理解泰坦遍历
Understanding Titan Traversals
我正在尝试使用 titandb 编写一个高度可扩展的系统。我有一些节点高度连接的情况。
想象一下以下规模更大的示例。
现在我有以下几种情况：
- 我想找到节点X的所有好友。
- 我想找到节点 X 的特定朋友，例如 5.
对于场景 1，我这样做：g.V(X).out(friend).toList()。对于场景 2，我这样做：g.V(X).out(friend).hasId(5).next()。这两种遍历都可以工作，但随着 X 获得更多朋友，扩展性会很差。我可以通过在边缘标签上放置更多信息来优化这种情况吗？例如，如果在 X 和 5 之间的边缘，我将标签更改为 freind_with_5 以下内容会更快：
`g.V(X).out(freind_with_5).next()`
根据我的理解，这会更快，因为只会遍历 1 个边。但是，如果我对边缘标签进行这样的更改，我将如何找到 X 的所有朋友？
您可以将数据编码到您的边缘标签中，但我会说这样做的代价是使您的图形模式变得相当复杂，并且正如您所指出的那样，很难做像 "find all my friends" 这样的简单事情。我认为你不应该采用这种方法。
处理此问题的首选方法是 vertex-centric indices。如果您将任何数据反规范化到您的边缘，您应该考虑到这些索引（而不是将该数据编码到边缘标签中）。将朋友的一些唯一标识符放在 "friend" 边上并对其进行索引。
如果您的超级节点特别大（数百万+边），您还应该考虑 Titan 的 vertex partitioning 功能。
我正在尝试使用 titandb 编写一个高度可扩展的系统。我有一些节点高度连接的情况。 想象一下以下规模更大的示例。
现在我有以下几种情况：
- 我想找到节点X的所有好友。
- 我想找到节点 X 的特定朋友，例如 5.
对于场景 1，我这样做：g.V(X).out(friend).toList()。对于场景 2，我这样做：g.V(X).out(friend).hasId(5).next()。这两种遍历都可以工作，但随着 X 获得更多朋友，扩展性会很差。我可以通过在边缘标签上放置更多信息来优化这种情况吗？例如，如果在 X 和 5 之间的边缘，我将标签更改为 freind_with_5 以下内容会更快：
`g.V(X).out(freind_with_5).next()`
根据我的理解，这会更快，因为只会遍历 1 个边。但是，如果我对边缘标签进行这样的更改，我将如何找到 X 的所有朋友？
您可以将数据编码到您的边缘标签中，但我会说这样做的代价是使您的图形模式变得相当复杂，并且正如您所指出的那样，很难做像 "find all my friends" 这样的简单事情。我认为你不应该采用这种方法。
处理此问题的首选方法是 vertex-centric indices。如果您将任何数据反规范化到您的边缘，您应该考虑到这些索引（而不是将该数据编码到边缘标签中）。将朋友的一些唯一标识符放在 "friend" 边上并对其进行索引。
如果您的超级节点特别大（数百万+边），您还应该考虑 Titan 的 vertex partitioning 功能。