一、整体架构

Amazon Neptune 是一个托管的图数据库，只能在 VPC 内部访问。
而 Lambda 默认是无网络的，所以要连接 Neptune，必须把 Lambda 放进 VPC。

基本架构：

Lambda (VPC 内) → VPC 子网 → 安全组允许访问 8182 端口 → Neptune 集群

二、配置步骤

1. Neptune 配置

• Neptune 集群创建后，会有 Writer Endpoint 和 Reader Endpoint，格式如：

  your-cluster.cluster-xxxxxxxx.us-east-1.neptune.amazonaws.com:8182

• 确认 Neptune 安全组允许 Lambda 所在安全组访问 TCP 8182 端口。

2. Lambda 配置

• 运行时：Python、Node.js、Java 都可以。

• VPC 设置：将 Lambda 放入 与 Neptune 相同 VPC 的子网，并绑定正确的安全组。

• IAM 权限：如果 Lambda 需要从 Secrets Manager 获取 Neptune 的访问凭证，需要 secretsmanager:GetSecretValue 权限。

3. 通信方式

Neptune 支持两种主要协议：

1. Gremlin (WebSocket) → 用于属性图

2. SPARQL (HTTP) → 用于 RDF 图

根据你的数据模型选一种即可。

三、代码示例

1. Python (SPARQL REST API)

适合 RDF 数据模型：

import os
from gremlin_python.driver.driver_remote_connection import DriverRemoteConnection
from gremlin_python.process.anonymous_traversal import traversal
from gremlin_python.process.graph_traversal import __

# 连接信息
NEPTUNE_ENDPOINT = os.environ.get("NEPTUNE_ENDPOINT", "db-neptune-1.cluster-xxxxxx.us-east-1.neptune.amazonaws.com")
NEPTUNE_PORT = os.environ.get("NEPTUNE_PORT", "8182")

def lambda_handler(event, context):
# 创建 Gremlin 连接
url = f"wss://{NEPTUNE_ENDPOINT}:{NEPTUNE_PORT}/gremlin"
conn = DriverRemoteConnection(url, 'g')
g = traversal().withRemote(conn)

try:
# 插入数据顶点和边
# 在图数据库里创建一个顶点（Vertex），标签是 'person'
#给这个顶点添加属性 name=Alice 和 age=30。.next() → 执行这个操作并返回顶点对象（顶点 ID），赋值给变量 v1
v1 = g.addV('person').property('name', 'Alice').property('age', 30).next()
v2 = g.addV('person').property('name', 'Bob').property('age', 25).next()
#找到顶点 v1（Alice）从 Alice 出发创建一条边，边的标签是 'knows'指定边的终点是 v2（Bob）__ 表示匿名子遍历 给边加一个属性 since=2025，表示 Alice 认识 Bob 的年份
g.V(v1).addE('knows').to(__.V(v2)).property('since', 2025).next()

# 查询 Neptune 中顶点数量
count = g.V().count().next()
vertices = g.V().valueMap(True).toList()
print(vertices)
return {"vertex_count": count}
finally:
# 关闭连接
conn.close()

四、关键点总结

1. Lambda 必须在 VPC 内，否则连不上 Neptune。

2. 安全组规则要开放 8182。

3. 使用 Gremlin (WebSocket) 或 SPARQL (HTTP) 协议连接。

4. 如果用 Gremlin，要在 Lambda Layer 中打包依赖。

5. 如果用 SPARQL，直接用 requests / axios 即可。