Re: [D] 关于电网拓扑数据导入 [incubator-hugegraph]

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GitHub user wangzhewwzz added a comment to the discussion: 关于电网拓扑数据导入

后面的"edges":里面的文件是不是都是我发给您的 "path": 
"/loader/power_data/edge_connected_to.csv"


         原始邮件
         
       
发件人：dosubot[bot] ***@***.***>
发件时间：2025年12月8日 15:41
收件人：apache/incubator-hugegraph ***@***.***>
抄送：wangzhewwzz ***@***.***>, Mention ***@***.***>
主题：Re: [apache/incubator-hugegraph] 关于电网拓扑数据导入 (Discussion #2917)




你的数据结构和需求已经很清楚，下面给你一份适配你电网拓扑数据的 HugeGraph schema.groovy 和 struct.json 
配置模板，并说明如何实现双向连接和 HTTP 工作流集成。


1. schema.groovy 示例（每种点类型和边类型都单独定义，便于扩展）
// 属性定义 schema.propertyKey("id").asText().ifNotExist().create(); 
schema.propertyKey("name").asText().ifNotExist().create(); 
schema.propertyKey("objectType").asText().ifNotExist().create(); 
schema.propertyKey("objectHandle").asText().ifNotExist().create(); 
schema.propertyKey("deviceType").asText().ifNotExist().create(); 
schema.propertyKey("internalEndpointNo").asInt().ifNotExist().create(); 
schema.propertyKey("terminalNo").asInt().ifNotExist().create(); 
schema.propertyKey("usage").asText().ifNotExist().create(); 
schema.propertyKey("powerFlowDirection").asInt().ifNotExist().create(); 
schema.propertyKey("belongSubstation").asText().ifNotExist().create(); 
schema.propertyKey("belongFeeder").asText().ifNotExist().create(); // 顶点标签 
schema.vertexLabel("Substation").properties("id", "name", "objectType", 
"objectHandle", "deviceType", "internalEndpointNo", "terminalNo", "usage", 
"powerFlowDirection", "belongSubstation", 
"belongFeeder").primaryKeys("id").ifNotExist().create(); s
 chema.vertexLabel("LineSegment").properties("id", "name", "objectType", 
"objectHandle", "deviceType", "internalEndpointNo", "terminalNo", "usage", 
"powerFlowDirection", "belongSubstation", 
"belongFeeder").primaryKeys("id").ifNotExist().create(); 
schema.vertexLabel("LineSwitch").properties("id", "name", "objectType", 
"objectHandle", "deviceType", "internalEndpointNo", "terminalNo", "usage", 
"powerFlowDirection", "belongSubstation", 
"belongFeeder").primaryKeys("id").ifNotExist().create(); 
schema.vertexLabel("StationHouse").properties("id", "name", "objectType", 
"objectHandle", "deviceType", "internalEndpointNo", "terminalNo", "usage", 
"powerFlowDirection", "belongSubstation", 
"belongFeeder").primaryKeys("id").ifNotExist().create(); // 
边标签（每种类型对每种类型都定义一条边，便于扩展和双向连接） 
schema.edgeLabel("Substation2LineSegment").sourceLabel("Substation").targetLabel("LineSegment").properties().ifNotExist().create();
 schema.edgeLabel("LineSegment2S
 
tationHouse").sourceLabel("LineSegment").targetLabel("StationHouse").properties().ifNotExist().create();
 
schema.edgeLabel("LineSegment2LineSegment").sourceLabel("LineSegment").targetLabel("LineSegment").properties().ifNotExist().create();
 
schema.edgeLabel("StationHouse2LineSwitch").sourceLabel("StationHouse").targetLabel("LineSwitch").properties().ifNotExist().create();
 // ...根据实际需要继续补充 // 反向边（如需双向，定义反向边标签） 
schema.edgeLabel("LineSegment2Substation").sourceLabel("LineSegment").targetLabel("Substation").properties().ifNotExist().create();
 
schema.edgeLabel("StationHouse2LineSegment").sourceLabel("StationHouse").targetLabel("LineSegment").properties().ifNotExist().create();
 // ...以此类推


2. struct.json 示例（关键点：source/target 字段要和顶点主键一致）
{   "vertices": [     {       "label": 
"Substation",       "input": {        
 "type": "file",         "path": 
"vertex_substation-1.csv",         "format": "CSV",    
     "header": ["id", "name", "objectType", "objectHandle", 
"deviceType", "internalEndpointNo", "terminalNo", "usage", 
"powerFlowDirection", "belongSubstation", "belongFeeder"],      
   "charset": "UTF-8"       },      
 "null_values": ["NULL", "null", ""]     },     // 
其他顶点类型同理   ],   "edges": [     {      
 "label": "Substation2LineSegment",       "source": 
["from"],       "target": ["to"],       "input": 
{         "type": "file",        
 "path": "edge_substation2linesegment.csv",      &
 nbsp;  "format": "CSV",         "header": ["from", 
"to"]       },       "field_mapping": {    
     "from": "id",         "to": "id"  
     }     },     // 反向边     {  
     "label": "LineSegment2Substation",      
 "source": ["to"],       "target": ["from"],      
 "input": {         "type": "file",      
   "path": "edge_substation2linesegment.csv",        
 "format": "CSV",         "header": ["from", "to"]  
     },       "field_mapping": {      
   "from": "id",         "to": "id"    
   }     }     // 其他边类型同理   ] }


3. 如何实现双向连接

HugeGraph 的边是有向的，A→B 和 B→A 需要各导入一条边。你可以用脚本或 Excel 处理，把所有边数据复制一份，把 from/to 
互换，合并后导入即可（比如 edge_xxx.csv 里每条边都正反各一条）。这样查询时可以支持任意方向的遍历和分析。官方文档说明


4. 导入命令与验证

导入命令示例：
sh bin/hugegraph-loader.sh -g hugegraph -f struct.json -s schema.groovy -h 
127.0.0.1 -p 8080

导入后可用 curl 验证：
curl "http://localhost:8080/graphs/hugegraph/graph/vertices"; curl 
"http://localhost:8080/graphs/hugegraph/graph/edges";


5. Dify 工作流 HTTP 集成

HugeGraph 支持标准 RESTful API，Dify 工作流可以像集成 Neo4j 一样通过 HTTP 访问 
HugeGraph，进行增删查改、批量导入、图查询等。比如创建边：
POST http://localhost:8080/graphs/hugegraph/graph/edges Content-Type: 
application/json {   "label": "Substation2LineSegment",   "outV": 
"BDZ-3002",   "inV": "XLD-3445",   "outVLabel": "Substation",  
 "inVLabel": "LineSegment" }

详见 RESTful API 文档。


6. 扩展性建议

每种点类型、边类型都单独定义，后续扩展新类型只需补充 schema 和 struct 配置即可。

边标签建议按“类型A2类型B”命名，便于管理和后续扩展。

数据量大时建议分批导入，或用 Loader 的断点续传功能。

schema 变更需注意边标签的单一源/目标类型限制，新增类型时需新增边标签。

如需更详细的配置模板或自动化脚本，可以继续补充你的具体需求。

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