janusgraph-遍历图的语言
精确查询
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语句含义 |
测试语句 |
执行时间 |
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查询顶点标签为FALV的顶点数量 |
g.V().hasLabel('FALV').count() |
2400s |
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查询顶点属性中id为19012201 |
clockWithResult(1) {g.V().has('id','19012201') } |
0.18540099999999998s |
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查询顶点属性中id为19012201 |
clockWithResult(1) {g.V().has('id','19012201').valueMap().next()} |
1.309877s |
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查询顶点属性中id为19012201 |
clockWithResult(1) {g.V().has('KUAN','id','19012201') } |
0.114287ms |
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查询顶点属性中id为19012201 |
clockWithResult(1) {g.V().has('KUAN','id','19012201').valueMap().next()} |
1.752052ms |
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查询出顶点属性中内容为。。。的顶点 |
g.V().has('neirong','<p> 本法所称农业机械化，是指运用先进适用的农业机械装备农业，改善农业生产经营条件，不断提高农业的生产技术水平和经济效益、生态效益的过程。</p>').values() |
0. 228ms |
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查询顶点属性中id为'403116' |
g.V().has('id','403116').profile() |
60.364ms |
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查询顶点属性中效力级别为2的顶点 |
g.V().has('xiaolijibie','2').limit(10).valueMap() |
只查询出一条数据 |
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查询包含属性值xiaolijibie的顶点 |
g.V().has('xiaolijibie') |
不使用索引 |
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查询属性vlabel为法律的 |
g.V().has('vlabel','FALV').valueMap() |
遍历所有的顶点进行输出 |
2. 模糊查询
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语句语义 |
测试语句 |
执行时间 |
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查询出顶点属性中包含’建设’ |
g.V().where(properties().hasValue(textContainsFuzzy("建设"))).limit(20).valueMap() |
0.253718ms |
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查询出顶点为FALV属性中包含’建设’前20 |
g.V().hasLabel('FALV').where(properties().hasValue(textContainsFuzzy("建设"))).limit(20) |
2400s |
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查询出顶点属性包含’建设’的顶点数 |
clockWithResult(1) {g.V().where(properties().hasValue(textContainsFuzzy("建设"))).count().next()} |
会遍历所有的顶点 |
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查询出顶点属性包含’建设’的顶点数，限制为两个 |
g.V().where(properties().hasValue(textContainsFuzzy("建设"))).limit(2).profile() |
162.023ms |
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clockWithResult(1) {g.V().where(properties().hasValue(textContainsFuzzy("北京市"))).has('id','19240800').valueMap().next()} |
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模糊匹配共和国 |
clockWithResult(1){g.V().where(properties().hasValue(textContainsFuzzy("共和国"))).valueMap().next()} |
250127.85826799998ms |
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查询法律中有中国的顶点 |
g.V().where(properties().hasValue(textContainsFuzzy("中国"))).has('vlabel','FALV') |
遍历所有的顶点 |
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模糊匹配北京和建设两个关键字 |
clockWithResult(1) {g.V().where(properties().hasValue(textContainsFuzzy("北京市"))).where(properties().hasValue(textContainsFuzzy("建设"))).valueMap().next()} |
49961.617301ms |
3. 谓词查询
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语句含义 |
测试语句 |
执行时间 |
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查询所有定点数量 |
g.V().count() |
97s |
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查询所有的边数量 |
g.E().count() |
2400s |
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查询法律标签有out关系的顶点 |
g.V().hasLabel('FALV').out().limit(10) |
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查询一个顶点具有out方向的邻接点 |
clockWithResult(1){g.V().has('id','332734').out('FALVFATIAO').count().next()} |
3.349717ms |
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分组查看 |
g.V().groupCount().by(label) |
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4. 探索查询
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语句语义 |
测试语句 |
执行时间 |
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查询某个实体的向外关系 |
clockWithResult(1) {g.V().has('id','19013190').out().next()}; |
1.353237ms |
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查询某个实体的向内关系 |
clockWithResult(1) {g.V().has('id','19013104').in().next()}; |
1.7450409999999998ms |
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多关系查询
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输入实体类型＋属性约束，返回一个实体及其所有一级关系
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clockWithResult(1) {g.V().has('id', '19012335').outE().inV().path().by(valueMap(true)).next()} |
2.051107ms |
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查询与顶点id为332734有直接关联的顶点以及边的关系 |
g.V().has('id','332734').bothE().otherV().path().profile() |
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查询与顶点id为332734有直接关联的顶点 |
g.V().has('FALVFAGUI','id','332734').both().path().profile() |
4.840 |
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两点之间是否有路径存在 |
g.V('983044208').repeat(out()).until(hasId('983044200')).path().profile |
18ms |
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路径为三的探索 |
v=g.V().has('id','332733').out('FALVFATIAO').out('FATIAOKUAN').out('KUANXIANG').valueMap() |
1822.820ms |
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该顶点所有的向外边为款的结果全部输出 |
g.V(v).repeat(out('KUANXIANG')).emit().valueMap() |
1ms |
