如何在OrientDB中有效地遍历许多顶点

Question

我在orientdb中构建了一个树，该树在自下而上的方向上具有大量节点和边缘。我想收到那棵树的所有叶子（每片叶子都有@class LEAF），它们符合某个范围条件（例如val> 150和val <300）：

示例：

       o
     /   \
    o     o 
   /    /  \ 
  o    o    o
 210  120   /\
          270 180

结果：210、180、270

到目前为止，我尝试使用以下查询：

SELECT FROM(TRAVERSE IN() FROM #123:123) WHERE value > 150 and value < 300

这在一些元素上运行良好，但是性能随着叶子数量的增加而下降。所以我的问题是：

1. 这是在OrientDB中执行此操作的最有效方法，特别是如果我假设每个节点下有300000个叶子吗？
2. 我从文档中知道，使用索引可以帮助提高范围查询的性能，但是在这种情况下会使用索引吗？我的第一个假设是否，因为东方先遍历然后过滤遍历的元素不是吗？

Answer 1

要提高性能，请尝试考虑查询应该执行的最少工作量，以找到正确的叶子：您要查找具有某些值的叶子>是某些树的一部分。

因此，您只想选择两个条件都成立的叶子。但是，除非您以某种方式为叶子提供信息，否则叶子不知道它们属于哪棵树。幸运的是，OrientDB允许您向边缘（或叶子本身）添加属性，从而使这一工作变得非常容易。

因此，在这种情况下，建议您将树的名称添加到该树的每个边缘。这样，每个叶子都会“通过关联”“知道”它属于哪棵树。

例如，让我们创建示例树：

CREATE CLASS Node EXTENDS V
CREATE PROPERTY Node.name INTEGER
CREATE VERTEX Node SET name = 1
CREATE VERTEX Node SET name = 2
CREATE VERTEX Node SET name = 3
CREATE VERTEX Node SET name = 4

CREATE CLASS LEAF EXTENDS V
CREATE PROPERTY LEAF.val FLOAT
CREATE VERTEX LEAF SET val = 210
CREATE VERTEX LEAF SET val = 120
CREATE VERTEX LEAF SET val = 270
CREATE VERTEX LEAF SET val = 180

CREATE CLASS C EXTENDS E
CREATE PROPERTY C.tree STRING
CREATE EDGE C FROM (SELECT * FROM Node WHERE name = 1) TO (SELECT * FROM Node WHERE name = 2) SET tree = 'example'
CREATE EDGE C FROM (SELECT * FROM Node WHERE name = 1) TO (SELECT * FROM Node WHERE name = 3) SET tree = 'example'
CREATE EDGE C FROM (SELECT * FROM Node WHERE name = 3) TO (SELECT * FROM Node WHERE name = 4) SET tree = 'example'
CREATE EDGE C FROM (SELECT * FROM Node WHERE name = 2) TO (SELECT * FROM LEAF WHERE val = 210) SET tree = 'example'
CREATE EDGE C FROM (SELECT * FROM Node WHERE name = 3) TO (SELECT * FROM LEAF WHERE val = 120) SET tree = 'example'
CREATE EDGE C FROM (SELECT * FROM Node WHERE name = 4) TO (SELECT * FROM LEAF WHERE val = 270) SET tree = 'example'
CREATE EDGE C FROM (SELECT * FROM Node WHERE name = 4) TO (SELECT * FROM LEAF WHERE val = 180) SET tree = 'example'

请注意EDGE类C如何包含属性C.tree（字符串）。在Nodes和LEAFs之间创建边缘时，请为每个EDGE指定树的名称。在这种情况下，我向每个边缘添加了SET tree = 'example'。

结果如下：

接下来，在LEAF.val上创建索引（以加快值搜索），并在C.tree上创建索引以快速识别每个叶子所属的树：

CREATE INDEX leafIndex ON LEAF (val) NOTUNIQUE
CREATE INDEX connectIndex ON C (tree) NOTUNIQUE

您现在可以在叶子上执行性能卓越的查询，如下所示：

SELECT * FROM LEAF WHERE inE('C').tree = ["example"] AND val > 150 and val < 300

此查询执行以下操作：

1. 选择所有叶子...
2. 具有类in的{​​{1}}边，并且C属性等于“ example”
3. 并具有介于150和300之间的tree属性

此方法还避免了使用val，这比仅使用traverse更为昂贵。

结果正是您想要的：

从查询说明中我们还可以看到优化引擎正在使用索引：

select

即使您有很多叶子，此查询也应该表现良好。

祝你好运！

PS。您还可以将树的名称添加到每个顶点（而不是边），这也是一种解决方案！但是在那种情况下，请记住当一片叶子是多棵树的一部分时会发生什么。