深入学习Gremlin(3):has条件过滤
第3期 Gremlin Steps:
hasLabel(labels…)、hasId(ids…)、has(key, value)、has(label, key, value)、has(key, predicate)、hasKey(keys…)、hasValue(values…)、has(key)、hasNot(key)
本系列文章的Gremlin示例均在HugeGraph图数据库上执行,环境搭建可参考准备Gremlin执行环境,本文示例均以其中的“TinkerPop关系图”为初始数据。
上一期:深入学习Gremlin(2):边的遍历操作
Has Step说明
在众多Gremlin的语句中,有一大类是filter类型,顾名思义,就是对输入的对象进行条件判断,只有满足过滤条件的对象才可以通过filter进入下一步。
has语句是filter类型语句的代表,能够以顶点和边的属性作为过滤条件,决定哪些对象可以通过。has语句包括很多变种:
hasLabel(labels…): object的label与labels列表中任何一个匹配就可以通过hasId(ids…): object的id满足ids列表中的任何一个就可以通过has(key, value): 包含属性“key=value”的object通过,作用于顶点或者边has(label, key, value): 包含属性“key=value”且label值匹配的object通过,作用于顶点或者边has(key, predicate): 包含键为key且对应的value满足predicate的object通过,作用于顶点或者边hasKey(keys…): object的属性键包含所有的keys列表成员才能通过,作用于顶点属性hasValue(values…): object的属性值包含所有的values列表成员才能通过,作用于顶点属性has(key): 包含键为key的属性的object通过,作用于顶点或者边hasNot(key): 不包含键为key的属性的object通过,作用于顶点或者边
TinkerPop规范中,也可以对Vertex Property进行has()操作,前提是图支持meta-property。HugeGraph不支持meta-property,因此本文不会有Vertex Property相关的has()示例。
实例讲解
在HugeGraph中,按property的值查询之前,应该对property建立索引,否则将无法查到结果并引发异常。(有两个例外,Vertex的PrimaryKeys和Edge的SortKeys,具体参见HugeGraph官网)
// 对‘person’的‘addr’属性建立secondary索引,可以对Text类型property按值进行查询
graph.schema().indexLabel('personByCity').onV('person').by('addr').secondary().ifNotExist().create()
// 对‘person’的‘age’属性建立range索引,可以对Number类型property进行范围查询
graph.schema().indexLabel('personByAge').onV('person').by('age').range().ifNotExist().create()
1. hasLabel(label...),通过label来过滤顶点或边,满足label列表中一个即可通过
// 查询label为"person"的顶点
g.V().hasLabel('person')
// 查询label为"person"或者"software"的顶点
g.V().hasLabel('person', 'software')
2. hasId(ids…),通过id来过滤顶点或者边,满足id列表中的一个即可通过
// 查询id为"zhoney"的顶点
g.V().hasId('zhoney')
// 查询id为“zhoney”或者“3:HugeGraph”的顶点
g.V().hasId('zhoney', '3:HugeGraph')
3. has(key, value),通过属性的名字和值来过滤顶点或边
// 查询“addr”属性值为“Beijing”的顶点
g.V().has('addr', 'Beijing')
4. has(label, key, value),通过label和属性的名字和值过滤顶点和边
// 查询label为“person”且“addr”属性值为“Beijing”的顶点
g.V().has('person', 'addr', 'Beijing')
5. has(key, predicate),通过对指定属性用条件过滤顶点和边
// 查询“addr”属性值为“Beijing”的顶点
g.V().has('age', gt(20))
6. hasKey(keys…): properties包含所有的key才能通过
// 查询包含属性“lang”的顶点
g.V().properties().hasKey('lang')

特殊用法:直接将hasKey()作用于顶点,仅后端是Cassandra时支持
// 查询包含属性“age”的顶点
g.V().hasKey('age')
HugeGraph目前不支持hasKey()传递多个key
7. hasValue(values…): properties包含所有的value才能通过
// 查询包含属性值“Beijing”的顶点
g.V().properties().hasValue('Beijing')

特殊用法:直接将hasValue()作用于顶点,仅后端是Cassandra时支持
// 查询包含属性值“Beijing”的顶点
g.V().hasValue('Beijing')
8. has(key): 有这个属性的通过
// 查询包含属性“age”的顶点
g.V().has('age')
9. hasNot(key): 没有这个属性的通过
// 查询没有属性“age”的顶点
g.V().hasNot('age')
由于has()语句对Vertex和Edge的用法一样,本文仅给出了Vertex的示例。Edge的大家可以自行尝试。
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