Gremlin 只运行一次副作用

我得到一个很小的图表，如：

g.addV('person').property(id, 'p1').property('name', 'mark')
g.addV('person').property(id, 'p2').property('name', 'mark')
g.addV('person').property(id, 'p3').property('name', 'jack')
g.addV('person').property(id, 'p4').property('name', 'steve')

g.addE('knows').from(V('p1')).to(V('p2')).property('since', 2001)
g.addE('knows').from(V('p1')).to(V('p3')).property('since', 2010)
g.addE('knows').from(V('p2')).to(V('p3')).property('since', 2012)
g.addE('knows').from(V('p3')).to(V('p4')).property('since', 2019)

我想提交一个查询以满足以下两个要求：

• 获得了“自”大于2005年的所有优势
• 过滤这些边，找出

  inV

  中的

  p1

  的朋友

到目前为止，我只能编写以下查询：

g.E().hasLabel('knows').has('since', gt(2005)).
    sideEffect(
    V('p1').out().aggregate('friends')).
    where(inV().where(within('friends')))

查询结果如预期：

gremlin>     g.E().hasLabel('knows').has('since', gt(2005)).
......1>       sideEffect(
......2>       V('p1').out().aggregate('friends')).
......3>       where(inV().where(within('friends')))
==>e[26][p1-knows->p3]
==>e[27][p2-knows->p3]

问题是

sideEffect

步骤运行了三次，我只想运行一次。

sideEffect（）

运行的次数与遍历程序通过它的次数相同。您可以

profile（）

gremlin> g.E().hasLabel('knows').has('since', gt(2005)).
......1>   sideEffect(V('p1').out().aggregate('friends')).
......2>   where(inV().where(within('friends'))).profile()
==>Traversal Metrics
Step                                                               Count  Traversers       Time (ms)    % Dur
=============================================================================================================
TinkerGraphStep(edge,[~label.eq(knows), since.g...                     3           3           0.180    10.58
TraversalSideEffectStep([TinkerGraphStep(vertex...                     3           3           0.859    50.48
  TinkerGraphStep(vertex,[p1])                                         3           3           0.234
  VertexStep(OUT,vertex)                                               6           6           0.134
  AggregateStep(friends)                                               6           6           0.226
TraversalFilterStep([EdgeVertexStep(IN), Profil...                     2           2           0.662    38.95
  EdgeVertexStep(IN)                                                   3           3           0.036
  WherePredicateStep(within([friends]))                                                        0.126
                                            >TOTAL                     -           -           1.702        -

g.E（）
在给定过滤器的情况下生成3个遍历器，因此给
sideEffect（）
三个遍历器，这意味着该步骤将执行三次。要使它在需要将这3个减为1的情况下执行，您可以使用
fold（）
将这三个值收集到一个列表中，然后在
sideEffect（）之后展开该列表。
：

所以，我认为这是对你问题的直接回答。如果我再深入一点，我想知道你在这里描述的复杂性是否有原因。如果您想找到表示“p1”的朋友在“2005”之后的传入边的边，那么我认为这可以通过以下方式实现：

gremlin> g.V('p1').out('knows').inE('knows').has('since',gt(2005))
==>e[5][p1-knows->p3]
==>e[6][p2-knows->p3]

sideEffect（）
的运行次数与遍历程序通过它的次数相同。您可以
profile（）

gremlin> g.E().hasLabel('knows').has('since', gt(2005)).
......1>   sideEffect(V('p1').out().aggregate('friends')).
......2>   where(inV().where(within('friends'))).profile()
==>Traversal Metrics
Step                                                               Count  Traversers       Time (ms)    % Dur
=============================================================================================================
TinkerGraphStep(edge,[~label.eq(knows), since.g...                     3           3           0.180    10.58
TraversalSideEffectStep([TinkerGraphStep(vertex...                     3           3           0.859    50.48
  TinkerGraphStep(vertex,[p1])                                         3           3           0.234
  VertexStep(OUT,vertex)                                               6           6           0.134
  AggregateStep(friends)                                               6           6           0.226
TraversalFilterStep([EdgeVertexStep(IN), Profil...                     2           2           0.662    38.95
  EdgeVertexStep(IN)                                                   3           3           0.036
  WherePredicateStep(within([friends]))                                                        0.126
                                            >TOTAL                     -           -           1.702        -

g.E（）
在给定过滤器的情况下生成3个遍历器，因此给
sideEffect（）
三个遍历器，这意味着该步骤将执行三次。要使它在需要将这3个减为1的情况下执行，您可以使用
fold（）
将这三个值收集到一个列表中，然后在
sideEffect（）之后展开该列表。
：

所以，我认为这是对你问题的直接回答。如果我再深入一点，我想知道你在这里描述的复杂性是否有原因。如果您想找到表示“p1”的朋友在“2005”之后的传入边的边，那么我认为这可以通过以下方式实现：

gremlin> g.V('p1').out('knows').inE('knows').has('since',gt(2005))
==>e[5][p1-knows->p3]
==>e[6][p2-knows->p3]

是的，我可以提到我使用的数据集的大小。由于我使用的gremlin服务提供了edge“knows”的“since”属性索引，有1M条边，在“2015”之前过滤后，大约有10k条边。“朋友”的数量约为300，因此我认为如果我可以利用边缘属性索引，效果会更好。您使用的是哪种图形支持这样的边缘索引查找？我使用的是默认支持属性索引的图形。有趣的-我不确定我能想出另一个这样的全局索引查找的图形是的，我可以提到我使用的数据集的大小。由于我使用的gremlin服务提供了edge“knows”的“since”属性索引，有1M条边，在“2015”之前过滤后，大约有10k条边。“朋友”的数量约为300，因此我认为如果我可以利用边缘属性索引，效果会更好。您使用的是哪种支持边缘索引查找的图形？我使用的是默认支持属性索引的图形。有趣的-我不确定我能想出另一种类似全局索引查找的图形