如何使用Gremlin查询在Neptune数据库中获取多个用户的共同好友

我懂你现在的需求——想找出同时是A和B（甚至更多用户）的共同好友，而不是他俩所有好友的合集对吧？你之前写的查询确实会返回A的好友加上B的好友，那咱们来调整下逻辑，实现精准的共同好友筛选。

这里给你两种实用的方案，适配不同的场景：

方案一：分组统计法（适配2个及以上用户） #

这种方法扩展性很强，不管是2个还是N个用户都能轻松应对，核心思路是统计每个好友被多少目标用户关联，筛选出关联次数等于目标用户数量的好友：

g.V().has('users','id', within('A', 'B')).out('friend_with')
  .groupCount().by('id')
  .unfold()
  .where(select(values).is(eq(2)))
  .select(keys)

逻辑拆解： #

1. 先定位到id为A和B的用户节点
2. 遍历他们的friend_with关联，拿到所有好友节点
3. 按好友的id分组统计出现次数（比如同时是A和B好友的人，次数会是2）
4. 展开统计结果，筛选出次数等于2的条目
5. 最后提取对应的好友id

如果是3个用户的共同好友，只需要把eq(2)改成eq(3)就行，非常灵活。

方案二：交集法（适合2个用户场景） #

如果只是找两个用户的共同好友，用交集的逻辑会更直观，直接取两个用户好友集合的交集：

g.V().has('users','id','A').out('friend_with').id().intersect(
  __.V().has('users','id','B').out('friend_with').id()
)

这种写法逻辑清晰，一眼就能看明白是取A的好友和B的好友的重叠部分，但用户数量多的话嵌套起来会比较繁琐，所以更适合两两查询的场景。

额外补充： #

如果不只是要好友id，还需要获取好友的完整属性信息，可以在方案一的基础上稍作修改：

g.V().has('users','id', within('A', 'B')).out('friend_with')
  .groupCount().by('id')
  .unfold()
  .where(select(values).is(eq(2)))
  .select(keys)
  .map(g.V().has('users','id', it))

这样就能拿到每个共同好友的完整节点数据了。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Aditya