如果您不能使用Java，则只能使用Groovy。至于
如何存储我自己的数据供泰坦数据库处理
边注
使用图形数据库，可以使用多种方式存储此数据。如果您想真正形式化数据的结构，我建议您研究一下Ontologies，OWL和Topic
Maps，它们可以为如何形式化和构造图形数据库中的数据提供很大的启发。仅当您寻找在图形中非常正式地构造数据的方式时，这些读取才有用。
结构实例
现在让我们假设你只想跟踪 客户 和 产品 ，他们都买了。一个简单的结构是， 客户 和 产品
都是具有从客户到产品的优势的顶点，这是客户购买了该产品的事实。我们甚至可以在该边缘添加其他数据，例如 购买时间 和 数量
。这是如何在Groovy中执行此操作的示例：
g = TitanFactory.open("titan-cassandra-es.properties")gremlin> customerBob = g.addVertex("Bob"); ==>v[12]gremlin> customerAlice = g.addVertex("Alice");==>v[13]gremlin> productFish = g.addVertex("Fish");==>v[14]gremlin> productMeat = g.addVertex("Meat");==>v[15]gremlin> edge = customerBob.addEdge("purchased", productMeat, "Day", "Friday", "Qauntity", 2);==>e[16][12-purchased->15]gremlin> edge = customerBob.addEdge("purchased", productFish, "Day", "Friday", "Qauntity", 1);==>e[17][12-purchased->14]gremlin> edge = customerAlice.addEdge("purchased", productMeat, "Day", "Monday", "Qauntity", 3);==>e[18][13-purchased->15]以上基本上说鲍勃在星期五买了一些肉和鱼，而爱丽丝在星期一买了一些肉。如果我们想了解鲍勃星期五买的东西，可以进行以下遍历
gremlin> g.traversal().V().hasLabel("Bob").outE("purchased").has("Day", "Friday").otherV().label();==>Meat==>Fish索引编制
在真正深入索引之前，请先了解结构。以下是对使用Elasticsearch和Titan进行索引的非常简要的说明：
关于索引，要知道titan具有不同类型的索引， Composite ， Vertex-Centric 和 Mixed
都有其用途，您应该阅读这篇以获得更多信息。
索引用于加速遍历和查找。因此，您需要确定要索引的内容。对于我们的示例，我们想快速了解在不同日期进行的所有购买。这意味着我们可以在边缘放置混合索引以帮助我们（复合索引同样有用，但是您在询问Elasticsearch，因此我们将使用混合索引）。
要定义混合索引，我们首先定义一个简单的架构（更多信息在此处）：
mgmt = graph.openManagement();purchased = mgmt.makeEdgeLabel("purchased").multiplicity(MULTI).make();day = mgmt.makePropertyKey("Day").dataType(String.class).make();您无需为所有内容显式定义架构，但是它对于您要索引的任何内容都是必不可少的。现在您可以创建索引：
mgmt.buildIndex("productsPurchased", Edge.class).addKey(day).buildMixedIndex("search")mgmt.commit() //"search" is defined in your titan-conf.properties file使用此索引查询，例如：
g.traversal().E().has("Day", "Friday")会更快。
注意 ：加载数据之前，应先创建索引和架构。从长远来看，这只会使事情变得简单。
