tinkerpop的使用（上）
tinkerpop是主流的图数据引擎，它现在主要由两部分组成，一个是gremlin-console，还有一个是gremlin-server。其中gremlin-console默认使用groovy语言作为交互工具。
这个系列准备一共做三篇文章进行讲解：
tinkerpop的安装与使用，以及数据导入。- 使用
jupyter-book操作图数据库。 - 使用
pycharm操作图数据库。
本文是第一篇，讲解tinkerpop的安装与使用，以及数据导入。
首先是下载Gremlin Console和Gremlin Server，下载地址在这里：
下载完两个压缩包以后解压：
这样两个组件就都准备好了。接下来是启动gremlin-server：
此时我们可以调用gremlin-console对服务端进行连接。首先是启动gremlin-console：
如上图所示，我们进入了gremlin-console的终端，此时可以使用命令连接服务端：
gremlin> :remote connect tinkerpop.server conf/remote.yaml
==>Configured localhost/127.0.0.1:8182
可以看到此时已经连接到gremlin-server了。此时我们可以往服务端导入一些数据。
可以考虑使用这套数据：
把这个项目clone到本地：
$ git clone https://github.com/AndrewChau/learn-gremlin-jupyter-notebook.git
然后看一下项目的data目录：
可以看到里面有不少样例数据。我们可以在gremlin-console里导入其中一个数据文件试试看：
gremlin> :> graph.io(graphml()).readGraph('/Users/weli/works/krlawrence-graph/sample-data/air-routes-latest.graphml')
上面的命令在gremlin-console里将数据导入了。可以在终端里查看一下导入的数据量：
gremlin> :> g.V().count()
==>3666
可以看到导入了air-routes-latest.graphml里面的3666个「vertex」数据。其中g.V()代表vertexes，g.E()代表edges。这两个概念是图论里面的概念，分别代表graph的「点」和「边」。图数据库的理论基础就是「图论」，建议大家系统学习。
这篇文章里，我们初步使用了gremlin-server和gremlin-console，并准备好了数据。下篇文章讲数据的查询，以及如何在jupyter-notebook里使用gremlinpython进行数据的查询和分析。