概述
图（graph）是一种由顶点和边组成的数据结构。在计算机中建模的图，一般包含标记（label）和键值属性（key/value）。这种图的结构就叫属性图（property graph）。下图是一个称之为“TinkerPop Classic”的属性图示例。
TinkerPop3是TinkerPop图计算框架的第三个版本（incarnation）。类似于一般的计算过程，图计算可分为结构（structure，比如图graph）和处理（process，比如遍历traversal）两部分。图的结构指的是由顶点/边/属性等拓扑学概念所定义的数据模型。图的处理是分析图结构的手段或方法。
TinkerPop3图处理API的主要组件
TraversalSource：针对特定图的遍历产生器（generator），DSL，执行引擎。
1.Traversal<S, E>：一个功能性数据流处理过程，可将S类型的对象转换成E类型的对象
2.GraphTraversal：面向原始图（raw graph）语义的遍历DSLGraphComputer：一个在多机器集群上后台运行的、并行的、分布式的处理图的系统
1.VertexProgram：通过消息交互，以逻辑上并行的方式，在所有顶点上执行的代码
2.MapReduce：用于并行分析图中所有节点，并得到单一的归纳（reduced）结果的一组计算指令
图的结构（Graph Structure）
一个图的结构是在它的顶点，边，属性之中，显示地相互引用所形成的拓扑。一个顶点有其关联的边。一个顶点与另一个顶点共享一条边，那么它们就是相邻顶点。一个属性必定附属到一个元素上，而一个元素一般会有一个属性集合。一个属性是一个key/value对，其中key是一个字符串。TinkerPop3的图结构API提供了创建一个图结构所必要那些方法。
Graph graph = TinkerGraph.open(); (1)
Vertex marko = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, 1, "name", "marko", "age", 29); (2)
Vertex vadas = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, 2, "name", "vadas", "age", 27);
Vertex lop = graph.addVertex(T.label, "software", T.id, 3, "name", "lop", "lang", "java");
Vertex josh = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, 4, "name", "josh", "age", 32);
Vertex ripple = graph.addVertex(T.label, "software", T.id, 5, "name", "ripple", "lang", "java");
Vertex peter = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, 6, "name", "peter", "age", 35);
marko.addEdge("knows", vadas, T.id, 7, "weight", 0.5f); (3)
marko.addEdge("knows", josh, T.id, 8, "weight", 1.0f);
marko.addEdge("created", lop, T.id, 9, "weight", 0.4f);
josh.addEdge("created", ripple, T.id, 10, "weight", 1.0f);
josh.addEdge("created", lop, T.id, 11, "weight", 0.4f);
peter.addEdge("created", lop, T.id, 12, "weight", 0.2f);
图的变形（Mutating the Graph）
Graph graph = TinkerGraph.open();
// add a software vertex with a name property
Vertex gremlin = graph.addVertex(T.label, "software",
"name", "gremlin"); (1)
// only one vertex should exist
assert(IteratorUtils.count(graph.vertices()) == 1)
// no edges should exist as none have been created
assert(IteratorUtils.count(graph.edges()) == 0)
// add a new property
gremlin.property("created",2009) (2)
// add a new software vertex to the graph
Vertex blueprints = graph.addVertex(T.label, "software",
"name", "blueprints"); (3)
// connect gremlin to blueprints via a dependsOn-edge
gremlin.addEdge("dependsOn",blueprints); (4)
// now there are two vertices and one edge
assert(IteratorUtils.count(graph.vertices()) == 2)
assert(IteratorUtils.count(graph.edges()) == 1)
// add a property to blueprints
blueprints.property("created",2010) (5)
// remove that property
blueprints.property("created").remove() (6)
// connect gremlin to blueprints via encapsulates
gremlin.addEdge("encapsulates",blueprints) (7)
assert(IteratorUtils.count(graph.vertices()) == 2)
assert(IteratorUtils.count(graph.edges()) == 2)
// removing a vertex removes all its incident edges as well
blueprints.remove() (8)
gremlin.remove() (9)
// the graph is now empty
assert(IteratorUtils.count(graph.vertices()) == 0)
assert(IteratorUtils.count(graph.edges()) == 0)
// tada!
图的处理（Graph Process）
处理图的主要方法是图的遍历。一次遍历指的是，根据图数据结构中的指涉结构（referential structure），按一定算法步骤来走遍图中指定的元素。举例说明
What software does vertex 1’s friends work on?
1.Start at vertex 1.
2.Walk the incident knows-edges to the respective adjacent friend vertices of 1.
3.Move from those friend-vertices to software-vertices via created-edges.
4.Finally, select the name-property value of the current software-vertices.
GraphTraversalSource继承自TraversalSource，提供的了两种遍历的方法。
GraphTraversalSource.V(Object... ids)GraphTraversalSource.E(Object... ids)
v()和E()的返回类型为GraphTraversal，GraphTraversal支持函数式编程（function composition）。GraphTraversal的每一个方法称为一步（step），每一步会以五种常用方式中的一种来转调（modulate）上一步的结果。
-
map：将一个对象转换成另一个对象(S -> E) -
flatMap：将一个对象转换成另一些对象的迭代器(S -> E*) -
filter：允许或不允许遍历器进行下一步的处理(S → S ∪ ∅). -
sideEffect：不改变当对象，但会产生计算副作用(S ↬ S) -
branch：将对象送到任务的分支中(S → { S1 → E, …, Sn → E } → E*)
示例
$ bin/gremlin.sh
\,,,/
(o o)
-----oOOo-(3)-oOOo-----
gremlin> graph = TinkerFactory.createModern() (1)
==>tinkergraph[vertices:6 edges:6]
gremlin> g = graph.traversal(standard()) (2)
==>graphtraversalsource[tinkergraph[vertices:6 edges:6], standard]
gremlin> g.V().has('name','marko').out('knows').values('name') (3)
==>vadas
==>josh
gremlin> marko = g.V().has('name','marko').next() //(1)
==>v[1]
gremlin> g.V(marko).out('knows') //(2)
==>v[2]
==>v[4]
gremlin> g.V(marko).out('knows').values('name') //(3)
==>vadas
==>josh
遍历器（Traverser）
示例path()
gremlin> g.V(marko).out('knows').values('name').path()
==>[v[1], v[2], vadas]
==>[v[1], v[4], josh]
示例repeat()
gremlin> g.V(marko).repeat(out()).times(2).values('name')
==>ripple
==>lop
关于Gremlin语言变体
- Gremlin-Groovy
- Gremlin-Scala
- Gremlin-JavaScript
- Gremlin-Clojure
供应商集成
TinkerPop是一个由各种互相协作组件组成的框架。核心API（core API）定义了什么是图，顶点，边等。供应商必须实现核心API。一旦实现，那么用户就能使用Gremlin遍历语言了。然而，供应商还可以更进一步提供特殊化的TraversalStrategy优化策略，以便供应商在运行时检查Gremlin查询，同时优化它们的执行（比如使用索引查询，步骤顺序优化）。如果供应商的图系统是图处理器（graph processor，提供OLAP能力），那么供应商可实现GraphComputerAPI。这些API定义了如何在工作者（worker，比如线程或机器）进行消息或遍历器的通讯。
Gremlin语言将图以顶点和边进行转义，它是一种基于图的领域专属语言。用户可以定义属于自己的高阶领域专属语言去进行图处理。Gremlin服务器可用于与TinkerPop使能的图系统进行可靠通讯。
