OrientDB图遍历有哪些算法

OrientDB图遍历主要支持两种算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这些算法在图数据库中用于从图的某一顶点出发，访问图中其余顶点，并且使每一个顶点仅被访问一次。以下是这两种算法的简要介绍：

深度优先搜索（DFS）

• 原理：从图的某个顶点出发，访问此顶点，然后从该顶点的未被访问的邻接点出发，深度优先遍历图，直至图中所有和该顶点有路径相通的顶点都被访问到。
• 特点：递归的搜索过程，适用于寻找路径或解决存在性问题时。

广度优先搜索（BFS）

• 原理：从图中的某一个顶点触发，访问此顶点后，依次访问该顶点的各个为层访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发，直至图中所有顶点都被访问到。
• 特点：分层遍历的过程，适用于寻找最短路径或解决最短距离问题时。

OrientDB中的实现

在OrientDB中，可以通过SQL查询语言使用TRAVERSE和MATCH来实现这两种图遍历算法。TRAVERSE语句允许你基于深度搜索或广度搜索对图进行有限制的盲目搜索，而MATCH语句提供了更灵活的模式匹配功能，用于查询图。

例如，使用TRAVERSE进行深度优先搜索的示例：

traverse out() from V limit 8

而使用MATCH进行广度优先搜索的示例：

MATCH {class: Term, as: term, where: (name = '进行')}
  .outE("Intimacy")
  .inV().as: cc
  .inE().as: dd
  RETURN term, cc.value, dd.rid, dd.name, dd.value

这些算法在处理大型图数据时，能够有效地遍历图结构，从而支持各种复杂的查询和分析任务。