如何使用Gremlin实现分组聚合：根据指定零件查询关联作业

报错原因 #

原代码中，select('job', 'part')会生成包含Job顶点和Part顶点的Map对象，后续group().by('job')试图直接以Map中的Job顶点作为分组键。部分图数据库（如AWS Neptune）在处理这种分组逻辑时，会误将Map对象当作Element类型处理，触发LinkedHashMap cannot be cast to Element的类型转换异常。

修复后的Gremlin代码 #

g.V().hasLabel('Parts').has('~id', within('2197001','6D9157','6V8636','336027','6V3831','2554534','2531351'))
  .as('part')
  .out('part_used_in_job')
  .as('job')
  .select('job', 'part')
  .group()
    .by(select('job').values('~id')) // 改用Job的ID作为分组键，避免Element类型问题
    .by(select('part').values('~id').fold())

代码说明 #

1. 保留原有的Part顶点筛选、关联Job顶点的核心逻辑
2. 将分组键从Job顶点对象替换为Job的~id属性值，彻底规避类型转换问题
3. 最终输出格式符合需求：以Job的ID为键，对应的零件ID数组为值，示例输出如下：

   {
     "job1": ["Part1","Part2","Part3"],
     "job2": ["Part2","Part4"]
   }
   

简化版可选代码 #

如果不需要保留原代码的select结构，也可以用更简洁的写法实现相同功能：

g.V().hasLabel('Parts').has('~id', within('2197001','6D9157','6V8636','336027','6V3831','2554534','2531351'))
  .out('part_used_in_job')
  .group()
    .by('~id')
    .by(__.in('part_used_in_job').has('~id', within('2197001','6D9157','6V8636','336027','6V3831','2554534','2531351')).values('~id').fold())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aditya