如何通过Gremlin查询返回虚拟边实现指定路径可视化

该需求完全可以实现，不需要在原图中存储A到C的真实边，仅通过Gremlin查询构造符合可视化要求的虚拟边结构即可。

实现逻辑 #

AWS Neptune配套的Jupyter可视化组件只会识别你返回结果中符合点、边结构的字段，不会校验该边是否真实存在于图数据库中，因此我们只需要先遍历出A到C的关联路径，再从路径中提取首尾顶点，投影出符合边结构的虚拟数据即可。

基础查询示例 #

假设顶点属性name分别为A、B、C，边label为connect，你可以使用如下查询直接返回A到C的虚拟边：

g.V().has('name', 'A').as('source')
  // 遍历任意长度出边到C节点
  .repeat(out('connect')).until(has('name', 'C')).as('target')
  // 投影为边的标准结构
  .project('id', 'label', 'outV', 'inV')
  .by(constant('virtual_ac_001')) // 自定义虚拟边唯一ID，不要和现有边ID重复
  .by(constant('indirect_connect')) // 自定义虚拟边的label，可视化时可区分真实边
  .by(select('source').id())
  .by(select('target').id())

同时展示真实路径+虚拟边的查询 #

如果你需要同时渲染A->B->C的真实路径和A->C的虚拟关联，可以用union步骤合并两类结果：

g.V().has('name', 'A').repeat(out('connect')).until(has('name', 'C')).path().as('full_path')
  .union(
    // 展开真实路径的所有点、边
    unfold(),
    // 追加构造的虚拟边
    project('id', 'label', 'outV', 'inV')
      .by(constant('virtual_ac_001'))
      .by(constant('indirect_connect'))
      .by(select('full_path').head(local).id())
      .by(select('full_path').tail(local).id())
  )

可视化渲染注意事项 #

• 虚拟边的结构必须和真实边返回的字段保持一致，至少要包含outV（出顶点ID）、inV（入顶点ID）、label三个核心字段
• 自定义的虚拟边ID不能和图中已有的真实边ID重复，避免渲染冲突
• 该查询仅做数据投影，不会对原始图数据做任何修改

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Avner Levy