CosmosDB gremlin 图：按顶点对顶点和边进行分组

Question

上下文

我正在处理一个非常复杂的图表，但为了更容易理解和给出答案，我创建了以下图表的抽象/简化：

A1 -owns-> B1 -approves-> C1
              -approves-> C2
              -approves-> C3

   -owns-> B2 -approves-> C1

   -owns-> B3 -approves-> C1
              -approves-> C3

A2 -owns-> B4 -approves-> C1
              -approves-> C2
              -approves-> C3

   -owns-> B5 -approves-> C1
              -approves-> C2

   -owns-> B6 -approves-> C1
              -approves-> C3

重要提示：您必须假设 A、B 和 C（以及“批准”边缘具有属性）。感谢@Kelvin Lawrence，我重新创建了图表：

g.addV('A1').property('name','A1Name').property('code','A1Code').as('a1').
  addV('A2').property('name','A2Name').property('code','A2Code').as('a2').
  addV('B1').property('name','B1Name').property('code','B1Code').as('b1').
  addV('B2').property('name','B2Name').property('code','B2Code').as('b2').
  addV('B3').property('name','B3Name').property('code','B3Code').as('b3').
  addV('B4').property('name','B4Name').property('code','B4Code').as('b4').
  addV('B5').property('name','B5Name').property('code','B5Code').as('b5').
  addV('B6').property('name','B6Name').property('code','B6Code').as('b6').
  addV('C1').property('name','C1Name').property('code','C1Code').as('c1').
  addV('C2').property('name','C2Name').property('code','C2Code').as('c2').
  addV('C3').property('name','C3Name').property('code','C3Code').as('c3').
  addE('owns').from('a1').to('b1').
  addE('owns').from('a1').to('b2').
  addE('owns').from('a1').to('b3').
  addE('owns').from('a2').to('b4').
  addE('owns').from('a2').to('b5').
  addE('owns').from('a2').to('b6').
  addE('approves').property('type','00').from('b1').to('c1').
  addE('approves').property('type','01').from('b1').to('c2').
  addE('approves').property('type','02').from('b1').to('c3').
  addE('approves').property('type','03').from('b2').to('c1').
  addE('approves').property('type','04').from('b3').to('c1').
  addE('approves').property('type','00').from('b3').to('c3').
  addE('approves').property('type','01').from('b4').to('c1').
  addE('approves').property('type','02').from('b4').to('c2').
  addE('approves').property('type','03').from('b4').to('c3').
  addE('approves').property('type','04').from('b5').to('c1').
  addE('approves').property('type','00').from('b5').to('c2').
  addE('approves').property('type','01').from('b6').to('c1').
  addE('approves').property('type','02').from('b6').to('c3')

---

问题/我需要什么

以A1的id作为输入，我想检索数据如下（解释如下）：

[
 C1
 {
  properties,
  [
  {
   B1 { properties },
   approvedbyB1 { properties }
  },
  {
   B2 { properties },
   approvedbyB2 { properties }
  },
  {
   B3 { properties },
   approvedbyB3 { properties }
  }
  ]
 },
 C2
 {
  properties,
  [
  {
   B1 { properties },
   approvedbyB1 { properties }
  },
  {
   B2 { properties }
  },
  {
   B3 { properties },
  }
  ]
 },
 C3
 {
  properties,
  [
  {
   B1 { properties },
   approvedbyB1 { properties }
  },
  {
   B2 { properties }
  },
  {
   B3 { properties },
   approvedbyB3 { properties }
  }
  ]
 }
]

本质上，它是一个“C”列表（及其所有属性），其中包含一个由给定“A”拥有的“B”列表（及其所有属性及其各自的批准，如果存在）。

使用“A1”作为输入，理想情况下，结果如下所示：

[
  C1:[B1{B1approval}, B2{B2approval}, B3{B3approval}],
  C2:[B1{B1approval}, B2, B3],
  C3:[B1{B1approval}, B2, B3{B3approval}
]

但是这样的事情也是可以接受的：

[
  C1:[B1{B1approval}, B2{B2approval}, B3{B3approval}],
  C2:[B1{B1approval}],
  C3:[B1{B1approval}, B3{B3approval}
]

注意：检索整个对象及其所有属性对我来说很重要，而不仅仅是 id。

---

结论/我已经尝试过了

我正在为 Gremlin 图使用 CosmosDB 实现，我尝试过使用 union、select、where 和 groupby 步骤，但我没有设法以这种方式检索数据。

正如我之前所说，如果 JSON 在未经批准的情况下不包含“Bs”也是可以接受的，但理想情况下我需要该信息。

如果您需要更多信息来了解或以特定方式解决问题，请告诉我。

提前致谢！

Answer 1

首先，我创建了以下步骤来创建您描述的图表。

g.addV('A1').as('a1').
  addV('A2').as('a2').
  addV('B1').as('b1').
  addV('B2').as('b2').
  addV('B3').as('b3').
  addV('B4').as('b4').
  addV('B5').as('b5').
  addV('B6').as('b6').
  addV('C1').as('c1').
  addV('C2').as('c2').
  addV('C3').as('c3').
  addE('owns').from('a1').to('b1').
  addE('owns').from('a1').to('b2').
  addE('owns').from('a1').to('b3').
  addE('owns').from('a2').to('b4').
  addE('owns').from('a2').to('b5').
  addE('owns').from('a2').to('b6').
  addE('approves').from('b1').to('c1').
  addE('approves').from('b1').to('c2').
  addE('approves').from('b1').to('c3').
  addE('approves').from('b2').to('c1').
  addE('approves').from('b3').to('c1').
  addE('approves').from('b3').to('c3').
  addE('approves').from('b4').to('c1').
  addE('approves').from('b4').to('c2').
  addE('approves').from('b4').to('c3').
  addE('approves').from('b5').to('c1').
  addE('approves').from('b5').to('c2').
  addE('approves').from('b6').to('c1').
  addE('approves').from('b6').to('c3')      

接下来我们可以沿着A1的路径找到对应的C1,C2,C3

gremlin> g.V().hasLabel('A1').out('owns').out('approves').dedup().label()
==>C1
==>C2
==>C3 

完成后，我们可以找到 Bs

gremlin>  g.V().hasLabel('A1').as('a1').
......1>        out('owns').
......2>        out('approves').
......3>        dedup().
......4>        group().
......5>          by(label).
......6>          by(__.in('approves').where(__.in('owns').as('a1')).label().fold())

==>[C3:[B1,B3],C1:[B1,B2,B3],C2:[B1]]   

借助这些构建块，您应该能够生成所需的准确查询。由于您的示例架构中没有属性，因此我无法显示这些属性。