グラフと探索に関するプロパティの発見

グラフと探索に関する単純な情報を発見します。

スキーマとデータがグラフに挿入された後は、情報が正しいことを確認するのが重要です。挿入されたデータに関する単純な情報をチェックすることは、探索を開始する有効な方法です。グラフによるデータの格納方法を確認するには、graph.schema()呼び出しを使用します。

手順

頂点の数をチェックしてデータが読み込まれているかどうかを確認するには、グラフ探索インスタンスgを使用します。このコマンドは、下記に示す探索コマンドと同様に、Gremlin Serverに対するリモート・コマンドです。
```
g.V().count()
```
```
==>56
```
読み込まれた頂点のプロパティを確認します。nameの値が「Julia Child」である頂点に関するすべての情報を見つけます。
```
g.V().has('name','Julia Child').valueMap()
```
```
==>{gender=[F], name=[Julia Child]}
```
読み込まれたエッジのプロパティを確認します。ラベルratedを持つエッジに関するすべての情報を見つけます。
```
g.E().hasLabel('rated').values()
```
```
==>5
==>Pretty tasty!
==>2014-01-01T00:00:00Z
```

頂点のID情報を見つけます。

g.V().hasLabel('FridgeSensor').id()

==>{~label=FridgeSensor, sensor_id=93c4ec9b-68ff-455e-8668-1056ebc3689f, city_id=santaCruz}
==>{~label=FridgeSensor, sensor_id=9c23b683-1de2-4c97-a26a-277b3733732a, city_id=sacramento}
==>{~label=FridgeSensor, sensor_id=eff4a8af-2b0d-4ba9-a063-c170130e2d84, city_id=sacramento}

describe()ステップを使用して、スキーマ情報を発見します。この探索ステップにより、下記の代替方法と同じ情報のリストがソートされて表示されます。

schema.describe()

==>schema.propertyKey("member_id").Smallint().single().create()
schema.propertyKey("instructions").Text().single().create()
schema.propertyKey("amount").Text().single().create()
schema.propertyKey("gender").Text().single().create()
schema.propertyKey("year").Int().single().create()
schema.propertyKey("calories").Int().single().create()
schema.propertyKey("stars").Int().single().create()
schema.propertyKey("community_id").Int().single().create()
schema.propertyKey("ISBN").Text().single().create()
schema.propertyKey("name").Text().single().create()
schema.propertyKey("comment").Text().single().create()
schema.propertyKey("timestamp").Timestamp().single().create()
schema.edgeLabel("authored").multiple().create()
schema.edgeLabel("rated").multiple().properties("timestamp", "stars", "comment").create()
schema.edgeLabel("includedIn").multiple().create()
schema.edgeLabel("created").multiple().properties("year").create()
schema.edgeLabel("includes").multiple().properties("amount").create()
schema.vertexLabel("meal").properties("name", "timestamp", "calories").create()
schema.vertexLabel("ingredient").properties("name").create()
schema.vertexLabel("author").properties("name", "gender").create()
schema.vertexLabel("book").properties("name", "year", "ISBN").create()
schema.vertexLabel("recipe").properties("name", "instructions").create()
schema.vertexLabel("reviewer").properties("name").create()
schema.edgeLabel("authored").connection("author", "book").connection("book", "author").add()
schema.edgeLabel("rated").connection("recipe", "reviewer").connection("reviewer", "recipe").add()
schema.edgeLabel("includedIn").connection("meal", "recipe").connection("meal", "book").connection("book", "recipe").connection("book", "meal").connection("recipe", "book").connection("recipe", "meal").add()
schema.edgeLabel("created").connection("author", "recipe").connection("recipe", "author").add()
schema.edgeLabel("includes").connection("ingredient", "recipe").connection("recipe", "ingredient").add()
gremlin> schema.edgeLabel('includes').describe()
==>schema.edgeLabel("includes").multiple().properties("amount").create()
schema.edgeLabel("includes").connection("ingredient", "recipe").connection("recipe", "ingredient").add()
gremlin> schema.vertexLabel('author').describe()
==>schema.vertexLabel("author").properties("name", "gender").create()

スキーマ情報を発見する代替方法では、valueMap()ステップが探索に使用されます。

schema.traversal().V().valueMap()

==>{mode=[Development]}
==>{name=[author]}
==>{name=[recipe]}
==>{name=[ingredient]}
==>{name=[book]}
==>{name=[meal]}
==>{name=[reviewer]}
==>{name=[byName], type=[Secondary]}
==>{name=[includedIn], directionality=[Bidirectional], cardinality=[Multiple]}
==>{name=[fridgeItem_single]}
==>{name=[rated], directionality=[Bidirectional], cardinality=[Multiple]}
==>{name=[fridgeItem_multiple]}
==>{dataType=[Timestamp], name=[timestamp], cardinality=[Single]}
==>{dataType=[Text], name=[ISBN], cardinality=[Single]}
==>{dataType=[Text], name=[category], cardinality=[Single]}
==>{name=[byLocation]}
==>{dataType=[Int], name=[year], cardinality=[Single]}
==>{name=[ratedByStars], directionality=[OUT]}
==>{dataType=[Text], name=[gender], cardinality=[Single]}
==>{unique=[false], name=[byIngredient], type=[Materialized]}
==>{dataType=[Text], name=[instructions], cardinality=[Single]}
==>{unique=[false], name=[byReviewer], type=[Materialized]}
==>{unique=[false], name=[byRecipe], type=[Materialized]}
==>{unique=[false], name=[byMeal], type=[Materialized]}
==>{dataType=[Int], name=[stars], cardinality=[Single]}
==>{dataType=[Text], name=[comment], cardinality=[Single]}
==>{dataType=[Int], name=[calories], cardinality=[Single]}
==>{dataType=[Text], name=[blah], cardinality=[Single]}
==>{dataType=[Text], name=[amount], cardinality=[Single]}
==>{name=[created], directionality=[Bidirectional], cardinality=[Multiple]}
==>{name=[includes], directionality=[Bidirectional], cardinality=[Multiple]}
==>{dataType=[Bigint], name=[member_id], cardinality=[Single]}
==>{name=[authored], directionality=[Bidirectional], cardinality=[Multiple]}
==>{dataType=[Text], name=[country], cardinality=[Multiple]}
==>{dataType=[Text], name=[item_mult], cardinality=[Multiple]}
==>{dataType=[Int], name=[community_id], cardinality=[Single]}
==>{dataType=[Text], name=[livedIn], cardinality=[Single]}
==>{dataType=[Text], name=[item_single], cardinality=[Single]}
==>{dataType=[Text], name=[name], cardinality=[Single]}

注意: クエリー対象の頂点またはエッジに非常に多くのプロパティ・キーがある場合、プロパティを指定せずにvalueMap()を指定すると、スロー・クエリーのレイテンシーが発生する可能性があります。valueMap('name')のように特定のプロパティを指定できます。

valueMap()をvalueMap(true)に変更すると、各フィールドのIDが追加されます。

graph.schema().traversal().V().valueMap(true)

==>{mode=[Development], id=0, label=schema}
==>{id=129, label=incident}
==>{id=133, label=incident}
==>{id=73, label=incident}
==>{id=137, label=incident}
==>{id=77, label=incident}
==>{id=141, label=incident}
==>{id=32784, dataType=[Text], name=[comment], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=32782, name=[rated], directionality=[Bidirectional], label=edgeLabel, cardinality=[Multiple]}
==>{id=32783, dataType=[Int], name=[stars], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=85, label=incident}
==>{id=149, label=incident}
==>{id=32780, dataType=[Timestamp], name=[timestamp], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=32781, dataType=[Int], name=[calories], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=32769, dataType=[Smallint], name=[member_id], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=94, label=incident}
==>{id=32767, dataType=[Int], name=[community_id], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=98, label=incident}
==>{id=108, label=incident}
==>{id=32775, name=[authored], directionality=[Bidirectional], label=edgeLabel, cardinality=[Multiple]}
==>{id=112, label=incident}
==>{id=32776, name=[created], directionality=[Bidirectional], label=edgeLabel, cardinality=[Multiple]}
==>{id=1, name=[author], label=vertexLabel}
==>{id=32773, dataType=[Text], name=[ISBN], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=2, name=[book], label=vertexLabel}
==>{id=32774, dataType=[Text], name=[instructions], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=3, name=[recipe], label=vertexLabel}
==>{id=32771, dataType=[Text], name=[gender], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=4, name=[ingredient], label=vertexLabel}
==>{id=116, label=incident}
==>{id=32772, dataType=[Int], name=[year], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=5, name=[meal], label=vertexLabel}
==>{id=6, name=[reviewer], label=vertexLabel}
==>{id=32770, dataType=[Text], name=[name], label=propertyKey, cardinality=[Single]}
==>{id=32779, name=[includedIn], directionality=[Bidirectional], label=edgeLabel, cardinality=[Multiple]}
==>{id=125, label=incident}
==>{id=32777, name=[includes], directionality=[Bidirectional], label=edgeLabel, cardinality=[Multiple]}
==>{id=32778, dataType=[Text], name=[amount], label=propertyKey, cardinality=[Single]}

traversal()を実行すると、TraversalSourceのタイプに加え、頂点とエッジのスキーマ要素の数に関する情報が提供されます。
```
schema.traversal()
```
```
==>graphtraversalsource[tinkergraph[vertices:58 edges:106], standard]
```

ユーティリティsplit()およびgrep()を使用するすべての頂点ラベルのリスト。

schema.describe().split('\n').grep(~/.*vertexLabel.*/)

gremlin> schema.describe().split('\n').grep(~/.*vertexLabel.*/)
==>schema.vertexLabel("meal").properties("name", "timestamp", "calories").create()
==>schema.vertexLabel("ingredient").properties("name").create()
==>schema.vertexLabel("ingredient").index("byIngredient").materialized().by("name").add()
==>schema.vertexLabel("test").partitionKey("tester").clusteringKey("foor").create()
==>schema.vertexLabel("FridgeSensor").create()
==>schema.vertexLabel("author").properties("name", "gender", "nationality").create()
==>schema.vertexLabel("author").index("byName").secondary().by("name").add()
==>schema.vertexLabel("author").index("byAuthor").materialized().by("name").add()
==>schema.vertexLabel("FridgeItem").properties("name", "expiration_date", "amount").create()
==>schema.vertexLabel("book").properties("name", "year", "ISBN").create()
==>schema.vertexLabel("recipe").properties("name", "instructions").create()
==>schema.vertexLabel("recipe").index("byRecipe").materialized().by("name").add()
==>schema.vertexLabel("reviewer").properties("name").create()
==>schema.vertexLabel("reviewer").index("byReviewer").materialized().by("name").add()
==>schema.vertexLabel("reviewer").index("ratedByStars").outE("rated").by("stars").add()

現在のグラフの名前を取得します。
```
graph.name()
```
```
==>quickstart
```