图谱结构：

其中query标签的结构：

列名	类型	说明
id	integer	唯一主键
class	string	类别

a_[a|b|c|d|e|f]标签的结构

列名	类型	说明
id	integer	唯一主键
class	string	类别，关联到query的类别
name	string	名称

 b_[a|b|c|d|e|f]标签的结构

列名	类型	说明
id	integer	唯一主键
class	string	类别，关联到前缀标签a的类别
name	string	名称，关联到前缀标签a的名称
index	integer	序号

数据规模：

类别总数：100，每个类别名称数：100，每个类别名称序号总数：10

数据生成脚本：

import pymysql
from itertools import productmydb = pymysql.connect(host="localhost",user="",passwd="",database="test_graph"
)classes, names = 100, 100mycursor = mydb.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
mydb.begin()
mycursor.execute('delete from query;')
mycursor.execute('delete from entity;')
mycursor.execute('delete from relation;')
mycursor.execute('alter table query auto_increment=1')
mycursor.execute('alter table entity auto_increment=1')
mycursor.execute('alter table relation auto_increment=1')
for i in range(classes):mycursor.execute(f'insert into query(class) values({i})')for i, k, name in product(range(classes), 'abcdef', range(names)):mycursor.execute(f"insert into entity(class, `table`, `name`) values({i},'a_{k}', 'name_{name}')")for i, k, name, index in product(range(classes), 'abcdef', range(names), range(10)):mycursor.execute(f"insert into entity(class, `table`, `name`, `index`) values({i},'b_{k}', 'name_{name}', {index})")print('-----------------------------------')
for k in 'abcdef':mycursor.execute(f"insert into relation(h, h_table, r, t, t_table) select query.id, 'query', 'query', entity.id, 'a_{k}'"f" from query, entity where query.class = entity.class and entity.table = 'a_{k}'")for k in 'abcdef':mycursor.execute(f"insert into relation(h, h_table, r, t, t_table) select ea.id, 'a_{k}', 'ab', eb.id, 'b_{k}' "f" from entity ea, entity eb where ea.name = eb.name and ea.class = eb.class and ea.table = 'a_{k}' and eb.table = 'b_{k}'")mydb.commit()
mycursor.close()

 优化方法：

1、简化返回接口

一次不要返回太多内容和太多字段

2、接口分离

查询较慢的部分（例如聚合运算统计数量）可以单独分离成一个接口以提高整体的体验

3、关键字段引入索引

g.V().hasLabel("label").values("name").fold().order(Scope.local).index().unfold().order().by(__.tail(Scope.local, 1)) 

4、并行处理

执行多条语句时可并行处理，如下所示，程序总体执行时间为2s

import asyncio
import timedef r1(a, b):time.sleep(a)return 1 + bdef r2(a):time.sleep(a)return 2 + aasync def run(loop):task1 = loop.run_in_executor(None, r1, 1, 4)task2 = loop.run_in_executor(None, r2, 2)return await task1 + await task2if __name__ == "__main__":loop = asyncio.new_event_loop()print(loop.run_until_complete(run(loop)))

5、使用查询节点，尽量使用边的关系，避免使用标签前缀匹配

例如下面语句的执行时间为0.25s

g.V().filter{it.get().label().startsWith('a')}.has('class','59')
.has('name', 'name_5').valueMap('id', 'class', 'name').limit(10)

优化后的如下语句执行时间为0.04s

g.V().hasLabel('query').has('class','59').outE().inV()
.has('name', 'name_5').valueMap('id', 'class', 'name').limit(10)

6、使用边的关系和结果聚集

对于查询class=59，找出所有name的标签的index

方法一：

第一步：找出class对应的所有name，时间0.03s

g.V().hasLabel('query').has('class', '59').outE().inV()
.outE.valueMap('class', 'name').dedup('class', 'name')

第二步：找出每个name的index，每条语句执行时间为0.62s

g.V().filter{it.get().label().startsWith('b')}.has('class','59')
.has('name', 'name_5').valueMap('index').dedup('index')

或者执行下面语句，每条语句执行时间为0.04s

g.V().hasLabel('query').has('class', '59')
.outE().inV().has('name', 'name_5').outE().inV()
.valueMap('index').dedup('index')

使用并发访问最短可到0.04秒，但是又100个名称，需要执行101次请求

方法二：使用聚集的方法，如下，时间0.08s

g.V().hasLabel('query').has('class', '59').outE()
.inV().as('class', 'name', 'indexes')
.project('class', 'name', 'indexes').by('class').by('name')
.by(__.outE().inV().valueMap('index').fold())

方法三：使用group语句，时间为0.27s，当组数过多时性能有所降低

g.V().hasLabel('query').has('class', '59').outE().inV().outE().inV()
.group().by('name').by(valueMap('index').fold()).unfold()

参考资料：

Python：协程中 Task 和 Future 的理解及使用 - 简书

Gremlin中文文档

Gremlin -- 常用查询用法 - 云+社区 - 腾讯云

深入学习Gremlin（16）：结果聚集与展开 - 程序员大本营