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. 最好在数据库层尽大概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，因此必须显式哀求这些属性
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子句中利用通配符（*）是SQL中的一种常见做法
  

2.3. 在Gremlin中，利用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，特殊是单个属性的值
  
• 2.4.2. 它仅返回属性的值部分，而没有键或标签，所以哀求代码必须知道调用的是哪个属性
  
• 2.4.3. 利用带属性值的键可以更轻易地处理结果
  
• 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，并且能将其与很少利用的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. 利用空values()操作通常是个坏主意
    
  • 2.4.6.2. 相称于运行利用通配符的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，只检索当前极点或边的值
  
  
  
  • 2.5.1.1. 图结果只包含了产物极点的属性
    
  • 2.5.1.2. 在图数据库中，遍历中任何操作的输出都是当前极点或边的集
    
  
  
• 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物的信息
    
  • 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/产物组合结果的操作

• 3.1.1. 找到图中的所有order极点
  
• 3.1.2. 给这些极点起一个标记为O的别名
  
• 3.1.3. 通过contains边遍历到product极点
  
• 3.1.4. 给这些极点起一个标记为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. 经常训练是指不断试错，直到得到预期的结果
  

3.3. 在遍历过程中利用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背面的操作访问
  
• 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()大概很诱人，但利用它是有代价的
  
• 3.3.5. 最佳做法是只给计划在背面遍历需要检索的操作起别名
  
• 3.3.6. 遍历中的别名答应在背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. 该操作总是回首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. 利用by()语句令人狐疑的一个方面是，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()语句的数量大概比引用的元素多，也大概比引用的元素少
  

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，大概会延伸分支到尚未遍历的项
4.4. 选择是利用极点、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. 选择利用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. 投射是利用极点、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. 投射利用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极点或边创建复杂的结果，从而答应组成复杂的结果结构
5. 对结果进行组织

5.1. 利用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()操作答应对结果分页
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. 默认按升序分列
  1. g.V().hasLabel('person').values('first_name').
  2.  order().
  3.    by()
  4. ==＞Dave
  5. ==＞Denise
  6. ==＞Hank
  7. ==＞Jim
  8. ==＞Josh
  9. ==＞Kelly
  10. ==＞Paras
  11. ==＞Ted

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• 5.3.3. 要按降序分列，则在by()操作中指定decr参数
  1. g.V().hasLabel('person').values('first_name').
  2.  order().
  3.    by(decr)
  4. ==＞Ted
  5. ==＞Paras
  6. ==＞Kelly
  7. ==＞Josh
  8. ==＞Jim
  9. ==＞Hank
  10. ==＞Denise
  11. ==＞Dave

  复制代码
• 5.3.4. 随机地对数据排序，在by()操作中利用shuffle参数
  1.  g.V().hasLabel('person').values('first_name').
  2.  order().
  3.    by(shuffle)
  4. ==＞Dave
  5. ==＞Jim
  6. ==＞Ted
  7. ==＞Paras
  8. ==＞Kelly
  9. ==＞Hank
  10. ==＞Denise
  11. ==＞Josh

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• 5.3.5. 首先，按值的降序分列，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. 利用一个或两个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
    1. g.V().has('person', 'first_name', 'Dave').
    2.  both().
    3.  both().
    4.  group().
    5.    by('first_name')
    6. ==＞{Denise=[v[19], v[19]], Ted=[v[4]], Hank=[v[6]], Paras=[v[17]], Josh=[v[2],
    7.     v[2]], Dave=[v[0], v[0], v[0], v[0], v[0]], Kelly=[v[13]], Jim=[v[15]]}

    复制代码
  
  
• 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
    1. g.V().has('person', 'first_name', 'Dave').
    2. both().
    3. both().
    4. group().
    5.    by('first_name').
    6.    by(count()).
    7. unfold()
    8. ==＞Denise=2
    9. ==＞Ted=1
    10. ==＞Hank=1
    11. ==＞Paras=1
    12. ==＞Josh=2
    13. ==＞Dave=5
    14. ==＞Kelly=1
    15. ==＞Jim=1

    复制代码
  
  
• 5.4.3. unfold()：将一个可迭代或map结果的各个组成部分展开
  1. g.V().has('person', 'first_name', 'Dave').
  2. both().
  3. both().
  4. group().
  5.    by('first_name').
  6. unfold()
  7. ==＞Denise=[v[19], v[19]]
  8. ==＞Ted=[v[4]]
  9. ==＞Hank=[v[6]]
  10. ==＞Paras=[v[17]]
  11. ==＞Josh=[v[2], v[2]]
  12. ==＞Dave=[v[0], v[0], v[0], v[0], v[0]]
  13. ==＞Kelly=[v[13]]
  14. ==＞Jim=[v[15]]

  复制代码

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
  1. g.V().hasLabel('person').values('first_name').
  2. order().
  3.    by().
  4. limit(3)
  5. ==＞Dave
  6. ==＞Denise
  7. ==＞Hank

  复制代码
• 5.5.4. tail(number)：返回数据集的后number个结果
  1. g.V().hasLabel('person').values('first_name').
  2. order().
  3.    by().
  4. tail(3)
  5. ==＞Kelly
  6. ==＞Paras
  7. ==＞Ted

  复制代码
• 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
  1. g.V().hasLabel('person').values('first_name').
  2. order().
  3.    by().
  4. range(0, 3)
  5. ==＞Dave
  6. ==＞Denise
  7. ==＞Hank

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