如何解决如何通过janusgraph中的自定义函数计算边缘的权重?
所以我们在Janusgraph中下图:
g.addV().property('nameV','source').as('1').
addV().property('nameV','destiny2').as('2').
addV().property('nameV','destiny4').as('3').
addE('connects').from('1').to('2').property('nameE','edge1').property('bw',2000).property('latency',100).
addE('connects').from('2').to('3').property('nameE','edge2').property('bw',100).property('latency',200).
addE('connects').from('1').to('3').property('nameE','edge3').property('bw',3000).property('latency',500).iterate();
,此查询使用带宽(bw)作为路径上每个边缘的权重,为我提供了两个节点之间的最短路径:
g.V().has('nameV','source').repeat(outE().inV().simplePath()).until(has('nameV','destiny4')).
path().as('p').
by(coalesce(values('bw'),constant(0.0))).
map(unfold().sum()).as('xyz').
select('p','xyz').
order().by('xyz',asc).limit(1).
next();
我需要的是一种使用自定义函数计算边缘(在查询时)的权重的方法,该函数使用边缘的参数,例如:100 * bw / latency
非常感谢您的帮助!
解决方法
您可以结合使用sack
和math
步骤来在Gremlin中完成所有操作
gremlin> g.withSack(0).
......1> V().has('nameV','source').
......2> repeat(outE().
......3> sack(sum).
......4> by(project('bw','lat').
......5> by('bw').
......6> by('latency').
......7> math('100*bw/lat')).
......8> inV().
......9> simplePath()).
.....10> until(has('nameV','destiny4')).
.....11> order().
.....12> by(sack(),desc).
.....13> path()
==>[v[0],e[6][0-connects->2],v[2],e[7][2-connects->4],v[4]]
==>[v[0],e[8][0-connects->4],v[4]]
已更新(已扩展):
要更改结果以包括计算出的值以及bw
的各个值,可以将path
和sack
合并到union
中步。使用local
步骤是为了将fold
分别应用于每个路径,而不是所有路径。
gremlin> g.withSack(0).
......1> V().has('nameV',desc).
.....13> local(
.....14> union(
.....15> path().
.....16> by('nameV').
.....17> by(valueMap('bw','latency')),.....18> sack()).
.....19> fold())
==>[[source,[bw:2000,latency:100],destiny2,[bw:100,latency:200],destiny4],2050.0]
==>[[source,[bw:3000,latency:500],600.0]
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