如何在neo4j中查询精确路径，避免笛卡尔乘积？
如何在neo4j中查询精确路径，避免笛卡尔乘积？
提问于 2019-05-02 08:15:05
我有大约3000个节点，在一个图中有7000个关系，但是对于演示，我想要绘制一个子图，我知道我确切地需要哪一个节点。
因此，我使用以下查询，该查询有时会为我提供正确的路径(在等待很长时间后)，有时会耗尽内存和cpu资源，直到强制退出新4j浏览器。
MATCH p1=(:DestinationNode)-[:IS_AT]->
(:CentiDegreeNode{x: 4714, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4715, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4716, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4717, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4718, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4718, y: 844})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 844}),
p2=(:DestinationNode)-[:IS_AT]->
(:CentiDegreeNode{x: 4718, y: 839})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4718, y: 840})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 840})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 841})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 842})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 844}),
p3=(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 844})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 845})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 846})
RETURN p1, p2, p3我做错了什么？如果要在几秒钟内执行查询，我将如何对查询进行重新措辞？注意，x和y的CentiDegreeNode都是索引的。
最初，我从直接关系(-[:CONNECTED_TO]->)开始，但这并不快。
非常感谢!
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-05-02 18:32:16
当您说"__x和y of a CentiDegreeNode是索引的“时，希望这两个属性在一个索引中一起使用：:CentiDegreeNode(x, y)__。那样会更有表现力。
用WITH子句分隔这3条路径可能有帮助(这可能取决于neo4j的版本)。此外，通过收集沿途的路径，您可以避免笛卡尔产品。
MATCH p1=(:DestinationNode)-[:IS_AT]->
(:CentiDegreeNode{x: 4714, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4715, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4716, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4717, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4718, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4718, y: 844})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 844})
WITH COLLECT(p1) AS p1s
MATCH p2=(:DestinationNode)-[:IS_AT]->
(:CentiDegreeNode{x: 4718, y: 839})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4718, y: 840})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 840})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 841})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 842})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 843})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 844})
WITH p1s, COLLECT(p2) AS p2s
MATCH p3=(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 844})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 845})-[:CONNECTED_TO*1]-
(:CentiDegreeNode{x: 4719, y: 846})
RETURN p1s, p2s, COLLECT(p3) AS p3sStack Overflow用户
发布于 2019-05-02 18:32:32
您可以使用UNION重新表述查询以避免使用笛卡尔产品。
match path=(:A)-[:K]->(:B)
return path
union
match path=(:D)-[:H]->(:C)
return path
union
match path=(:F)-[:L]->(:G})
return path--它返回所有路径的列表，这足够好地绘制出带有笛卡儿的图。
但是，如果我们需要在我们的应用程序代码中使用这样的信息，但是，就不能区分哪种路径是哪种类型的。因此，我们需要修改这个查询(lil计算成本比上一个要高)。为了实现路径的分类，使用和对中间结果进行管道划分。
match path=(:A)-[:K]->(:B)
with collect( path) as path_list_1
match path=(:D)-[:H]->(:C)
with path_list_1, collect( path) as path_list_2
match path=(:F)-[:L]->(:G})
with path_list_1, path_list_2 , collect( path) as path_list_3
return path_list_1, path_list_2 , path_list_3现在，我们可以实现路径的最优收集和分类。
如果您所处的是旧版本WITH不可用，那么您可以这样做，然后在应用程序中基于path_types进行聚合。
match path=(:A)-[:K]->(:B)
return path, 1 as path_type
union
match path=(:D)-[:H]->(:C)
return path, 2 as path_type
union
match path=(:F)-[:L]->(:G})
return path, 3 as path_type 干杯！！
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55948231
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