深入学习Gremlin（3）：has条件过滤

第3期 Gremlin Steps：

hasLabel(labels…​)、hasId(ids…​)、has(key, value)、has(label, key, value)、has(key, predicate)、hasKey(keys…​)、hasValue(values…​)、has(key)、hasNot(key)

本系列文章的Gremlin示例均在HugeGraph图数据库上执行，环境搭建可参考准备Gremlin执行环境，本文示例均以其中的“TinkerPop关系图”为初始数据。

上一期：深入学习Gremlin（2）：边的遍历操作

Has Step说明

在众多Gremlin的语句中，有一大类是filter类型，顾名思义，就是对输入的对象进行条件判断，只有满足过滤条件的对象才可以通过filter进入下一步。

has语句是filter类型语句的代表，能够以顶点和边的属性作为过滤条件，决定哪些对象可以通过。has语句包括很多变种：

• hasLabel(labels…​): 满足一个label就可以通过
• hasId(ids…​): 满足一个ID就可以通过
• has(key, value): 有“key=value”property的通过
• has(label, key, value): 有“key=value”且label的通过
• has(key, predicate): 有key且对应的value满足predicate
• hasKey(keys…​): properties包含所有的key才能通过
• hasValue(values…​): properties包含所有的value才能通过
• has(key): 有这个属性的通过
• hasNot(key): 没有这个属性的通过
• has(key, traversal): Remove the traverser if its object does not yield a result through the traversal off the property value

TinkerPop规范中，也可以对Vertex Property进行has()操作，前提是图支持meta-property。HugeGraph不支持meta-property，因此本文不会有Vertex Property相关的has()示例。

实例讲解

在HugeGraph中，按property的值查询之前，应该对property建立索引，否则将无法查到结果并引发异常。（有两个例外，Vertex的PrimaryKeys和Edge的SortKeys，具体参见HugeGraph官网）

// 对‘person’的‘addr’属性建立secondary索引，可以对Text类型property按值进行查询
graph.schema().indexLabel('personByCity').onV('person').by('addr').secondary().ifNotExist().create()
// 对‘person’的‘age’属性建立range索引，可以对Number类型property进行范围查询
graph.schema().indexLabel('personByAge').onV('person').by('age').range().ifNotExist().create()
   
   
   
   

    
    
    
    
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1. hasLabel(label...)，通过label来过滤顶点或边，满足label列表中一个即可通过

// 查询label为"person"的顶点
g.V().hasLabel('person')
   
   
   
   

    
    
    
    
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// 查询label为"person"或者"software"的顶点
g.V().hasLabel('person', 'software')
   
   
   
   

    
    
    
    
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2. hasId(ids…​)，通过id来过滤顶点或者边，满足id列表中的一个即可通过

// 查询id为"zhoney"的顶点
g.V().hasId('zhoney')
   
   
   
   

    
    
    
    
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// 查询id为“zhoney”或者“3:HugeGraph”的顶点
g.V().hasId('zhoney', '3:HugeGraph')
   
   
   
   

    
    
    
    
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3. has(key, value)，通过属性的名字和值来过滤顶点或边

// 查询“addr”属性值为“Beijing”的顶点
g.V().has('addr', 'Beijing')
   
   
   
   

    
    
    
    
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4. has(label, key, value)，通过label和属性的名字和值过滤顶点和边

// 查询label为“person”且“addr”属性值为“Beijing”的顶点
g.V().has('person', 'addr', 'Beijing')
   
   
   
   

    
    
    
    
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5. has(key, predicate)，通过对指定属性用条件过滤顶点和边

// 查询“addr”属性值为“Beijing”的顶点
g.V().has('age', gt(20))
   
   
   
   

    
    
    
    
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6. hasKey(keys…​): properties包含所有的key才能通过

// 查询包含属性“age”的顶点
g.V().hasKey('age')
   
   
   
   

    
    
    
    
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HugeGraph目前不支持hasKey()传递多个key

7. hasValue(values…​): properties包含所有的value才能通过

// 查询包含属性值“Beijing”的顶点
g.V().hasValue('Beijing')
   
   
   
   

    
    
    
    
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8. has(key): 有这个属性的通过，等价于hasKey(key)

// 查询包含属性“age”的顶点
g.V().has('age')
   
   
   
   

    
    
    
    
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9. hasNot(key): 没有这个属性的通过

// 查询没有属性“age”的顶点
g.V().hasNot('age')
   
   
   
   

    
    
    
    
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由于has()语句对Vertex和Edge的用法一样，本文仅给出了Vertex的示例。Edge的大家可以自行尝试。

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