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gremlin查询以检索在它们之间具有多个边的顶点

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考虑上面的图表 . 我想要一个gremlin查询，它返回所有在它们之间有多条边的节点，如图所示 .

this graph was obtained using neo4j cypher query: MATCH (d:dest)-[r]-(n:cust) WITH d,n, count(r) as popular RETURN d, n ORDER BY popular desc LIMIT 5

在 RITUPRAKA... and Asia 之间 RITUPRAKA... and Asia 有8个多边，因此查询返回了2个节点以及边，类似于其他节点 .

Note: 图形中有其他节点，它们之间只有一条边，这些节点不会被返回 .

我想在 gremlin 中做同样的事情 .

I have used given below query gV（） . as（'out'） . out（） . as（'in'）.select（'out'，'in'） . groupCount（） . unfold（） . filter（select（values）.is（gt（1））） . 选择（键）

it is displaying out:v[1234],in:v[3456] .....

but instead of displaying Ids of the node I want to display values of the node like out:ICIC1234,in:HDFC234

I have modified query as g.V().values("name").as('out').out().as('in').values("name").select('out','in'). groupCount().unfold().filter(select(values).is(gt(1))).select(keys)

但是它显示了像classcastException这样的错误，每个要遍历的顶点都使用索引进行快速迭代

java groovy neo4j titan gremlin

2 回答

  • 4

    你的图表似乎并不表示双向边缘是可能的，所以我会回答这个假设 . 这是一个简单的示例图 - 请考虑在未来的问题中加入一个，因为它比阅读问题的人更容易理解图片和文字说明，并开始编写Gremlin遍历来帮助您：

    g.addV().property(id,'a').as('a').
  addV().property(id,'b').as('b').
  addV().property(id,'c').as('c').
  addE('knows').from('a').to('b').
  addE('knows').from('a').to('b').
  addE('knows').from('a').to('c').iterate()

    所以你可以看到顶点“a”有两个输出边到“b”，一个输出边到“c”，因此我们应该得到“a b”顶点对 . 获得这个的一种方法是：

    gremlin> g.V().as('out').out().as('in').
......1>   select('out','in').
......2>   groupCount().
......3>   unfold().
......4>   filter(select(values).is(gt(1))).
......5>   select(keys)
==>[out:v[a],in:v[b]]

    上述遍历使用 groupCount() 来计算"out"和"in"标记顶点显示的次数（即它们之间的边数） . 它使用 unfold() 迭代 <Vertex Pairs,Count> <Vertex Pairs,Count> （或更确切地说 <List<Vertex>,Long> ）并过滤掉计数大于1的那些（即多个边缘） . 最终 select(keys) 因为不再需要而丢弃了"count"（即我们只需要保存结果的顶点对的键） .

    也许另一种方法是使用这种方法：

    gremlin> g.V().filter(outE()).
......1>   project('out','in').
......2>     by().
......3>     by(out().
......4>        groupCount().
......5>        unfold().
......6>        filter(select(values).is(gt(1))).
......7>        select(keys)).
......8>   select(values)
==>[v[a],v[b]]

    这种方法在整个图形上放弃了较大的内存需求，而有利于在 by() （或基本上每个初始顶点处理）的末尾构建一个更小的 Map 个体 Vertex .

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  • 0

    我的建议类似于Stephen的，但也包括边缘或整个路径（我猜Cypher查询也返回了边缘） .

    g.V().as("dest").outE().inV().as("cust").
  group().by(select("dest","cust")).by(path().fold()).
  unfold().filter(select(values).count(local).is(gt(1))).
  select(values).unfold()
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