groovy – 泰坦的“超级节目”

上面的超节点链接指向Titan作者的博客文章,解释了解决问题的方法.解决方案似乎是通过边缘过滤来减少顶点的数量.

不幸的是我想要groupCount属性的边或顶点.例如,我有100万用户,每个用户属于一个国家.如何进行快速groupCount计算每个国家/地区的用户数量？

到目前为止我所尝试的内容可以在这个精心设计的groovy脚本中显示：

g = TitanFactory.open('titan.properties')  // Cassandra
r = new Random(100)
people = 1e6

def newKey(g,name,type) {
    return g
        .makeType()
        .name(name)
        .simple()
        .functional()
        .indexed()
        .dataType(type)
        .makePropertyKey()
}

def newLabel(g,key) {
    return g
        .makeType()
        .name(name)
        .primaryKey(key)
        .makeEdgeLabel()
}

country = newKey(g,'country',String.class)
newLabel(g,'lives',country)

g.stopTransaction(SUCCESS)

root = g.addVertex()
countries = ['AU','US','CN','NZ','UK','PL','RU','NL','FR','SP','IT']

(1..people).each {
    country = countries[(r.nextFloat() * countries.size()).toInteger()]
    g.startTransaction()
    person = g.addVertex([name: 'John the #' + it])
    g.addEdge(g.getVertex(root.id),person,[country: country])
    g.stopTransaction(SUCCESS)
}

t0 = new Date().time

m = [:]    
root = g.getVertex(root.id)
root.outE('lives').country.groupCount(m).iterate()

t1 = new Date().time

println "groupCount seconds: " + ((t1 - t0) / 1000)

基本上一个根节点(为了Titan没有“全部”节点查找),通过具有country属性的边链接到许多人.当我在100万个顶点上运行groupCount()时,它需要一分钟.

我意识到Titan可能会迭代每个边缘并收集计数,但是有没有办法让这个在Titan或任何其他图形数据库中运行得更快？索引本身可以计算,所以它不必遍历？我的索引是否正确？