语句 khop().src().depth() 可以查询一个起点经过 K 步最短路径所到达的终点，即该起点的 KHop 邻居点，可设置 K 值（最短路径深度），支持对起点、所有边、所有邻居点进行过滤，可限制子查询的结果数量。
K 邻是图论中的基本概念，如果点 A 是点 B 的 KHop 邻居点，那么这个 K 值是唯一的。Ultipa 使用 BFS（广度优先）的方式查找最短路径。
（黄、绿、蓝节点分别为红色节点的 1步、2步、3步邻居）
K 邻查询是进行过改良、大幅提高性能后的图近邻查询功能，建议在进行邻居节点查询时，使用 KHop 来替换其他的路径搜索方式。
语法：
- 语句别名：支持，结构为 NODE
- 支持前缀 OPTIONAL，子查询无结果时返回
null - 全部参数：
| 参数 | 类型 | 规范 | 描述 | 参数别名结构 |
|---|---|---|---|---|
src() |
filter | / | 路径起点的过滤条件；多个点满足条件时会报错 | NODE |
depth() |
range | >0 | 设置路径的深度 depth(N): 第 N 步 depth(:N): 第 1~N 步 depth(M:N): 第 M~N 步 |
不支持 |
node_filter() |
filter | / | 邻居点（非 src）的过滤条件 |
不支持 |
edge_filter() |
filter | / | 所有边的过滤条件 | 不支持 |
direction() |
string | left, right | 规定边的方向 | 不支持 |
limit() |
int | -1 或 >=0 | 子查询返回结果的条数，-1 表示返回所有结果 | 不支持 |
示例图集：(以下示例将在本图基础上运行)
create().edge_property(@default, "weight", int32)
insert().into(@default).nodes([{_id:"A", _uuid:1}, {_id:"B", _uuid:2}, {_id:"C", _uuid:3}, {_id:"D", _uuid:4}, {_id:"E", _uuid:5}, {_id:"F", _uuid:6}])
insert().into(@default).edges([{_uuid:1, _from_uuid:1, _to_uuid:3, weight:1}, {_uuid:2, _from_uuid:5, _to_uuid:2 , weight:1}, {_uuid:3, _from_uuid:1, _to_uuid:5 , weight:4}, {_uuid:4, _from_uuid:4, _to_uuid:3 , weight:2}, {_uuid:5, _from_uuid:5, _to_uuid:4 , weight:3}, {_uuid:6, _from_uuid:2, _to_uuid:1 , weight:2}, {_uuid:7, _from_uuid:6, _to_uuid:1 , weight:4}])
过滤路径深度
示例：查找点 D 的 3-Hop 邻居，携带全部信息
khop().src({_id == "D"}).depth(3) as n
return n{*}
| _id | _uuid |
|-----|-------|
| F | 6 |
示例：查找点 D 的 1~3-Hop 邻居，携带全部信息
khop().src({_id == "D"}).depth(:3) as n
return n{*}
| _id | _uuid |
|-----|-------|
| E | 5 |
| C | 3 |
| A | 1 |
| B | 2 |
| F | 6 |
分析：khop() 命令按照由浅至深的顺序返回邻居节点。本例中点 C、E 为 1-Hop 邻居，点 A、B 为 2-Hop 邻居，点 F 为 3-Hop 邻居。
示例：查找点 D 的 2~3-Hop 邻居，携带全部信息
khop().src({_id == "D"}).depth(2:3) as n
return n{*}
| _id | _uuid |
|-----|-------|
| A | 1 |
| B | 2 |
| F | 6 |
过滤邻居点
示例：查找点 D 的 3-Hop 邻居，要求最短路径不包含点 E，携带全部信息
khop().src({_id == "D"}).depth(3)
.node_filter({_id != "E"}) as n
return n{*}
| _id | _uuid |
|-----|-------|
| B | 2 |
| F | 6 |
分析：不包含点 E 时，相当于将点 E 及其邻边 2、3、5 从图中去掉，此时点 B 为点 D 的 3-Hop 邻居。
过滤边
示例：查找点 D 的 3-Hop 邻居，要求最短路径不包含边 5，携带全部信息
khop().src({_id == "D"}).depth(3)
.edge_filter({_uuid != 5}) as n
return n{*}
| _id | _uuid |
|-----|-------|
| E | 5 |
| B | 2 |
| F | 6 |
分析：不包含边 5 时，相当于将边 5 从图中去掉，此时点 E、B 均变成了 3-Hop 邻居。
过滤边方向
示例：查找点 D 的 1~2-Hop 邻居，要求边的方向为右，携带全部信息
khop().src({_id == "D"}).depth(:2)
.direction(right) as n
return n{*}
| _id | _uuid |
|-----|-------|
| C | 3 |
分析：边方向为右即表示出边，此时点 D 只有一个 1-Hop 邻居 C，由于 C 没有任何出边，因此从 2-Hop 开始点 D 没有任何邻居。
示例：查找点 D 的 1~2-Hop 邻居，要求边的方向为左，携带全部信息
khop().src({_id == "D"}).depth(:2)
.direction(left) as n
return n{*}
| _id | _uuid |
|-----|-------|
| E | 5 |
| A | 1 |
分析：边方向为左即表示入边，此时点 D 有一个 1-Hop 邻居 E，一个 2-Hop 邻居 A。
limit()
示例：查找 3 个点 D 的 1~3-Hop 邻居，携带全部信息
khop().src({_id == "D"}).depth(:3).limit(3) as n
return n{*}
| _id | _uuid |
|-----|-------|
| E | 5 |
| C | 3 |
| A | 1 |
使用 OPTIONAL
示例：查找点 D 的 2-Hop 邻居，要求边的方向为右，携带全部信息；如无结果则返回 null
optional khop().src({_id == "D"}).depth(2)
.direction(right) as n
return n{*}
null
分析：如不使用前缀 OPTIONAL，则无返回。