假设我们有两种 Vertex：LOGIN_USER(property:user_id) 和 IP(property:ip)，它们之间的 EDGE 是：LOGIN(property:session_id, login_time)。
这个模型的问题是一个用户和 IP 之间有两条多条边（可以是数千条）。 有没有办法减少两个顶点的边数，同时可以保留属性：sessionId和login_time？我们想为某些查询过滤这两个属性。 边属性不支持基数：列出哪些顶点属性支持。
如果将所有边缘属性放入 Vertex，是否会影响获取 Vertex 的性能？ 当泰坦加载顶点的属性时？当遍历一个 Vertex 时，让我们 g.V(1).next()，Titan 会加载该 Vertex 的所有 Property 吗？
【问题讨论】：
当您说 USER 和 IP 之间有“数千”条边时，您认为它实际上可能是“数百万”或“数千万”或更多吗？如果不是，那么对于 vertex centric indices 的 Titan 来说，“数千”应该不是问题。索引你的边缘属性，你应该有快速的排序和遍历。
当您开始深入“数百万”时，您可能会开始遇到一些问题 - 对我来说，一直使用 Titan-hadoop 处理全局查询，因为顶点及其边缘必须保存在内存中。当您进行全球分析时，这可能会造成一些麻烦。从操作的角度来看，Titan 总是乐于将边缘写入顶点上的数百万个，但我倾向于避免它。当然，我在这方面的大部分经验都出现在 Titan 1.0 中的 vertex cutting 之前：
切割一个顶点意味着存储该顶点邻接的子集 在图中的每个分区上列出。换句话说，顶点和 它的邻接表是分区的，从而有效地分布 在集群中的所有实例上加载该单个顶点 并移除热点。
当您开始将超级节点增加到数百万时，您可能会尝试使用它。
我想在数百万条边中的超级节点的另一种选择是围绕它进行建模。也许您在 USER 和 IP 之间引入了一些结构。将单个 LOGIN 边转换为一些可能在它们之间引入时间概念的顶点/边，例如：
用户 -> LOGIN_YEAR -> LOGIN_MONTH -> IP
所以现在，不是在 USER 和 IP 之间创建一条边，而是创建一个 LOGIN_YEAR 顶点和一个 LOGIN_MONTH 顶点。
【讨论】：
out，但随后又遍历了in，并且您从中遍历的原始顶点位于该路径中。您必须过滤掉那些返回起始顶点的路径。我怀疑您还想删除重复项。所以你的遍历看起来像：g.V('userId').as('x').out('LOGIN').in().where(neq('x')).dedup().values()
g.V('userId').as('x').out('LOGIN').in().where(neq('x')).dedup().values() 的查询延迟如何？