摘要：Gremlin是图数据库查问应用最广泛的根底查询语言。Gremlin的图灵齐备性，使其可能编写非常复杂的查问语句。对于简单的问题，咱们该如何编写一个简单的查问？以及咱们该如何了解已有的简单查问？本文带你逐渐抽丝剥茧，实现简单查问的调试。

本文分享自华为云社区《简单Gremlin查问的调试办法》，原文作者：Uncle_Tom。

1. Gremlin简介

Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言。Gremlin是一种函数式数据流语言，能够使得用户应用简洁的形式表述简单的属性图（property graph）的遍历或查问。每个Gremlin遍历由一系列步骤（能够存在嵌套）组成，每一步都在数据流（data stream）上执行一个原子操作。

Gremlin是一种用于形容属性图中行走的语言。图形遍历分两个步骤进行。

1.1. 遍历源（TraversalSource）

开始节点抉择(Start node selection)。所有遍历都从数据库中抉择一组节点开始，这些节点充当图中行走的终点。Gremlin中的遍历是从TraversalSource开始的。 GraphTraversalSource提供了两种遍历办法。

  • GraphTraversalSource.V（Object … ids）：从图形的顶点开始遍历（如果未提供id，则为所有顶点）。
  • GraphTraversalSource.E（Object … ids）：从图形的边缘开始遍历（如果未提供id，则为所有边）。

1.2. 图遍历（GraphTraversal）

走图(Walking the graph)。从上一步中抉择的节点开始，遍历会沿着图形的边前进，以依据节点和边的属性和类型达到相邻的节点。遍历的最终目标是确定遍历能够达到的所有节点。您能够将图遍历视为子图形容，必须执行该子图形容能力返回节点。

V()和E()的返回类型是GraphTraversal。 GraphTraversal保护许多返回GraphTraversal的办法。GraphTraversal反对性能组合。 GraphTraversal的每种办法都称为一个步骤(step)，并且每个步骤都以五种惯例形式之一调制(modulates)前一步骤的后果。

  1. map：将传入的遍历对象转换为另一个对象（S→E）。
  2. flatMap：将传入的遍历对象转换为其余对象的迭代器（S\subseteq E^*S⊆E∗）。
  3. filter：容许或禁止遍历器进行下一步（S→S∪∅）。
  4. sideEffect：容许遍历器放弃不变，但在过程中产生一些计算上的副作用（S↬S）。
  5. branch：拆分遍历器并将其发送到遍历中的任意地位（S→{S1→E^，…，S_n→E^S1→E∗，…，Sn→E∗}→E*）。
  6. GraphTraversal中简直每个步骤都从MapStep，FlatMapStep，FilterStep，SideEffectStep或BranchStep扩大失去。
  7. 举例：找到makro意识的人
gremlin> g.V().has('name','marko').out('knows').values('name') ==>vadas==>josh

1.3. Gremlin是图灵齐备的（Turing Complete）

这也就时说任何简单的问题，都能够用Gremlin形容。

上面就调试和编写简单的gremlin查问，给出领导思路和方法论。

2. 简单Gremlin查问的调试

Gremlin的查问都是由简略的查问组合成简单的查问。所以对于简单Gremlin查问能够分为以下三个步骤，并逐渐迭代实现所有语句的验证，此办法同样实用编写简单的Gremlin查问。

2.1. 迭代调试步骤

  1. 拆分剖析步骤，划大为小，逐渐求证；
  2. 输入分步骤的后果，明确步骤的具体输入内容；
  3. 对输入后果进行推导和测验。根据后果扩充或放大剖析步骤，回到步骤1持续，直到分明所有后果。

注: 此办法参照Stephen Mallette gremlins-anatomy的剖析逻辑和用例。

2.2. 用例

2.2.1. 图构造

gremlin> graph = TinkerGraph.open()==>tinkergraph[vertices:0 edges:0]gremlin> g = graph.traversal()==>graphtraversalsource[tinkergraph[vertices:0 edges:0], standard]gremlin>g.addV().property('name','alice').as('a').  addV().property('name','bobby').as('b').  addV().property('name','cindy').as('c').  addV().property('name','david').as('d').  addV().property('name','eliza').as('e').  addE('rates').from('a').to('b').property('tag','ruby').property('value',9).  addE('rates').from('b').to('c').property('tag','ruby').property('value',8).  addE('rates').from('c').to('d').property('tag','ruby').property('value',7).  addE('rates').from('d').to('e').property('tag','ruby').property('value',6).  addE('rates').from('e').to('a').property('tag','java').property('value',10).  iterate()gremlin> graph==>tinkergraph[vertices:5 edges:5]

2.2.2. 查问语句

gremlin>g.V().has('name','alice').as('v').   repeat(outE().as('e').inV().as('v')).     until(has('name','alice')).   store('a').     by('name').   store('a').     by(select(all, 'v').unfold().values('name').fold()).   store('a').     by(select(all, 'e').unfold().        store('x').          by(union(values('value'), select('x').count(local)).fold()).        cap('x').        store('a').by(unfold().limit(local, 1).fold()).unfold().        sack(assign).by(constant(1d)).        sack(div).by(union(constant(1d),tail(local, 1)).sum()).        sack(mult).by(limit(local, 1)).        sack().sum()).   cap('a')==>[alice,[alice,bobby,cindy,david,eliza,alice],[9,8,7,6,10],18.833333333333332]

好长，好简单！头大!

看我如何抽丝剥茧，一步步验证后果。

2.3. 调试过程

2.3.1 拆分查问

按执行步骤，拆分成小的查问，如下图：

  • 执行第一局部步骤
gremlin> g.V().has('name','alice').as('v').......1> repeat(outE().as('e').inV().as('v')).......2> until(has('name','alice'))==>v[0]

2.3.2 廓清后果

这里通过valueMap()输入节点信息。

gremlin> g.V().has('name','alice').as('v').......1> repeat(outE().as('e').inV().as('v')).......2> until(has('name','alice')).valueMap()==>[name:[alice]]

2.3.3 验证假如

依据执行语句的语义推导查问过程，如下：

应用path(), 验证推导过程

g.V().has('name','alice').as('v').......1> repeat(outE().as('e').inV().as('v')).......2> until(has('name','alice')).path().next()==>v[0]==>e[10][0-rates->2]==>v[2]==>e[11][2-rates->4]==>v[4]==>e[12][4-rates->6]==>v[6]==>e[13][6-rates->8]==>v[8]==>e[14][8-rates->0]==>v[0]
  • 输入后果与推导后果统一，扩充查问语句, 回到步骤1;
  • 如不统一或不了解后果, 放大步骤范畴, 能够采纳此步骤的上一层查问步骤,回到步骤1;
  • 如此循环直到齐全了解整个查问。
gremlin> g.V().has('name','alice').as('v').......1> repeat(outE().as('e').inV().as('v')).......2> until(has('name','alice')).......3> store('a').by('name')==>v[0]

大家能够本人去细细的剥下笋，此处略去3000字。

3. 总结

  • 在剖析的过程，采纳划分查问语句的办法，分步了解，采纳漏斗式的办法，逐渐扩充对语句的了解；
  • 对每步的查问后果，能够采纳利用valueMap(), path(), select(), as(), cap() 等函数输入和验证后果；
  • 对于不分明后果的步骤或与期望值不统一，放大查问步骤,能够采纳输入步骤的前一步骤作为输入点，进行输入和验证；
  • 对于上一层数据的后果明确的状况下，能够采纳inject()形式注入下层输入，持续后续的输入和验证；
  • 要留神步骤最初的函数，对整个输入后果的影响。

4. 参考

  • Introduction to Gremlin
  • Gremlin’s Anatomy
  • TinkerPop Documentation
  • Stephen Mallette gremlins-anatomy
  • Practical Gremlin - Why Graph?

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