DataStax Enterprise Graph聚合查询

DataStax Enterprise (DSE) Graph是一个分布式的图数据库，提供了强大的查询功能，支持多种聚合查询。以下是DSE Graph支持的一些聚合查询以及它们的实现示例。 1. Count（统计） - 语法：`g.V().count()` - 示例：统计图中顶点的数量 g.V().count() 2. Group（分组） - 语法：`g.V().group().by('property')` - 示例：按顶点的特定属性进行分组，并统计每个分组的数量 g.V().group().by('country').by(__.count()).next() 3. Sum（求和） - 语法：`g.V().values('property').sum()` - 示例：计算所有顶点的特定属性的总和 g.V().values('age').sum() 4. Average（平均值） - 语法：`g.V().values('property').mean()` - 示例：计算所有顶点的特定属性的平均值 g.V().values('price').mean() 5. Max（最大值） - 语法：`g.V().values('property').max()` - 示例：找到所有顶点中特定属性的最大值 g.V().values('temperature').max() 6. Min（最小值） - 语法：`g.V().values('property').min()` - 示例：找到所有顶点中特定属性的最小值 g.V().values('population').min() 7. OrderBy（排序） - 语法：`g.V().values('property').order()` - 示例：按特定属性对顶点进行升序排序 g.V().values('name').order() 需要注意的是，以上示例中的表结构和样例数据并未提及，这是因为DSE Graph基于图数据库的模型，不确定具体的表结构和数据模型。可以根据自己的应用场景来定义图中的顶点和边，并使用相应的属性来执行聚合查询。可以根据具体的要求和数据模型来构建和执行上述示例。