读图数据库实战笔记05格式化结果

1. 格式化结果

1.1. 在图中查找数据是一项技能,但是高效地返回数据则是一种全新的挑战

1.2. 最好在数据库层尽可能多地对数据进行处理

  • 1.2.1. 客户端应用程序处理用户交互就够忙的了

1.3. 图数据库不返回元素属性,因此必须显式请求这些属性

2. 值操作

2.1. SELECT ROWID FROM person WHERE first_name = 'Ted';

  • 2.1.1. g.V().has('person', 'first_name', 'Ted')==>v[4]

2.2. 大多数数据库要求指定要返回的特定属性

  • 2.2.1. 在SELECT子句中使用通配符(*)是SQL中的一种常见做法

2.3. 在Gremlin中,使用values()和valueMap()等操作以所需的形式检索值

2.4. values()

  • 2.4.1. 尽管采用了单词的复数形式,但是values()最常用于返回标量,特别是单个属性的值

  • 2.4.2. 它仅返回属性的值部分,而没有键或标签,所以请求代码必须知道调用的是哪个属性

  • 2.4.3. 使用带属性值的键可以更容易地处理结果

  • 2.4.4. 采用复数形式因为values()被设计为处理一个或多个属性,并且能将其与很少使用的value()操作区分开

    • 2.4.4.1. g.V().has('person', 'first_name', 'Hank').values()==> Hank
  • 2.4.5. 通常更喜欢valueMap()操作

    • 2.4.5.1. g.V().has('person', 'first_name', 'Hank').valueMap()==>
  • 2.4.6. 空values()操作

    • 2.4.6.1. 使用空values()操作通常是个坏主意

    • 2.4.6.2. 相当于运行使用通配符的SQL SELECT查询

2.5. 图数据库引擎处理遍历的方式与SQL引擎处理查询的方式之间存在一个关键的区别

  • 2.5.1. 在图数据库中,只检索当前顶点或边的值

    • 2.5.1.1. 图结果只包含了产品顶点的属性

    • 2.5.1.2. 在图数据库中,遍历中任何操作的输出都是当前顶点或边的集

  • 2.5.2. 在关系数据库中,所有联接表(joined table)的所有值都可以包含在结果中

    • 2.5.2.1. SQL结果同时包含了关于订单和产品的信息

    • 2.5.2.2. 在关系数据库中,join操作的输出结果是所有联接表的组合

3. 构建结果

3.1. 在订单处理图中,获取订单/产品组合结果的操作

  • 3.1.1. 找到图中的所有order顶点

  • 3.1.2. 给这些顶点起一个标记为O的别名

  • 3.1.3. 通过contains边遍历到product顶点

  • 3.1.4. 给这些顶点起一个标记为P的别名

  • 3.1.5. 从标记为O的元素返回所有属性,并从标记为P的元素返回所有属性

    • 3.1.5.1. 当返回别名元素时,所有这些元素都必须有别名,而不仅限于中间遍历元素

3.2. 最好将代码分成小块编写,并尽早、经常地进行测试

  • 3.2.1. 经常练习是指不断试错,直到得到预期的结果

3.3. 在遍历过程中使用as()给对元素起别名

  • 3.3.1. as():为上一个操作的输出分配一个(或多个)标签,这些标签可以在同一遍历中被后面的操作访问

  • 3.3.2. SELECT alias_name.* FROM table AS alias_name;

  • 3.3.3. g.V().hasLabel('table').as('alias_name')

  • 3.3.4. 给遍历的每个操作分配一个as()可能很诱人,但使用它是有代价的

  • 3.3.5. 最佳做法是只给计划在后面遍历需要检索的操作起别名

  • 3.3.6. 遍历中的别名允许在后面的操作中引用前面操作的结果,从而支持组合强大的遍历

3.4. select(string[​]):选择先前遍历中的别名元素

  • 3.4.1. 该操作总是回顾遍历中的先前操作以找到别名

3.5. by()调节器只作用于另一个操作的上下文

  • 3.5.1. by(key):指定属性的键,以从相应的别名元素返回值

  • 3.5.2. by(traversal):指定要对相应别名元素执行的遍历

  • 3.5.3. 使用by()语句令人困惑的一个方面是,在select()语句里指定的每个别名元素都应该有一个对应的by()语句,以指示要对其执行的操作

  • 3.5.4. by()操作的顺序还要对应于指定别名的顺序

  • 3.5.5. 严格来说,by()语句的数量可能比引用的元素多,也可能比引用的元素少

4. 投射结果而不应用别名

4.1. 与其在遍历中回溯以获取之前的结果,不如从当前元素向前投射结果

4.2. 投射结果与以前检索结果的方式不同,是一种简单而微妙的方式

4.3. 当投射结果时,则会创建新的结果,可能会延伸分支到尚未遍历的项

4.4. 选择是使用顶点、属性或其他遍历表达式来返回先前标记操作结果的过程

  • 4.4.1. 选择总是回溯到遍历的之前部分

  • 4.4.2. 选择使用select()操作,基于先前遍历的图元素创建结果集

  • 4.4.3. 选择操作基于先前遍历的图元素创建结果集

4.5. 投射是使用顶点、属性或其他遍历表达式来创建从输入到当前操作的结果的过程

  • 4.5.1. 投射总是向前移动,以输入的数据为起点

  • 4.5.2. 投射使用project()操作,从图中当前位置发出分支并创建新对象

  • 4.5.3. 投射操作从图的当前位置运行,并创建具有静态或计算属性的新对象

4.6. 选择操作和投射操作从多个顶点或边创建复杂的结果,从而允许组成复杂的结果结构

5. 对结果进行组织

5.1. 使用order()、group()和groupCount()操作进行排序、分组或按组计数是转换结果的常用方法

5.2. limit()操作可以限制结果的数量,tail()操作用于返回最后X 条记录,range()操作允许对结果分页

5.3. 对图遍历返回的结果排序

  • 5.3.1. order():将遍历到此点为止的所有对象收集到一个列表中,该列表根据附带的by()调节器排序

  • 5.3.2. 默认按升序排列

    g.V().hasLabel('person').values('first_name').
     order().
       by()
    ==>Dave
    ==>Denise
    ==>Hank
    ==>Jim
    ==>Josh
    ==>Kelly
    ==>Paras
    ==>Ted
    
  • 5.3.3. 要按降序排列,则在by()操作中指定decr参数

    g.V().hasLabel('person').values('first_name').
     order().
       by(decr)
    ==>Ted
    ==>Paras
    ==>Kelly
    ==>Josh
    ==>Jim
    ==>Hank
    ==>Denise
    ==>Dave
    
  • 5.3.4. 随机地对数据排序,在by()操作中使用shuffle参数

     g.V().hasLabel('person').values('first_name').
     order().
       by(shuffle)
    ==>Dave
    ==>Jim
    ==>Ted
    ==>Paras
    ==>Kelly
    ==>Hank
    ==>Denise
    ==>Josh
    
  • 5.3.5. 首先,按值的降序排列,然后按键排序

    • 5.3.5.1. 按键排序是一种打破僵局的好方法,可以确保得到相对确定的结果

5.4. 对图遍历返回的结果分组

  • 5.4.1. group():根据指定的by()调节器对结果分组

    • 5.4.1.1. 使用一个或两个by()调节器来对数据分组

    • 5.4.1.2. 第一个by()调节器指定分组的键

    • 5.4.1.3. 第二个by()调节器如果存在,将指定值;如果不存在,则将传入数据收集为与分组键相关联的值列表

       g.V().has('person', 'first_name', 'Dave').
       both().
       both().
       group().
         by('first_name')
      ==>{Denise=[v[19], v[19]], Ted=[v[4]], Hank=[v[6]], Paras=[v[17]], Josh=[v[2],
          v[2]], Dave=[v[0], v[0], v[0], v[0], v[0]], Kelly=[v[13]], Jim=[v[15]]}
      
  • 5.4.2. groupCount():根据指定的by()调节器对结果分组和计数

    • 5.4.2.1. 需要一个by()调节器来指定键

    • 5.4.2.2. 值总是通过count()操作进行聚合

    • 5.4.2.3. groupCount()操作只是一个小语法糖,最常用于group()操作——聚合计数

       g.V().has('person', 'first_name', 'Dave').
       both().
       both().
       group().
         by('first_name').
         by(count()).
       unfold()
      ==>Denise=2
      ==>Ted=1
      ==>Hank=1
      ==>Paras=1
      ==>Josh=2
      ==>Dave=5
      ==>Kelly=1
      ==>Jim=1
      
  • 5.4.3. unfold():将一个可迭代或map结果的各个组成部分展开

     g.V().has('person', 'first_name', 'Dave').
     both().
     both().
     group().
       by('first_name').
     unfold()
    ==>Denise=[v[19], v[19]]
    ==>Ted=[v[4]]
    ==>Hank=[v[6]]
    ==>Paras=[v[17]]
    ==>Josh=[v[2], v[2]]
    ==>Dave=[v[0], v[0], v[0], v[0], v[0]]
    ==>Kelly=[v[13]]
    ==>Jim=[v[15]]
    

5.5. 限制结果记录的数量

  • 5.5.1. 对结果进行组织的最后一个主题是返回数据的子集

  • 5.5.2. 通常用于最小化结果数量或分页功能

  • 5.5.3. limit(number):返回数据集的前number个结果

    g.V().hasLabel('person').values('first_name').
     order().
       by().
     limit(3)
    ==>Dave
    ==>Denise
    ==>Hank
    
  • 5.5.4. tail(number):返回数据集的后number个结果

    g.V().hasLabel('person').values('first_name').
     order().
       by().
     tail(3)
    ==>Kelly
    ==>Paras
    ==>Ted
    
  • 5.5.5. range(startNumber, endNumber):返回数据集中从第startNumber个(包含第startNumber个,从0算起)到第endNumber个(不包含第endNumber个)结果

    g.V().hasLabel('person').values('first_name').
     order().
       by().
     range(0, 3)
    ==>Dave
    ==>Denise
    ==>Hank
    
posted @   躺柒  阅读(12)  评论(0编辑  收藏  举报
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