gremlin查询以检索在它们之间具有多个边的顶点

Question

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。

此图表是使用neo4j cypher查询获得的： MATCH（d：dest） - [r] - （n：cust）   与d，n，count（r）一样受欢迎   返回d，n   按受欢迎的desc限制5

例如： 在 RITUPRAKA ...和亚洲之间有8个多边，因此查询返回了2个节点以及边缘，类似于其他节点。

注意：图表中的其他节点之间只有一条边，这些节点不会被返回。

我想在 gremlin 中做同样的事情。

我使用了以下查询 GV（）。如（ '出'）。出来（）。如（ '在'）。（ '在' '出'，）中进行选择。groupCount（）。展开（）。过滤器（选择（值）。是（ GT（1）））。选择（键）

正在显示      out：v [1234]，in：v [3456] .....

但不是显示我希望显示节点值的节点的ID     喜欢：ICIC1234，in：HDFC234

我将查询修改为    g.V（）。值（ “名称”）。如（ '出'）。出来（）。如（ '在'）。值（ “名称”）。选择（ '在' '出'）。 groupCount（）。展开（）。过滤器（选择（值）。是（GT（1）））。选择（键）

但它显示错误，如classcastException，要遍历的每个顶点都使用索引进行快速迭代

Answer 1

您的图表似乎并不表示双向边缘是可能的，因此我会记住这个假设。这是一个简单的示例图表 - 请考虑在未来的问题中加入一个，因为它比阅读您的问题的人更容易理解图片和文字描述，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＆＃34; a＆＃34;有两个外边缘到＆＃34; b＆＃34;和＃34; c＆＃34;的一个外向边缘，因此我们应该得到＆＃34; a b＆＃34;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＆＃34; out＆＃34;的次数。和＆＃34; in＆＃34;标记的顶点显示（即它们之间的边数）。它使用unfold()遍历Map <Vertex Pairs,Count>（或更多字面<List<Vertex>,Long>）并过滤掉计数大于1的那些（即多边）。最后的select(keys)会丢掉＆＃34;计数＆＃34;因为它不再需要（即我们只需要为结果保存顶点对的键）。

或许另一种方法是采用这种方法：

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]]

此方法project()放弃了整个图表中较大groupCount()的较大内存要求，有利于为符合条件的个人Map构建较小的Vertex用于by()末尾的垃圾收集（或基本上每个处理的初始顶点）。

Answer 2

我的建议与Stephen的相似，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()