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如何在Gremlin / Tinkerpop 3中查询多个顶点及其关系计数？

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我正在使用Gremlin / Tinkerpop 3来查询存储在TitanDB中的图形 .

该图包含具有属性的用户顶点，例如“description”，以及表示用户之间关系的edge .

我想使用Gremlin通过属性获得1）用户和2）向其他用户（例如，id = 123）获得关系的数量（在这种情况下为任何类型） . 为了实现这一点，我在Gremlin 3中使用了 match 操作，如下所示：

g.V().match('user',__.as('user').has('description',new P(CONTAINS,'developer')),
__.as('user').out().hasId(123).values('name').groupCount('a').cap('a').as('relationships'))
.select()

此查询工作正常，除非返回多个用户顶点，例如，因为多个用户在其描述中包含“developer”一词 . 在这种情况下，关系中的计数是所有返回用户与id为123的用户之间的所有关系的总和，而不是根据需要，每个返回用户的个人计数 .

我做错了什么或者这可能是错误的？

PS：这个问题与我前一段时间发布的有关Tinkerpop 2中类似查询的问题有关，我还有另一个问题：How to select optional graph structures with Gremlin?

graph-databases titan gremlin

1 回答

  • 3

    这是我使用的示例数据：

    graph = TinkerGraph.open()
g = graph.traversal()
v123=graph.addVertex(id,123,"description","developer","name","bob")
v124=graph.addVertex(id,124,"description","developer","name","bill")
v125=graph.addVertex(id,125,"description","developer","name","brandy")
v126=graph.addVertex(id,126,"description","developer","name","beatrice")
v124.addEdge('follows',v125)
v124.addEdge('follows',v123)
v124.addEdge('likes',v126)
v125.addEdge('follows',v123)
v125.addEdge('likes',v123)
v126.addEdge('follows',v123)
v126.addEdge('follows',v124)

    我的第一个念头是：“我们真的需要match步”吗？其次，当然，我想用TP3方式写这个，而不是使用lambda / closure . 我在第一次迭代中尝试了所有方式，而我得到的最接近的是Daniel Kuppitz这样的东西：

    gremlin> g.V().as('user').local(out().hasId(123).values('name')
              .groupCount()).as('relationships').select()
==>[relationships:[:]]
==>[relationships:[bob:1]]
==>[relationships:[bob:2]]
==>[relationships:[bob:1]]

    所以在这里我们使用local步骤将 local 内的遍历限制为当前元素 . 这有效，但我们在 select 中丢失了"user"标签 . 为什么？ groupCount 是 ReducingBarrierStep ，在这些步骤之后路径将丢失 .

    好吧，让我们回到 match . 我想我可以尝试使用 local 进行 match 步遍历：

    gremlin> g.V().match('user',__.as('user').has('description','developer'),
gremlin>             __.as('user').local(out().hasId(123).values('name').groupCount()).as('relationships')).select()
==>[relationships:[:], user:v[123]]
==>[relationships:[bob:1], user:v[124]]
==>[relationships:[bob:2], user:v[125]]
==>[relationships:[bob:1], user:v[126]]

    好的 - 成功 - 当Kuppitz先生闭上最后的答案时，那是好的，这个答案大量使用了by步骤：

    gremlin> g.V().has('description','developer').as("user","relationships").select().by()
              .by(out().hasId(123).values("name").groupCount())
==>[user:v[123], relationships:[:]]
==>[user:v[124], relationships:[bob:1]]
==>[user:v[125], relationships:[bob:2]]
==>[user:v[126], relationships:[bob:1]]

    如您所见， by 可以链接（在某些步骤中） . 第一个 by 按顶点分组，第二个 by 用"local" groupCount 处理分组的元素 .

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