Gremlin 基础知识

数据创建

1. 创建属性类型（PropertyKey）

 graph.schema().propertyKey("name").asText().create() // 创建姓名属性，文本类型graph.schema().propertyKey("age").asInt().create()   // 创建年龄属性，整数类型graph.schema().propertyKey("addr").asText().create() // 创建地址属性，文本类型graph.schema().propertyKey("lang").asText().create() // 创建语言属性，文本类型graph.schema().propertyKey("tag").asText().create()  // 创建标签属性，文本类型graph.schema().propertyKey("weight").asFloat().create() // 创建权重属性，浮点类型

2. 创建顶点类型（VertexLabel）

// 创建顶点类型：人"person"，包含姓名、年龄、地址等属性，使用自定义的字符串作为ID
graph.schema().vertexLabel("person").properties("name", "age", "addr", "weight").useCustomizeStringId().create()
// 创建顶点类型：软件"software"，包含名称、使用语言、标签等属性，使用名称作为主键
graph.schema().vertexLabel("software").properties("name", "lang", "tag", "weight").primaryKeys("name").create()
// 创建顶点类型：语言"language"，包含名称、使用语言等属性，使用名称作为主键
graph.schema().vertexLabel("language").properties("name", "lang", "weight").primaryKeys("name").create()

3. 创建边类型（EdgeLabel）

// 创建边类型：人认识人"knows"，此类边由"person"指向"person"graph.schema().edgeLabel("knows").sourceLabel("person").targetLabel("person").properties("weight").create()// 创建边类型：人创建软件"created"，此类边由"person"指向"software"graph.schema().edgeLabel("created").sourceLabel("person").targetLabel("software").properties("weight").create()// 创建边类型：软件包含软件"contains"，此类边由"software"指向"software"graph.schema().edgeLabel("contains").sourceLabel("software").targetLabel("software").properties("weight").create()// 创建边类型：软件定义语言"define"，此类边由"software"指向"language"graph.schema().edgeLabel("define").sourceLabel("software").targetLabel("language").properties("weight").create()// 创建边类型：软件实现软件"implements"，此类边由"software"指向"software"graph.schema().edgeLabel("implements").sourceLabel("software").targetLabel("software").properties("weight").create()// 创建边类型：软件支持语言"supports"，此类边由"software"指向"language"graph.schema().edgeLabel("supports").sourceLabel("software").targetLabel("language").properties("weight").create()### 4. 创建index类型（IndexLabel）graph.schema().indexLabel("personByAge").onV("person").by("age").range().ifNotExist().create()graph.schema().indexLabel("personByAge").onV("person").by("age").range().ifNotExist().create()

5. 添加顶点与边

// 调用Gremlin的addVertex方法添加顶点，参数由顶点label、id、properties构成// T.label表示顶点类型、T.id表示顶点id// 后面接着的"name"、"age"等是顶点属性，每个属性由一对键值组成// 添加2个作者顶点okram = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "okram","name", "Marko A. Rodriguez", "age", 29,"addr", "Santa Fe, New Mexico", "weight", 1)spmallette = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "spmallette","name", "Stephen Mallette", "age", 0,"addr", "", "weight", 1)// 添加TinkerPop顶点tinkerpop = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "TinkerPop","lang", "java", "tag", "Graph computing framework","weight", 1)// 添加TinkerGraph顶点tinkergraph = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "TinkerGraph","lang", "java", "tag", "In-memory property graph","weight", 1)// 添加Gremlin顶点gremlin = graph.addVertex(T.label, "language", "name", "Gremlin","lang", "groovy/python/javascript", "weight", 1)// 调用Gremlin的addEdge方法添加边// 由源顶点对象发起调用，参数由边类型、目标顶点、属性构成// 后面接着的"name"、"age"等是顶点属性，每个属性由一对键值组成// 添加2位作者创建TinkerPop的边okram.addEdge("created", tinkerpop, "weight", 1)spmallette.addEdge("created", tinkerpop, "weight", 1)// 添加2位作者的认识边okram.addEdge("knows", spmallette, "weight", 1)// 添加TinkerPop、TinkerGraph、Gremlin之间的关系边tinkerpop.addEdge("define", gremlin, "weight", 1)tinkerpop.addEdge("contains", tinkergraph, "weight", 1)tinkergraph.addEdge("supports", gremlin, "weight", 1)// 注意：下面的Gremlin语句在执行时需要紧接着上述第一步的语句// 因为这里使用了上面定义的tinkerpop、gremlin等变量// 添加3个作者顶点javeme = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "javeme","name", "Jermy Li", "age", 29, "addr","Beijing", "weight", 1)zhoney = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "zhoney","name", "Zhoney Zhang", "age", 29,"addr", "Beijing", "weight", 1)linary = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "linary","name", "Linary Li", "age", 28,"addr", "Wuhan. Hubei", "weight", 1)// 添加HugeGraph顶点hugegraph = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "HugeGraph","lang", "java", "tag", "Graph Database","weight", 1)// 添加作者创建HugeGraph的边javeme.addEdge("created", hugegraph, "weight", 1)zhoney.addEdge("created", hugegraph, "weight", 1)linary.addEdge("created", hugegraph, "weight", 1)// 添加作者之间的关系边javeme.addEdge("knows", zhoney, "weight", 1)javeme.addEdge("knows", linary, "weight", 1)// 添加HugeGraph实现TinkerPop的边hugegraph.addEdge("implements", tinkerpop, "weight", 1)// 添加HugeGraph支持Gremlin的边hugegraph.addEdge("supports", gremlin, "weight", 1)// 注意：下面的Gremlin语句在执行时需要紧接着上述第一步的语句// 因为这里使用了上面定义的tinkerpop、gremlin等变量// 添加2个作者顶点alaro = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "dalaro","name", "Dan LaRocque ", "age", 0,"addr", "", "weight", 1)mbroecheler = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "mbroecheler","name", "Matthias Broecheler","age", 0, "addr", "San Francisco", "weight", 1)// 添加Titan顶点titan = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "Titan","lang", "java", "tag", "Graph Database", "weight", 1)// 添加作者、Titan之间的关系边dalaro.addEdge("created", titan, "weight", 1)mbroecheler.addEdge("created", titan, "weight", 1)okram.addEdge("created", titan, "weight", 1)dalaro.addEdge("knows", mbroecheler, "weight", 1)// 添加Titan与TinkerPop、Gremlin之间的关系边titan.addEdge("implements", tinkerpop, "weight", 1)titan.addEdge("supports", gremlin, "weight", 1)// 查询所有的顶点"g.V()" (在HugeGraph-Studio中执行该语句时，顶点的关联边也会一道被查询出来)// 或者也可使用查询所有边"g.E()"进行验证g.V()// **关于不同id策略创建时候注意事项**不同的id策略在根据指定顶点id查询时候应该注意是否带引号;// 自定义uuid：查询时应注意：g.V(UUID.fromString('58113655-4a43-4426-a7d2-b313c9acb5dd'))graph.addVertex(T.label, "cat", T.id, '034360075a8a45f698810b3924029579',"name", "大花猫")// 自定义数字graph.addVertex(T.label, "cat", T.id, 1000000001,"name", "大花猫")//  自定义字符串graph.addVertex(T.label, "cat", T.id, 'fghjghg001',"name", "大花猫")// 自动生成graph.addVertex(T.label, "cat","name", "大花猫")// 主键IDgraph.addVertex(T.label, "cat","name", "大花猫")

6. 完整代码

// PropertyKeygraph.schema().propertyKey("name").asText().create()graph.schema().propertyKey("age").asInt().create()graph.schema().propertyKey("addr").asText().create()graph.schema().propertyKey("lang").asText().create()graph.schema().propertyKey("tag").asText().create()graph.schema().propertyKey("weight").asFloat().create()// VertexLabelgraph.schema().vertexLabel("person").properties("name", "age", "addr", "weight").useCustomizeStringId().create()graph.schema().vertexLabel("software").properties("name", "lang", "tag", "weight").primaryKeys("name").create()graph.schema().vertexLabel("language").properties("name", "lang", "weight").primaryKeys("name").create()// EdgeLabelgraph.schema().edgeLabel("knows").sourceLabel("person").targetLabel("person").properties("weight").create()graph.schema().edgeLabel("created").sourceLabel("person").targetLabel("software").properties("weight").create()graph.schema().edgeLabel("contains").sourceLabel("software").targetLabel("software").properties("weight").create()graph.schema().edgeLabel("define").sourceLabel("software").targetLabel("language").properties("weight").create()graph.schema().edgeLabel("implements").sourceLabel("software").targetLabel("software").properties("weight").create()graph.schema().edgeLabel("supports").sourceLabel("software").targetLabel("language").properties("weight").create()// TinkerPopokram = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "okram", "name", "Marko A. Rodriguez", "age", 29, "addr", "Santa Fe, New Mexico", "weight", 1)spmallette = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "spmallette", "name", "Stephen Mallette", "age", 0, "addr", "", "weight", 1)tinkerpop = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "TinkerPop", "lang", "java", "tag", "Graph computing framework", "weight", 1)tinkergraph = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "TinkerGraph", "lang", "java", "tag", "In-memory property graph", "weight", 1)gremlin = graph.addVertex(T.label, "language", "name", "Gremlin", "lang", "groovy/python/javascript", "weight", 1)okram.addEdge("created", tinkerpop, "weight", 1)spmallette.addEdge("created", tinkerpop, "weight", 1)okram.addEdge("knows", spmallette, "weight", 1)tinkerpop.addEdge("define", gremlin, "weight", 1)tinkerpop.addEdge("contains", tinkergraph, "weight", 1)tinkergraph.addEdge("supports", gremlin, "weight", 1)// Titandalaro = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "dalaro", "name", "Dan LaRocque ", "age", 0, "addr", "", "weight", 1)mbroecheler = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "mbroecheler", "name", "Matthias Broecheler", "age", 29, "addr", "San Francisco", "weight", 1)titan = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "Titan", "lang", "java", "tag", "Graph Database", "weight", 1)dalaro.addEdge("created", titan, "weight", 1)mbroecheler.addEdge("created", titan, "weight", 1)okram.addEdge("created", titan, "weight", 1)dalaro.addEdge("knows", mbroecheler, "weight", 1)titan.addEdge("implements", tinkerpop, "weight", 1)titan.addEdge("supports", gremlin, "weight", 1)// HugeGraphjaveme = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "javeme", "name", "Jermy Li", "age", 29, "addr", "Beijing", "weight", 1)zhoney = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "zhoney", "name", "Zhoney Zhang", "age", 29, "addr", "Beijing", "weight", 1)linary = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "linary", "name", "Linary Li", "age", 28, "addr", "Wuhan. Hubei", "weight", 1)hugegraph = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "HugeGraph", "lang", "java", "tag", "Graph Database", "weight", 1)javeme.addEdge("created", hugegraph, "weight", 1)zhoney.addEdge("created", hugegraph, "weight", 1)linary.addEdge("created", hugegraph, "weight", 1)javeme.addEdge("knows", zhoney, "weight", 1)javeme.addEdge("knows", linary, "weight", 1)hugegraph.addEdge("implements", tinkerpop, "weight", 1)hugegraph.addEdge("supports", gremlin, "weight", 1)

基本概念与操作

 graph.schema().getEdgeLabels() //查看所有边 labelgraph.schema().getIndexLabels() //查看所有index labelgraph.schema().getVertexLabels() // 查看所有顶点graph.schema().getPropertyKeys() //查看所有属性graph.schema.propertyKey("weight").remove()  //删除属性 weightgraph.schema.vertexLabel("person").remove() //删除点label persongraph.schema.edgeLabel("rate").remove() //删除边label rategraph.schema.indexLabel("personByAge").remove() //删除index label personByAgeg.V()g.V('3:Gremlin','2:TinkerPop')g.E()g.E('Sokram>1>>Sspmallette')g.V().id()g.V().label()g.E().properties()g.V().properties().key()g.V().properties().value()g.E().valueMap()// g.V().properties().value()g.V().values()// g.V().properties('lang').value()g.V().values('lang')//等价于out()// 通过id找到“javeme”作者顶点// 通过out()访问其创建的软件// 继续通过out()访问软件实现的框架// 继续通过out()访问框架包含的软件// 继续通过out()访问软件支持的语言g.V('javeme').out('created').out('implements').out('contains').out('supports')

has条件过滤

// 查询label为"person"的顶点g.V().hasLabel('person')// 查询label为"person"或者"software"的顶点g.V().hasLabel('person', 'software')// 查询id为"zhoney"的顶点g.V().hasId('zhoney')// 查询id为“zhoney”或者“2:HugeGraph”的顶点g.V().hasId('zhoney', '2:HugeGraph')//has(key, value)，通过属性的名字和值来过滤顶点或边// 查询“addr”属性值为“Beijing”的顶点g.V().has('addr', 'Beijing')// 查询“addr”属性值为“Beijing”的顶点g.V().has('addr', 'Beijing')// 查询label为“person”且“addr”属性值为“Beijing”的顶点g.V().has('person', 'addr', 'Beijing')// 查询“age”属性值大于20的顶点g.V().has('age', gt(20))g.V().properties().hasKey('lang')g.V().properties().hasValue('Beijing')g.V().has('age')// 查询没有属性“age”的顶点g.V().hasNot('age')

图查询返回结果数限制

//count(): 统计查询结果集中元素的个数；g.V().count()g.V().hasLabel('person').count()//range(m, n): 指定下界和上界的截取，左闭右开。比如range(2, 5)能获取第2个到第4个元素（0作为首个元素，上界为-1时表示剩余全部）；g.V().hasLabel('person').range(0, -1)//limit(n): 下界固定为0，指定上界的截取，等效于range(0, n)，语义是“获取前n个元素”。比如limit(3)能获取前3个元素；g.V().limit(2)//tail(n): 上界固定为-1，指定下界的截取，等效于range(count - n, -1)，语义是“获取后n个元素”。比如tail(2)能获取最后的2个元素；g.V().tail(2)//skip(n): 上界固定为-1，指定下界的截取，等效于range(n, -1)，语义是“跳过前n个元素，获取剩余的元素”。比如skip(6)能跳过前6个元素，获取最后2个元素。// 跳过前5个，skip(5)等价于range(5, -1)g.V().hasLabel('person').skip(5)

查询路径path

/ “HugeGraph”顶点到与其有直接关联的顶点的路径（仅包含顶点）g.V().hasLabel('software').has('name','HugeGraph').both().path()// “HugeGraph”顶点到与其有直接关联的顶点的路径（包含顶点和边）g.V().hasLabel('software').has('name','HugeGraph').bothE().otherV().path()// “HugeGraph”顶点到与其有直接关联的顶点的路径（包含顶点和边）// 用“name”属性代表person和software顶点，用“weight”属性代表边g.V().hasLabel('software').has('name','HugeGraph').bothE().otherV().path().by('name').by('weight')// “HugeGraph”顶点到与其有两层关系的顶点的所有路径（只包含顶点）g.V().hasLabel('software').has('name','HugeGraph').both().both().path()// “HugeGraph”顶点到与其有两层关系的顶点的不含环路的路径（只包含顶点）g.V().hasLabel('software').has('name','HugeGraph').both().both().simplePath().path()// “HugeGraph”顶点到与其有两层关系的顶点的包含环路的路径（只包含顶点）g.V().hasLabel('software').has('name','HugeGraph').both().both().cyclicPath().path()

循环操作

// 访问某个顶点的OUT邻接点（1次）// 注意'okram'是顶点的idg.V('okram').repeat(out()).times(1)// 访问某个顶点的2度双向邻接点// 访问第1个顶点的所有邻接点（第1层）// 再访问第1层结果顶点的邻接点（第2层）g.V('okram').repeat(both()).times(2)g.V('okram').repeat(out()).times(3)// 查询顶点'okram'到顶点'Gremlin'之间的路径// 循环的终止条件是遇到名称是'Gremlin'的顶点g.V('okram').repeat(out()).until(has('name', 'Gremlin')).path()// 查询顶点'okram'的所有OUT可达点的路径g.V('okram').repeat(out()).emit().path()// 查询顶点'okram'的所有OUT可达点的路径// 且必须满足是'person'类型的点g.V('okram').repeat(out()).emit(hasLabel('person')).path()// 查询顶点'okram'到顶点'Gremlin'之间的路径// 此外还收集过程中的'person'类型的顶点g.V('okram').repeat(out()).until(has('name', 'Gremlin')).emit(hasLabel('person')).path()//emit()与until()搭配使用时，是“或”的关系而不是“与”的关系，满足两者间任意一个即可// 查询顶点'okram'的3度OUT可达点路径g.V('okram').repeat(out()).until(loops().is(3)).path()// 查询顶点'okram'到顶点'Gremlin'之间的路径// 且之间只相差2跳的距离// 其中的and()是指两个条件都满足g.V('okram').repeat(out()).until(has('name', 'Gremlin').and().loops().is(2)).path()// 已知两个顶点'okram'和'javeme'，// 通过任意关系来找到这两点之间的路径// 且限制了最大深度为3// 若存在那么第一条结果即是最短路径g.V('okram').repeat(bothE().otherV().simplePath()).until(hasId('javeme').and().loops().is(lte(3))).hasId('javeme').path()

查询结果排序

//order().by(incr): 将结果以升序输出，这也是默认的排序方式；// 以默认排序输出所有顶点的"name"属性值g.V().values('name').order()g.V().values('name').order().by(incr)//order().by(decr): 将结果以降序输出；g.V().values('name').order().by(decr)//order().by(shuffle): 将结果以随机序输出，每次执行结果顺序都可能不一样。g.V().values('name').order().by(shuffle)//order().by(key): 将结果按照元素属性key的值升序排列，与order().by(key, incr)等效；g.V().hasLabel('person').order().by('age')//order().by(key, incr): 将结果按照元素属性key的值升序排列；g.V().hasLabel('person').order().by('age').values('age')

数据分组与去重

// 不指定任何维度进行分组g.V().hasLabel('person').group()// 不指定任何维度进行分组// 但数据集中有重复的元素// 重复的元素将会被分为一组g.V().both().hasLabel('person').group()// 根据年龄进行分组g.V().hasLabel('person').group().by('age')// 根据年龄进行分组// 并统计各个年龄的人数g.V().hasLabel('person').group().by('age').by(count())// 根据顶点类别进行分组// 并统计各个类别的数量g.V().group().by(label).by(count())// 不指定任何维度进行分组计数g.V().hasLabel('person').groupCount()// 进行分组计数g.V().hasLabel('person').groupCount()g.V().both().hasLabel('person').groupCount()g.V().hasLabel('person').groupCount().by('age')// 对一组含有重复顶点的数据进行去重g.V().both().hasLabel('person').dedup()g.V().hasLabel('person').values('age').dedup()// 从各个年龄的人中选出一个代表g.V().hasLabel('person').dedup().by('age')// 根据地域分组，并得到各个组的平均年龄g.V().hasLabel('person').group().by('addr').by(values('age').mean())// 统计顶点的边数量的分布情况g.V().groupCount().by(bothE().count())

条件和过滤

Predicate    Descriptioneq(object)   传入的对象等于目标object?neq(object) 传入的对象不等于目标object?lt(number) 传入的数字小于目标number?lte(number) 传入的数字小于或等于目标number?gt(number)   传入的数字大于目标number?gte(number) 传入的数字大于或等于目标number?inside(low,high) 传入的数字大于low且小于high?outside(low,high) 传入的数字小于low或者大于high?between(low,high)    传入的数字大于等于low且小于high?within(objects…)    传入的对象等于目标对象列表objects中的任意一个?without(objects…)    传入的对象不等于目标对象列表objects中的任何一个?// (3 == 2)eq(2).test(3)// ('d' == 'a' || 'd' == 'b' || 'd' == 'c')within('a','b','c').test('d')// (3 > 1 && 3 < 4)inside(1,4).test(3)// and()连接的predicate，是一个新的predicatewithin(1,2,3).and(not(eq(2))).test(3)// or()连接的predicate，是一个新的predicateinside(1,4).or(eq(5)).test(3)// 查看“zhoney”的合作伙伴// where(P)方式g.V('zhoney').as('a').out('created').in('created').where(neq('a'))// 查看“zhoney”的合作伙伴// where(String, P)方式g.V('zhoney').as('a').out('created').in('created').as('b').where('a',neq('b'))// “spmallette”开发过不止一个软件的合作伙伴// where(Traversal)方式g.V('spmallette').out('created').in('created').where(out('created').count().is(gt(1))).values('name')// 查询”被别人认识“// 且认识自己的人的年龄大于自己的年龄的人g.V().as('a').out('knows').as('b').where('a', gt('b')).by('age')//  where()与as()+select()配合使用// 查看“zhoney”的合作伙伴，并将“zhoney”及其合作伙伴的名字以map输出// select().where()方式g.V('zhoney').as('a').out('created').in('created').as('b').select('a','b').by('name').where('a',neq('b'))//  where()与match()配合使用// 查看“zhoney”的合作伙伴，并将“zhoney”及其合作伙伴的名字以map输出// match().where()方式g.V('zhoney').match(__.as('a').out('created').as('b'),__.as('b').in('created').as('c')).where('a', neq('c')).select('a','c').by('name')// 查找图中的“person”顶点// lambda方式g.V().filter {it.get().label() == 'person'}

逻辑运算

// 筛选出顶点属性“age”等于28的属性值，与`is(P.eq(28))`等效g.V().values('age').is(28)// 筛选出顶点属性“age”大于等于28的属性值g.V().values('age').is(gte(28))// 筛选出顶点属性“age”属于区间（27，29）的属性值g.V().values('age').is(inside(27, 29))// 所有包含出边“supports”的顶点的名字“name”g.V().and(outE('supports')).values('name')// 所有包含出边“supports”和“implements”的顶点的名字“name”g.V().and(outE('supports'), outE('implements')).values('name')// 包含边“created”并且属性“age”为28的顶点的名字“name”g.V().and(outE('created'), values('age').is(28)).values('name')// 包含边“created”并且属性“age”为28的顶点的名字“name”g.V().where(outE('created').and().values('age').is(28)).values('name')// 所有包含出边“supports”或“implements”的顶点的名字“name”g.V().or(outE('supports'),outE('implements')).values('name')// 筛选出所有不是“person”的顶点的“label”g.V().not(hasLabel('person')).label()// 筛选出所有包含不少于两条（大于等于两条）“created”边的“person”的名字“name”g.V().hasLabel('person').not(out('created').count().is(lt(2))).values('name')

统计运算

    // 计算所有“person”的“age”的总和g.V().hasLabel('person').values('age').sum()// 计算所有“person”的“created”出边数的总和g.V().hasLabel('person').map(outE('created').count()).sum()// 计算所有“person”的“age”中的最大值g.V().hasLabel('person').values('age').max()// 计算所有“person”的“age”中的最小值g.V().hasLabel('person').values('age').min()// 计算所有“person”的“age”的均值g.V().hasLabel('person').values('age').mean()// 统计关联方节点计数：统计节点关联节点数g.V().hasId('2:莱安娜·史塔克').bothE().hasLabel("夫妻").otherV().as('a').bothE().hasLabel("父子").groupCount().by(select('a'))

数学运算

 math() 支持by()，其中多个by() 按照在math()运算表达式中首次引用变量的顺序应用。保留变量_是指传入math()的当前遍历器对象。math()支持的运算符包括：+，-，*，/，%，^math()支持的内嵌函数包括：abs: absolute value，绝对值ceil: nearest upper integer，向上最接近的整数floor: nearest lower integer，向下最近接的整数sqrt: square root，平方根cbrt: cubic root，立方根

路径选取与过滤

//Step as()...select()：对路径中结果进行选取// 从路径中选取第1步和第3步的结果作为最终结果g.V('2:HugeGraph').as('a').out().as('b').out().as('c').select('a', 'c')// 从集合中选择最后一个元素g.V('2:HugeGraph').as("a").repeat(out().as("a")).times(2).select(last, "a")// 通过by()来指定选取的维度g.V('2:HugeGraph').as('a').out().as('b').out().as('c').select('a', 'c').by('name').by('name')// 从map中选择指定key的值g.V().valueMap().select('tag').dedup()//Step as()...where()：以条件匹配的方式进行路径结果选取// 选取满足第1步和第3步“lang”属性相等的路径g.V('2:HugeGraph').as('a').out().as('b').out().as('c').where('a', eq('c')).by('lang').select('a', 'b', 'c').by(id)//Step as()+match()：以模式匹配的方式进行路径结果选取// 选取满足两个模式的路径：// 1.第3步有OUT节点// 2.第3步的OUT节点的指定路径不允许回到第二步的节点g.V('2:HugeGraph').as('a').out().as('b').match(__.as('b').out().as('c'),__.not(__.as('c').out().in('define').as('b'))).select('a','b','c').by(id)//Step as()+debup()：路径去重g.V('2:HugeGraph').as('a').out().as('b').out().as('c').in().dedup('a', 'b', 'c').path()

分支

// 查找所有的“person”类型的顶点// 如果“age”属性小于等于20，输出他的朋友的名字// 如果“age”属性大于20，输出他开发的软件的名字// choose(condition, true-action, false-action)g.V().hasLabel('person').choose(values('age').is(lte(20)),__.in('knows'),__.out('created')).values('name')// 查找所有的“person”类型的顶点// 如果“age”属性等于0，输出名字// 如果“age”属性等于28，输出年龄// 如果“age”属性等于29，输出他开发的软件的名字// choose(predicate).option().option()...g.V().hasLabel('person').choose(values('age')).option(0, values('name')).option(28, values('age')).option(29, __.out('created').values('name'))//如果choose(predicate, true-traversal, false-traversal)中false-traversal为空或者是identity()，则不满足条件的对象直接通过choose()// 查找所有顶点，// 类型为“person”的顶点输出其创建的软件的“name”属性// 否则输出顶点自身的“name”属性g.V().choose(hasLabel('person'),  out('created')).values('name')//等同于g.V().choose(hasLabel('person'), out('created'), identity()).values('name')// 查找所有类型为“person”的顶点，// “name”属性为“Zhoney Zhang”的输出其“age”属性// 否则输出顶点的“name”属性g.V().hasLabel('person').choose(values('name')).option('Zhoney Zhang', values('age')).option(none, values('name'))

合并

    // Step coalesce()// 按优先级寻找到顶点“HugeGraph”的以下边和邻接点，找到一个就停止// 1、“implements”出边和邻接点// 2、“supports”出边和邻接点// 3、“created”入边和邻接点g.V('2:HugeGraph').coalesce(outE('implements'), outE('supports'), inE('created')).inV().path().by('name').by(label) // Step optional()// 查找顶点"linary"的“knows”出顶点，如果没有就返回"linary"自己g.V('linary').optional(out('knows'))// Step union()// 寻找顶点“linary”的出“created”顶点，邻接“knows”顶点，并将结果合并g.V('linary').union(out('created'), both('knows')).path()// 寻找顶点“HugeGraph”的入“created”顶点（创作者），出“implements”和出“supports”顶点，并将结果合并g.V('2:HugeGraph').union(__.in('created'), out('implements'), out('supports'), out('contains')).path()

结果聚集与展开

// 收集第1步的结果到集合'x'中// 注意：不影响后续结果g.V('2:HugeGraph').out().aggregate('x')// 通过by()来指定聚集的维度g.V('2:HugeGraph').out().aggregate('x').by('name').cap('x')// 以Lazy方式收集，后续步骤使用limit限制时，// 路径中取到第2个结果时将会停止，// 因此集合中有2个元素。g.V().store('x').by('name').limit(1).cap('x')// 将集合‘x’展开(层级变少了)g.V('2:HugeGraph').out().aggregate('x').by('name').cap('x').unfold()// 将属性折叠起来(层级变深)g.V('2:HugeGraph').out().values('name').fold()// 统计所有'name'属性的长度// 其中通过lambuda表达式累加字符串长度g.V('2:HugeGraph').out().values('name').fold(0) {a,b -> a + b.length()}

参考：https://blog.csdn.net/weixin_45413965/article/details/117957547

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