TinkerPop中的遍历：图的遍历中谓词、栅栏、范围和Lambda的说明

关于谓词的注意事项

P是Function<Object,Boolean>形式的谓词。也就是说，给定一些对象，返回true或false。所提供的谓词在下表中概述，并用于各种步骤，例如has()，where()，is()等。
Predicate| Description
--|--
eq(object) | Is the incoming object equal to the provided object?
neq(object)| Is the incoming object not equal to the provided object?
lt(number)| Is the incoming number less than the provided number?
lte(number)| Is the incoming number less than or equal to the provided number?
gt(number)| Is the incoming number greater than the provided number?
gte(number)| Is the incoming number greater than or equal to the provided number?
inside(number,number)| Is the incoming number greater than the first provided number and less than the second?
outside(number,number)| Is the incoming number less than the first provided number or greater than the second?
between(number,number)| Is the incoming number greater than or equal to the first provided number and less than the second?
within(objects…)| Is the incoming object in the array of provided objects?
without(objects…)| Is the incoming object not in the array of the provided objects?

除了表中的表达式外，还有比如not()，test()等，如下：

gremlin> not(neq(2)) //1\==>eq(2)gremlin> not(within('a','b','c')).test('d') //2\==>truegremlin> not(within('a','b','c')).test('a')==>false

Note
上述谓词表达式来自以下静态引入import static org.apache.tinkerpop.gremlin.process.traversal.P.*.

关于栅栏步骤的注意事项

Gremlin主要是一个懒惰的流处理语言。这意味着Gremlin在从遍历开始/头部获取更多数据之前，会尽其所能地完全处理当前在遍历管道中的任何遍历器。然而，在许多情况下，完全懒惰的计算是不可能的（或不切实际的）。当计算不是懒惰的时候，就存在一个“栅栏步骤”。有三种类型的障碍：

• CollectingBarrierStep
  如order(), sample(), aggregate(), barrier()等步骤。在步骤之前的所有遍历器被放入一个集合中，然后以某种方式（例如有序的）处理，然后将该集合一个一个地“流入（drained）”到下一个步骤。

• ReducingBarrierStep
  如fold(), count(), sum(), max(), min()等。在步骤之前的所有遍历器都被做“reduce”处理，并且一旦所有先前的遍历器被处理，一个单一的“reduced后的值（reduced value）”遍历器被发送到下一步。

• SupplyingBarrierStep
  如cap()。所有在这个步骤之前的遍历器被迭代（不处理），然后一些供应商（provided supplier）产生一个单一的遍历器来继续下一步。

在Gremlin OLAP中，在每个相邻顶点步骤的末尾可以引入一个栅栏。

关于范围的注意事项

范围枚举有两个常量：Scope.local和Scope.global。作用域决定作用域的特定步是与当前对象（本地）相关的，还是整个对象（全局）的整个对象流。
以下例子:

gremlin> g.V().has('name','marko').out('knows').count() //1\==>2gremlin> g.V().has('name','marko').out('knows').fold().count() //2\==>1gremlin> g.V().has('name','marko').out('knows').fold().count(local) //3\==>2gremlin> g.V().has('name','marko').out('knows').fold().count(global) //4\==>1

解释上述例子：
1、Marko知道两个人。
2、Marko的朋友列表被创建，因此，一个对象被计数（即单个列表）。
3、Marko的朋友列表被创建，并且本地计数产生该列表中的对象的数量。
4、count(global)与count()相同，因为大多数作用域步骤的默认行为是全局的。

• 支持范围的步骤
  count()
dedup()
max()
mean()
min()
order()
range()
limit()
sample()
tail()

Lambdas的注意事项

Gremlin支持Lambda表达式，但是并不推荐使用。以下使用Lambda表达式与不用Lambda表达式进行相同查询的语法比较：

gremlin> g.V().filter{it.get().value('name') == 'marko'}.               flatMap{it.get().vertices(OUT,'created')}.               map {it.get().value('name')} // 使用Lambda==>lopgremlin> g.V().has('name','marko').out('created').values('name') //不使用Lambda==>lop

建议用户当且仅当所需功能只有lambda表达式时，才使用lambda表达式。原因是，lambda不能被Gremlin的编译策略优化，因为它们不能被程序检查（参见遍历策略）。

注意，目前（截止0.2.0版本）还不能在Gremlin-Server上执行远程发来的lambda，也没有支持远程执行的驱动程序。