Gremlin 重复数据消除作为最短路径工作？还有别的选择吗？

样本数据：TinkerPop Modern （ID与我的结果不匹配，但您可以跳过ID）

---

目标： 查找以某种方式（输入或输出）连接到Marko的所有软件的遍历次数限制

查询1：无重复数据消除

g.V().hasLabel("Person").has("name", "Marko").as("from") 
.repeat(both().as("to").simplePath().barrier()) 
.emit(loops().is(lt(4)).and().hasLabel("Software")) .path().as("p") 
.select("from", "to").by("name").as("data") .select("p", "data")

查询1的结果：

{'p': [v[10224], v[10220]], 'data': {'from': 'Marko', 'to': 'lop'}}
{'p': [v[10224], v[10226], v[10220]], 'data': {'from': 'Marko', 'to': 'lop'}}
{'p': [v[10224], v[10226], v[10222]], 'data': {'from': 'Marko', 'to': 'ripple'}}
{'p': [v[10224], v[10220], v[10226], v[10222]], 'data': {'from': 'Marko', 'to': 'ripple'}}

查询2：使用重复数据消除

g.V().hasLabel("Person").has("name", "Marko").as("from")
.repeat(both().as("to").simplePath().barrier())
.emit(loops().is(lt(4)).and().hasLabel("Software"))
.dedup("from", "to")
.path().as("p")
.select("from", "to").by("name").as("data")
.select("p", "data")

查询2的结果：

{'p': [v[10224], v[10220]], 'data': {'from': 'Marko', 'to': 'lop'}}
{'p': [v[10224], v[10226], v[10222]], 'data': {'from': 'Marko', 'to': 'ripple'}}

---

问题：

{'p': [v[10224], v[10220]], 'data': {'from': 'Marko', 'to': 'lop'}}
{'p': [v[10224], v[10226], v[10220]], 'data': {'from': 'Marko', 'to': 'lop'}}
{'p': [v[10224], v[10226], v[10222]], 'data': {'from': 'Marko', 'to': 'ripple'}}
{'p': [v[10224], v[10220], v[10226], v[10222]], 'data': {'from': 'Marko', 'to': 'ripple'}}

• .重复数据消除（“从”、“到”）似乎正在执行查找两个路径之间最短路径的操作
• 有没有更好的方法来执行最短路径？我试着做极限（1），但可能我没有正确地使用它
• 如果我不使用.simplePath（）.barrier（），我的查询会花费很长时间。有什么方法可以改进我的查询吗

请注意，

emit（）

遍历不是中断条件。您的遍历将继续，直到不再剩下简单的路径。此外，您还应该在

repeat（）

内部执行

dedup（）

，因为进一步遵循重复路径（基于

从
和
到
顶点）是没有意义的

g = TinkerFactory.createModern().traversal()
g.V().has("person","name","marko").as("from").
  repeat(both().as("to").dedup("from","to")).
    times(3). 
    emit(hasLabel("software")).
  hasLabel("software").
  project("p","data").
    by(path()).
    by(select(last, "from", "to").by("name"))

这应该以最有效的方式完成您想要的任务

gremlin> g = TinkerFactory.createModern().traversal()
==>graphtraversalsource[tinkergraph[vertices:6 edges:6], standard]
gremlin> g.V().has("person","name","marko").as("from").
......1>   repeat(both().as("to").dedup("from","to")).
......2>     times(3). 
......3>     emit(hasLabel("software")).
......4>   hasLabel("software").
......5>   project("p","data").
......6>     by(path()).
......7>     by(select(last, "from", "to").by("name"))
==>[p:[v[1],v[3]],data:[from:marko,to:lop]]
==>[p:[v[1],v[4],v[5]],data:[from:marko,to:ripple]]

请注意，
emit（）
遍历不是中断条件。您的遍历将继续，直到不再剩下简单的路径。此外，您还应该在
repeat（）
内部执行
dedup（）
，因为进一步遵循重复路径（基于
从
和
到
顶点）是没有意义的

g = TinkerFactory.createModern().traversal()
g.V().has("person","name","marko").as("from").
  repeat(both().as("to").dedup("from","to")).
    times(3). 
    emit(hasLabel("software")).
  hasLabel("software").
  project("p","data").
    by(path()).
    by(select(last, "from", "to").by("name"))

这应该以最有效的方式完成您想要的任务

gremlin> g = TinkerFactory.createModern().traversal()
==>graphtraversalsource[tinkergraph[vertices:6 edges:6], standard]
gremlin> g.V().has("person","name","marko").as("from").
......1>   repeat(both().as("to").dedup("from","to")).
......2>     times(3). 
......3>     emit(hasLabel("software")).
......4>   hasLabel("software").
......5>   project("p","data").
......6>     by(path()).
......7>     by(select(last, "from", "to").by("name"))
==>[p:[v[1],v[3]],data:[from:marko,to:lop]]
==>[p:[v[1],v[4],v[5]],data:[from:marko,to:ripple]]

试图了解更多信息并优化查询，有些方法无法提高查询速度，你知道为什么吗？也就是说，在重复（都是（）.as（“to”）.dedup（“from”，“to”））和重复（都是（）.simplePath（）.barrier（）.as（“to”）.dedup（“from”，“to”））之间，根据文档，屏障步骤不应该更快吗？这不会改变任何东西，因为
dedup（）
无论如何都是屏障步骤。另外，
simplePath（）
在这里会让事情变得更糟，因为它不会更改遍历的路径，但它会启用路径跟踪，因此只会使事情变得更慢。尝试了解更多信息并优化查询，有些方法并不能提高查询速度，知道为什么吗？也就是说，在重复（都是（）.as（“to”）.dedup（“from”，“to”））和重复（都是（）.simplePath（）.barrier（）.as（“to”）.dedup（“from”，“to”））之间，根据文档，屏障步骤不应该更快吗？这不会改变任何东西，因为
dedup（）
无论如何都是屏障步骤。此外，
simplePath（）
在这里会让事情变得更糟，因为它不会更改遍历的路径，但它会启用路径跟踪，因此只会让事情变得更慢。