Таким образом, метод datetime (), который предоставляет Neptune, предназначен для использования при отправке запросов на график в виде текстовых строк. Вот пример из консоли Gremlin, подключенной к работающему экземпляру Neptune:
gremlin> g.addV('test').property('timestamp',datetime('2018-11-04T00:00:00')).property(id,'t1')
==>v[t1]
gremlin> g.V('t1').valueMap()
==>{timestamp=[Sun Nov 04 00:00:00 UTC 2018]}
gremlin> g.V().has('timestamp',gt(datetime('2018-11-03T00:00:00')))
==>v[t1]
Теперь, если вы используете язык GLV, такой как Gremlin Python, вы можете вместо него использовать собственный класс Python datetime
. Как показано ниже. Обратите внимание, что два примера имеют общее имя datetime
, но они совершенно разные во всем, кроме имени. Я запустил это на ноутбуке Jupyter, используя Gremlin Python, но он одинаково хорошо работает в консоли Python или в качестве отдельного приложения Python.
import datetime
g.addV('test').\
property(id,'x2').\
property('timestamp',datetime.datetime.now()).next()
v[x2]
g.V('x2').valueMap(True).next()
{<T.label: 3>: 'test',
<T.id: 1>: 'x2',
'timestamp': [datetime.datetime(2018, 11, 5, 15, 3, 52, 29000)]}
Пожалуйста, простите пример с Python - я знаю, что вы используете Javascript. Мне просто довелось настроить среду Python, но должны применяться те же принципы.
Все это, как я и другие упоминали в других постах, я предпочитаю хранить временные метки, используя время эпохи. Обычно я использую 10 или 13-значные целочисленные представления времени в зависимости от необходимой точности. Это также довольно переносимый способ хранения информации о времени, который легко тестировать с использованием предикатов больше / меньше и т. Д.
В любом случае, я надеюсь, что это поможет немного прояснить ваш выбор.
Приветствия, Кельвин.