Question

假设我们有这样的图表。

(User)-[:KNOWS]->(Friend)

我想计算用户的所有传出关系并按用户对它们进行分组，然后添加一些条件进行过滤。（比如超过10个知道）这就是我做的，

g.V().hasLabel("Friend").in("KNOWS").hasLabel("User").groupCount().next()

这是返回一张地图，所以我可以添加条件来过滤结果。我的问题是，我们是否有任何有效的替代方法来做到这一点？

Answer 1

我不确定我是否正确理解了您的问题，但听起来您只想根据标签为knows的传出边数来过滤所有用户。在这种情况下，您可以直接从User顶点开始，并根据KNOWS边的数量对其进行过滤，而不是groupCount：

g.V().hasLabel('User').where(outE('KNOWS').count().is(gt(10)))

查看此遍历的略微修改版本的结果，以使用GremlinBin中的现代图形：http://gremlinbin.com/bin/view/58dceb63ad0f7

到目前为止，我忽略了任何性能限制。但正如保罗杰克逊在评论中提到的那样，在OLTP模式下执行这样的查询是没有效率的。 Neo4j可能会迭代所有顶点，检查它们是否有标签User，然后计算它们的KNOWS边缘。

你基本上有两种方法可以加快速度：