使用 neo4j 查找与给定节点有关系的节点集的有效方法

发布于 2024-09-04 01:35:30 字数 384 浏览 1 评论 0原文

对于给定的两个节点,是否有一种有效的方法来找到一组公共节点(具有已定义的关系)。

例如,节点 A1B1C1-C4 通过关系 x 连接> 和 y

A1 --x--> C1
A1 --x--> C2
A1 --x--> C3
B1 --y--> C2
B1 --y--> C3
B1 --y--> C4

A1(x)B1(y) 的公共节点集为 [C2, C3]< /代码>。

Is there an efficient way with given two nodes to find a set of their common nodes (with defined relationships).

For example, having nodes A1, B1, C1-C4 connected with relationships x and y:

A1 --x--> C1
A1 --x--> C2
A1 --x--> C3
B1 --y--> C2
B1 --y--> C3
B1 --y--> C4

a common node set for A1(x) and B1(y) would be [C2, C3].

如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。

评论(2

生活了然无味 2024-09-11 01:35:30

在 Gremlin (http://gremlin.tinkerpop.com) 中,这表示为:

setA._().out('x').in('y').retain(setB).back(2)

以下是每个步骤的内容是:

  1. 从 setA 开始(在您的示例中为 A1、A2、A3)。
  2. 启动 Gremlin 管道。
  3. 取从 setA 顶点到 C1、C2 和 C3 的传出“x”标记边。
  4. 从 C1、C2 和 C3 获取传入的“y”标记边。
  5. 过滤掉 setB 中不存在的所有步骤(因此,仅存在 C2 和 C3 路径)。
  6. 回到 2 步前看到的内容——即 C2 和 C3。

田田!

祝你好运,
马可.

http://markorodriguez.com

In Gremlin (http://gremlin.tinkerpop.com), this is expressed as such:

setA._().out('x').in('y').retain(setB).back(2)

Here is what each step does:

  1. start at setA (A1, A2, A3 in your example).
  2. start a Gremlin pipeline.
  3. take the outgoing "x" labeled edges from those setA vertices to C1, C2, and C3.
  4. take the incoming "y" labeled edges from C1, C2, and C3.
  5. filter out all steps that are not in setB (thus, only C2 and C3 paths exist).
  6. go back to what you saw 2 steps ago -- thus, C2 and C3.

Tada!

Good luck,
Marko.

http://markorodriguez.com

暮年慕年 2024-09-11 01:35:30

在许多情况下,可以利用域的结构来提高性能。假设您知道,与 B< 上的 y 关系数量相比,您的 A 实体通常具有较少的 x 关系数量。 /代码> 实体。然后,您可以从 A 节点开始遍历两步,查看 B 节点出现的位置,并以这种方式过滤掉 C 节点。以下是此方法的一些代码:

Set<Node> found = new HashSet<Node>();
for ( Relationship firstRel : a1.getRelationships( Reltypes.x, Direction.OUTGOING ) )
{
    Node cNode = firstRel.getEndNode();
    for ( Relationship secondRel : cNode.getRelationships( Reltypes.y, Direction.INCOMING ) )
    {
        Node bNode = secondRel.getStartNode();
        if ( bNode.equals( b1 ) )
        {
            found.add( cNode );
            break;
        }
    }
}

另一种方法是启动两个线程,从任意一侧扫描关系。

第三种方法是创建一个专门的索引来帮助回答此类查询,这显然会损害插入性能。

In many cases the structure of the domain can be leveraged to improve performance. Let's say that you know that in general your A entities have less x relationships compared to the number of y relationships on the B entities. Then you could traverse two steps from the A node and see where the B node shows up, and filter out the C nodes this way. Here's some code for this approach:

Set<Node> found = new HashSet<Node>();
for ( Relationship firstRel : a1.getRelationships( Reltypes.x, Direction.OUTGOING ) )
{
    Node cNode = firstRel.getEndNode();
    for ( Relationship secondRel : cNode.getRelationships( Reltypes.y, Direction.INCOMING ) )
    {
        Node bNode = secondRel.getStartNode();
        if ( bNode.equals( b1 ) )
        {
            found.add( cNode );
            break;
        }
    }
}

Another way would be to start two threads that scan the relationships from either side.

A third approach would be to create a specialized index that would help answering this kind of queries, which would obviously hurt insert performance.

~没有更多了~
我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
原文