Tu primera consulta

Prerrequisitos

Solo necesitas el paquete de Python — ver Instalación.

pip install namidb

Abre un namespace, escribe, lee

Abre un REPL de Python (python -i, una celda de Jupyter o cualquier script .py):

import namidb

# Abre un namespace en memoria. Sin bucket, sin credenciales, sin disco.
# Vive mientras este proceso de Python esté vivo.
client = namidb.Client("memory://demo")

# Escribe algunos datos.
client.cypher("CREATE (a:Person {name: 'Alice', age: 30})")
client.cypher("CREATE (b:Person {name: 'Bob',   age: 25})")
client.cypher(
    "MATCH (a:Person {name: 'Alice'}), (b:Person {name: 'Bob'}) "
    "CREATE (a)-[:KNOWS {since: 2020}]->(b)"
)

# Lee de vuelta, con un parámetro.
result = client.cypher(
    "MATCH (p:Person) WHERE p.age >= $min RETURN p.name AS name, p.age AS age",
    params={"min": 18},
)

print(result.rows())

Eso es todo. Tienes una base de datos de grafos funcionando, con su lenguaje de consulta, parser, optimizador, executor y capa de almacenamiento, todo dentro de un solo proceso de Python — y escribiste tres sentencias Cypher contra ella.

Qué acaba de pasar

memory://demo — abriste un namespace de grafo efímero llamado demo. No se escribió nada al disco ni a un bucket. Al cerrar el proceso de Python se pierde todo.
CREATE — escribiste dos nodos Person y una relación KNOWS. El mismo motor que potencia el cluster de Cloud ejecutó esas escrituras a través del parser, planificador, executor, WAL y memtable dentro de tu proceso.
MATCH … WHERE … RETURN — lo leíste de vuelta. El parámetro $min se bindeó en tiempo de ejecución, el predicado p.age >= 18 se hizo pushdown, y la proyección devolvió solo las columnas name y age.

Hazlo persistente

Cuando quieras que el grafo sobreviva al proceso de Python, solo cambia la URI — el código Python queda igual:

Dónde vive	URI
Disco local	`file:///var/lib/namidb?ns=demo`
MinIO (S3-compatible, local)	`s3://my-bucket?ns=demo&endpoint=http://localhost:9000&allow_http=true`
AWS S3	`s3://my-bucket?ns=demo&region=us-east-1`
Cloudflare R2	`s3://my-bucket?ns=demo&endpoint=https://<id>.r2.cloudflarestorage.com&region=auto`
Google Cloud Storage	`gs://my-bucket?ns=demo`
Azure Blob	`az://my-account/my-container?ns=demo`

Las credenciales vienen de las variables de entorno estándar (AWS_ACCESS_KEY_ID, GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, etc.). Consulta Backends de almacenamiento para la referencia por backend.

Siguientes pasos

Embedded (Python) — la superficie Python completa (parámetros, async con acypher, salida Arrow / pandas / polars).
Leer datos — cada cláusula de lectura.
Escribir datos — CREATE, MERGE, SET, DELETE.