JanusGraph基于Gremlin使用总结

1，查询label为'document'的点

　g.V().hasLabel('document')

2，查询对应属性的点是否存在

g.V().hasLabel("document").has("doc_id","2019-09-23 17:45:26.0_00845569-a566-4270-afa7-aacc00140451")

3，删除点

g.V('600').drop() //id

4，从顶点开始单步遍历到某层（不返回单步步数超过途径的点和边）

g.V().hasLabel("document").has("doc_id","0007e43b-b3ac-4e6c-9f87-a85100a712cd_2019-10-08 09:46:04.0")
.inE()
.outV()
.inE()
.outV()
.path()

5，查看单个图的整体结构

g.V().outE().as("e").inV().has("doc_id","0007e43b-b3ac-4e6c-9f87-a85100a712cd_2019-10-08 09:46:04.0").select("e")

 6，增加点和边，指定属性和label

//非叶子节点 
Vertex thisVertex = g.addV(key).property("doc_id", doc_id).next();
 g.addE(key).from(thisVertex).to(lastVertex).next();
//叶子节点
vertex = g.addV(key).property("text", text).next();
g.addE(key).from(vertex).to(lastVertex).property("index", index).next();

 7，清除数据库

g.V().drop().iterate()

参考：https://stackoom.com/question/rlaL/Gremlin%E5%88%A0%E9%99%A4%E6%89%80%E6%9C%89%E9%A1%B6%E7%82%B9

8，查询全表，建索引后不会有warn

g.V().has("doc_id", "ccc_0").inE()

9，启动JN

nohup sh bin/gremlin-server.sh conf/gremlin-server/gremlin-server.yaml &

10，根据点id查询相邻的边id

g.V(12520).outE().id()

11，根据点id查询相邻边的属性

g.V(12520).outE().values()

可以参考连接：https://jiang-anwei.github.io/2019/07/15/JanusGraph%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0/

 12，查询顶点个数，是否有无重复节点

g.V().hasLabel("document").has("doc_id", "38020ae26ab87f088d927c8ae604bd01").count()