titan - Gremlin:找到两个顶点之间的边的有效方法是什么？

Question

很明显，在两个顶点之间找到边的简单方法是:

graph.traversal().V(outVertex).bothE(edgeLabel).filter(__.otherV().is(inVertex))

我觉得 filter步骤将必须遍历所有边缘，这对于具有许多边缘的某些应用程序来说确实很慢。

另一种方法可能是:

traversal = graph.traversal()
                  .V(outVertex)
                  .bothE(edgeLabel)
                  .as("x")
                  .otherV()
                  .is(outVertex) // uses index?
                  .select("x");

我假设第二种方法可能更快，因为它将使用ID索引，这将使其比第一种方法更快。

哪一个是更快，更高效(就IO而言)？

我使用的是Titan，因此您也可以针对Titan做出特定的答案。

编辑

就时间而言，第一种方法似乎更快(顶点 b的边缘为20k

gremlin> clock(100000){g.V(b).bothE().filter(otherV().is(a))}
==>0.0016451789999999999
gremlin> clock(100000){g.V(b).bothE().as("x").otherV().is(a).select("x")}
==>0.0018231140399999999

IO呢？

Answer 1

我希望第一个查询更快。但是，几件事:

这些查询都不是最佳查询，因为它们都启用了路径计算。如果您需要双向查找连接，请使用2个查询(我将在下面提供示例)

当您使用clock()时，请确保对您的遍历进行iterate()，否则您将只测量不执行任何操作所需的时间。

这些是我用来查找两个方向上的边的查询:

g.V(a).outE(edgeLabel).filter(inV().is(b))
g.V(b).outE(edgeLabel).filter(inV().is(a))

如果您希望获得最多的优势:

edge = g.V(a).outE(edgeLabel).filter(inV().is(b)).tryNext().orElseGet {
       g.V(b).outE(edgeLabel).filter(inV().is(a)).tryNext()
}

这样，您就可以摆脱路径计算的麻烦。这些查询的执行方式在很大程度上取决于基础图形数据库。 Titan的查询优化器可以识别该查询模式，并且几乎应该在短时间内返回结果。

现在，如果要测量运行时间，请执行以下操作:

clock(100) {
  g.V(a).outE(edgeLabel).filter(inV().is(b)).iterate()
  g.V(b).outE(edgeLabel).filter(inV().is(a)).iterate()
}