Как я могу получить и разбить на страницы пользовательский фид в IBM Graph (TitanDB), используя Gremlin/Tinkerpop

У меня есть очень простой новостной канал, смоделированный в IBM Graph (TitanDB при поддержке Cassandra), как показано ниже:

Я пытаюсь написать запрос, который делает следующее:

  1. Начать с вершины USER: John.Smith
  2. Получить 15 самых последних сообщений от пользователей FRIENDS в сочетании с его собственным.
  3. Проверьте, если USER: John.Smith нравится любой из этих постов и вернуться как простой is_liked логическое свойство для каждого поста.

Есть несколько предварительных условий для этого запроса:

  • В каждом возвращаемом сообщении указаны свойства публикации USER также должны быть возвращены. Ради этого вопроса только avatar собственность обязательна.
  • Я должен быть в состоянии разбить эти результаты на страницы. т.е. после того, как я получил 15 лучших сообщений, мне нужно иметь возможность вернуть следующие 15, затем следующие и т. д.

У меня нет проблем получить друзей пользователей, и их LATEST_POSTS:

g.V().hasLabel("USER").has("userid", "John.Smith").both("FRIEND").out("LATEST_POST");

Я прочитал документацию Tinkerpop, но все еще теряюсь в том, как начать использовать этот запрос для удовлетворения моих требований.

Кроме того, любые комментарии к этому подходу с точки зрения производительности, моделирования данных, схемы или рекомендаций по индексированию были бы чрезвычайно полезными. т.е. следует ли ожидать, что этот подход сможет извлекать каналы в реальном времени в масштабе?

Заранее спасибо.

Источник

2 ответа

Решение

Для данной схемы графа запрос будет выглядеть примерно так:

g.V().has("user", "userid", "John.Smith").as("john").
  union(identity(), both("FRIEND")).as("user").
  out("LATEST_POST").
  flatMap(emit().repeat(out("PREVIOUS_POST")).range(page * pageSize, (page + 1) * pageSize)).as("post").
  choose(__.in("LIKED").where(eq("john")), constant(true), constant(false)).as("likedByJohn")
  select("user", "post", "likedByJohn")

Но Алаа уже указал, что этот подход не будет масштабироваться и как вы могли бы улучшить свою схему графа.

Источник

Вы должны проверить рецепт пагинации в http://tinkerpop.apache.org/docs/3.2.3-SNAPSHOT/recipes/. Вот упрощенный способ извлечения одного диапазона / страницы за раз

gremlin> g.V().hasLabel('person').range(0,2)
==>v[1]
==>v[2]
gremlin> g.V().hasLabel('person').range(2,4)
==>v[4]
==>v[6]

Что касается имеющейся у вас модели, я бы не стал использовать ребро LATEST_POST, так как вам нужно будет обновлять это ребро каждый раз, когда у пользователя появляется новое сообщение. Лучше добавить свойство отметки времени к сообщению, и вы всегда можете отсортировать возвращенные результаты по отметке времени, чтобы получить последнее сообщение.

Источник
Другие вопросы по тегам