一文抽丝剥茧带你掌握复杂 Gremlin 查询的调试方法

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发布于: 2021 年 05 月 06 日

摘要：Gremlin 是图数据库查询使用最普遍的基础查询语言。Gremlin 的图灵完备性，使其能够编写非常复杂的查询语句。对于复杂的问题，我们该如何编写一个复杂的查询？以及我们该如何理解已有的复杂查询？本文带你逐步抽丝剥茧，完成复杂查询的调试。

本文分享自华为云社区《复杂Gremlin查询的调试方法》，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，可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图（property graph）的遍历或查询。每个 Gremlin 遍历由一系列步骤（可以存在嵌套）组成，每一步都在数据流（data stream）上执行一个原子操作。

Gremlin 是一种用于描述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）

开始节点选择(Start node selection)。所有遍历都从数据库中选择一组节点开始，这些节点充当图中行走的起点。Gremlin 中的遍历是从 TraversalSource 开始的。 GraphTraversalSource 提供了两种遍历方法。

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)。从上一步中选择的节点开始，遍历会沿着图形的边行进，以根据节点和边的属性和类型到达相邻的节点。遍历的最终目标是确定遍历可以到达的所有节点。您可以将图遍历视为子图描述，必须执行该子图描述才能返回节点。

V()和 E()的返回类型是 GraphTraversal。 GraphTraversal 维护许多返回 GraphTraversal 的方法。GraphTraversal 支持功能组合。 GraphTraversal 的每种方法都称为一个步骤(step)，并且每个步骤都以五种常规方式之一调制(modulates)前一步骤的结果。

map：将传入的遍历对象转换为另一个对象（S→E）。
flatMap：将传入的遍历对象转换为其他对象的迭代器（S\subseteq E^*S⊆E∗）。
filter：允许或禁止遍历器进行下一步（S→S∪∅）。
sideEffect：允许遍历器保持不变，但在过程中产生一些计算上的副作用（S↬S）。
branch：拆分遍历器并将其发送到遍历中的任意位置（S→{S1→E^*，…，S_n→E^*S1→E∗，…，Sn→E∗}→E*）。

GraphTraversal 中几乎每个步骤都从 MapStep，FlatMapStep，FilterStep，SideEffectStep 或 BranchStep 扩展得到。

举例：找到 makro 认识的人

gremlin> g.V().has('name','marko').out('knows').values('name') ==>vadas==>josh

复制代码

1.3. Gremlin 是图灵完备的（Turing Complete）

这也就时说任何复杂的问题，都可以用 Gremlin 描述。

下面就调试和编写复杂的 gremlin 查询，给出指导思路和方法论。

2. 复杂 Gremlin 查询的调试

Gremlin 的查询都是由简单的查询组合成复杂的查询。所以对于复杂 Gremlin 查询可以分为以下三个步骤，并逐步迭代完成所有语句的验证，此方法同样适用编写复杂的 Gremlin 查询。

2.1. 迭代调试步骤

拆分分析步骤，划大为小，逐步求证；
输出分步骤的结果，明确步骤的具体输出内容；
对输出结果进行推导和检验。依据结果扩大或缩小分析步骤，回到步骤 1 继续，直到清楚所有结果。

注: 此方法参照 Stephen Mallette gremlins-anatomy 的分析逻辑和用例。

2.2. 用例

2.2.1. 图结构

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]

复制代码

2.2.2. 查询语句

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]

复制代码

好长，好复杂！头大!

看我如何抽丝剥茧，一步步验证结果。

2.3. 调试过程

2.3.1 拆分查询

按执行步骤，拆分成小的查询，如下图：

执行第一部分步骤

gremlin> g.V().has('name','alice').as('v').......1> repeat(outE().as('e').inV().as('v')).......2> until(has('name','alice'))==>v[0]

复制代码

2.3.2 澄清结果

这里通过 valueMap()输出节点信息。

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

复制代码

2.3.3 验证假设

根据执行语句的语义推导查询过程，如下：

使用 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]

复制代码

输出结果与推导结果一致，扩大查询语句, 回到步骤 1;
如不一致或不理解结果, 缩小步骤范围, 可以采用此步骤的上一层查询步骤,回到步骤 1;
如此循环直到完全理解整个查询。

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]

复制代码

大家可以自己去细细的剥下笋，此处略去 3000 字。

3. 总结

在分析的过程，采用划分查询语句的方法，分步理解，采用漏斗式的方法，逐步扩大对语句的理解；
对每步的查询结果，可以采用利用 valueMap(), path(), select(), as(), cap() 等函数输出和验证结果；
对于不清楚结果的步骤或与期望值不一致，缩小查询步骤,可以采用输出步骤的前一步骤作为输出点，进行输出和验证；
对于上一层数据的结果明确的情况下，可以采用 inject()方式注入上层输出，继续后续的输出和验证；
要注意步骤最后的函数，对整个输出结果的影响。

4. 参考

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

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发布于: 2021 年 05 月 06 日阅读数: 32

原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/e5445569b32f8650bf2435d5b】。文章转载请联系作者。

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1. Gremlin 简介

1.1. 遍历源（TraversalSource）

1.2. 图遍历（GraphTraversal）

1.3. Gremlin 是图灵完备的（Turing Complete）

2. 复杂 Gremlin 查询的调试

2.1. 迭代调试步骤

2.2. 用例

2.2.1. 图结构

2.2.2. 查询语句

2.3. 调试过程

2.3.1 拆分查询

2.3.2 澄清结果

2.3.3 验证假设

3. 总结

4. 参考

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