Gremlin union与drop()联用时的意外行为
在图数据库操作中，我们经常需要根据复杂的逻辑选择多个相关的图元素（顶点或边）进行删除。gremlin的union步骤是一个强大的工具，它允许我们将多个独立的遍历路径合并到一个流中，从而同时获取不同类型的相关元素。然而，当尝试将union的输出直接传递给drop()操作时，可能会遇到一个出乎意料的行为：drop()似乎只删除了union发出的第一个元素，而忽略了后续的元素。
例如，假设我们希望删除一个具有特定电话号码的Identity顶点，以及与该Identity顶点关联的Subscription和Channel顶点。我们可以使用如下union查询来正确地识别并发出所有这些目标顶点：
g.V().hasLabel('Identity').has('phones', '+11234567890')).
union(
identity(), // 匹配 Identity 顶点自身
__.out('Receives').hasLabel('Subscription'), // 匹配关联的 Subscription 顶点
__.out('MemberOf').hasLabel('Channel') // 匹配关联的 Channel 顶点
)在Gremlin控制台中执行上述查询，会正确地返回所有三个预期的顶点ID。如果我们在末尾添加elementMap()，也能看到所有三个顶点的属性。这表明union步骤成功地将所有目标顶点汇集到了一个遍历流中。
然而，当我们将drop()操作直接附加到这个查询的末尾时，问题就出现了：
g.V().hasLabel('Identity').has('phones', '+11234567890')).
union(
identity(),
__.out('Receives').hasLabel('Subscription'),
__.out('MemberOf').hasLabel('Channel')
).drop() // 预期删除所有三个顶点，但实际上可能只删除了 Identity 顶点执行上述带有drop()的查询后，你会发现只有Identity顶点被删除了，而Subscription和Channel顶点仍然存在于图中。这与我们通常对drop()的理解（即它会删除遍历流中所有到达的元素）相悖。例如，g.V().hasLabel('Identity').has('phones', startingWith('+1')).drop()这样的查询可以成功删除所有匹配的北美Identity顶点，这说明drop()本身能够处理多个元素。
这种行为在Amazon Neptune和标准的TinkerGraph环境中均可复现，表明它可能是Gremlin/TinkerPop框架层面的一个特定处理方式或已知行为。
解决方案：使用fold().unfold()确保完整删除
为了解决union与drop()联用时出现的这个限制，我们可以引入fold().unfold()组合步骤作为中间件。这个组合的目的是强制Gremlin在执行drop()之前，将union发出的所有元素“物化”为一个集合，然后再将集合中的每个元素重新作为独立的遍历流元素发出。这样，drop()就能正确地接收并处理所有目标顶点。
其工作原理如下：
- fold(): 这个步骤会将当前遍历流中的所有元素收集到一个列表中（或更广义的集合中），并作为单个元素发出。这意味着，无论union发出了多少个顶点，fold()都会将它们打包成一个列表。
- unfold(): 紧接着fold()，unfold()会接收这个列表，然后将列表中的每一个元素重新展开，作为独立的遍历流元素依次发出。
通过这种方式，drop()接收到的不再是union直接产生的、可能存在某种内部流处理限制的元素流，而是一个由fold().unfold()重新构造的、明确包含所有目标元素的流。
以下是应用fold().unfold()的修正后的查询：
g.V().hasLabel('Identity').has('phones', '+11234567890')).
union(
identity(),
__.out('Receives').hasLabel('Subscription'),
__.out('MemberOf').hasLabel('Channel')
).fold().unfold().drop() // 确保所有三个顶点都被删除执行此查询后，你将能够成功删除Identity顶点及其关联的Subscription和Channel顶点。
注意事项与总结
- 适用性: fold().unfold().drop()模式不仅适用于union场景，当你在其他复杂遍历（例如涉及coalesce、choose等可能影响流处理的步骤）后遇到drop()无法完全生效的问题时，也可以尝试使用此方法。
- 性能考量: fold()操作会将所有元素加载到内存中形成一个集合。对于处理海量图元素（例如数百万个顶点）的场景，这可能会带来内存消耗和性能开销。因此，在极端大规模操作中，应权衡其必要性。但在大多数日常的删除操作中，这种开销通常是可接受的。
- Gremlin流处理: 这个案例突显了理解Gremlin内部流处理机制的重要性。某些步骤（如union）在与后续的消费步骤（如drop()）结合时，可能会产生非直观的行为。fold().unfold()是一种常用的技术，用于在需要时“物化”遍历流，从而改变后续步骤对元素的处理方式。
- 调试: 由于drop()是终端操作，通常无法直接使用explain()来分析其执行计划。因此，当遇到这类问题时，了解常见的Gremlin模式和工作原理变得尤为重要。
通过采用fold().unfold().drop()这一模式，我们可以确保在Gremlin中执行复杂的多路径删除操作时，drop()能够正确地作用于所有预期的图元素，从而保证数据的一致性和操作的完整性。
