式）。

Schema 至少要包含以下要素：

  • 标签（Tag，即点类型），以及每种标签的属性。

  • 边类型（Edge Type），以及每种边类型的属性。

本文以美国 Stanford Network Analysis Platform (SNAP) 提供的 Social Network: MOOC User Action Dataset 为基础，并在其中加入由公开网络上获取的不重复的 97 个课程名称，说明如何规划 Schema。

下表列出了 Schema 要素。

要素名称属性名称 (数据类型)说明
标签useruserId (int)
将使用 userId 生成这类点数据的 VID。		表示指定 MOOC 平台的用户。
标签course- courseId (int)
- courseName (string)
本示例中将使用 courseName 的值通过 Hash() 函数生成这类点数据的 VID。因为 Nebula Graph 要求同一个图空间中所有点的 VID 必须始终唯一，而 courseId 与部分 user 类 VID 重复，所以，不能使用 courseId 生成 course 类点数据的 VID。		表示指定 MOOC 平台上的课程。
边类型action- actionId (int)
- duration (double)：代表源数据中的 timestamp 数据，表示行为持续时间
- label (bool)：表示 user 完成一个行为后是否退出了课程
- feature0 (double)
- feature1 (double)
- feature2 (double)
- feature3 (double)		表示用户参与课程的行为，分别用参与活动的持续时间、参与后用户是否退出了 MOOC 平台以及行为的四个维度（feature）来描述。其中，label 为 true 表示退出 MOOC 平台，为 false 表示未退出平台。

下图说明示例中 user 类点与 course 类点之间如何发生关系（action）。

用户在 MOOC 平台上参加课程