HugeGraph图数据库你可能不知道的小秘密

1. 看下图箭头指向，可以得出的信息：zhoney knows javeme 两个人都created Hugegraph->supports Gremlin 这是一条到达最底层的路径。Okram 与 mbroecheler 不认识，但都created Titan->supports Gremlin这个又是另外一条路经。另外：3:Gremlin、2:Titan、2:Hugegraph 分别代表什么意思呢？这其实是从外向内开始数的：最外层为（1:xxx）这一般不写；往里边数第二层为(2:xxx)这里分别对应着图中的 HugeGraph、Titan；然后是第三层（3:xxx）图中对应着 Gremlin。当然，这些数字是自动赋值的。你需要看清楚知道，才能查到自己想要的。学习的时候见到了很多（4:Gremlin）这样的示例，查询的结果肯定是不对的注意区分。
   
2. 示例：g.V().hasLabel('person').range(0, -1) 不加限制地查询所有类型为’person’的顶点
3. 示例：g.V().hasLabel('person').range(2, 5) 查询类型为’person’的顶点中的第2个到第5个 python 学多了会混淆！
4. 示例：g.V().hasLabel(‘software').has('name','HugeGraph').both().path() “HugeGraph”顶点到与其有直接关联的顶点的路径（仅包含顶点）如果想要同时获得经过的边的信息呢？可以用bothE().otherV()替换both() g.V().hasLabel('software').has('name','HugeGraph').bothE().otherV().path()// “HugeGraph”顶点到与其有直接关联的顶点的路径（包含顶点和边）
5. until()放在repeat()之前或之后的顺序是会影响逻辑的，放前面表示先判断再执行，放后面表示先执行后判断。对比如下两个语句的执行结果：
   g.V('okram').repeat(out()).until(hasLabel('person')).path()
g.V(‘okram').until(hasLabel('person')).repeat(out()).path()
6. 关于排序：
   order().by(incr): 将结果以升序输出，这也是默认的排序方式；
   order().by(decr): 将结果以降序输出；
   order().by(shuffle): 将结果以随机序输出，每次执行结果顺序都可能不一样
7. 获得各个地方人们的平均年龄
   // 根据地域分组，并得到各个组的平均年龄
   g.V().hasLabel('person').group().by('addr').by(values('age').mean())
   
8. 统计顶点的边数量的分布情况
   // 拥有相同数量边的顶点作为一组
   // 并获取每一组的顶点数量
   // 结果相当于：拥有m条边的顶点有n个
   g.V().groupCount().by(bothE().count())
   6条边的顶点一个：Gremlin 2条边的顶点六个
9. // 先获取顶点“2:HugeGraph”的入“created”顶点，再将每个顶点转化为出边（一条）：g.V(‘2:HugeGraph').in('created').map(outE())
   注意：顶点“javeme”其实是有三条边的，但是这里只打印出了一条。因为mapStep是一对一的转换，要想获取所有的边可以使用flatMap。
10. // 先获取顶点“2:HugeGraph”的入“created”顶点，再将每个顶点转化为出边（多条）：g.V(‘2:HugeGraph').in('created').flatMap(outE())
11. 另外值得一提的是：
    https://blog.csdn.net/javeme/article/details/82627396 这里的out、in、 both、other一定要特别特别特别的熟练。熟练运用这些做数据挖掘很方便如虎添翼。特别是综合运用里的那部分要熟练掌握：多度查询，查合作关系，关联关系等等。

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