【Neo4j查询优化系列】如何快速统计节点的关系数

图形数据库neo4j 的 基本操作 查询操作: 1.查询整个图形数据库 match(n) return n; 2.查询具有特殊属性的节点 match(n{name:'xxxx'}) #这个{}类似与json里的 所以查询到属性也可以这样 return n; #{}里面写要查询的属性 3.查询指定label的节点 match(n:course) return n; 4.关系查询 Cypher语言规定,关系分为三种: (1)符号“–”,表示有关系,忽略关系的类型和方向; (2)符号“–>”表示有方向的关系 (3)符号“&l 阅读详情

在图数据库中我们经常需要统计节点上的关系数目。一种常见的查询写法是这样的:

MATCH (n:Person {name:‘Keanu Reeves’})-[]-() RETURN count(*);

上面的查询会返回代表基诺-李维斯的节点(节点标签为Person)上所有关系的总数,包括进入的和流出的关系。如果用PROFILE来看一下查询的执行步骤和成本,结果如下:

relcount1.jpg

我们看到在统计节点拥有的关系数目时,产生8次dbhits,以及执行count()产生的EagerAggregation操作。查询结果告诉我们该节点有7个关系。

事实上,Neo4j数据库在保存关系时会同时更新相关节点的关系计数器,该计数器保存在数据库中并和节点相关联。我们其实不需要真正读出节点上的关系来统计它们的数量,而只要从关系计数器中读取当前的数值即可。参见下面的查询:

PROFILE MATCH (n:Person {name:‘Keanu Reeves’}) RETURN size((n)-[]-())

relcount2.jpg

从查询计划中可以看出,读取关系计数器的操作是通过调用GetDegree(node, relationshiptype, direction)完成的,而且只有1次dbhit,无论实际关系的数量有多少。这里,因为我们没有指定关系类型和方向,第二个参数是None,第三个参数是BOTH。可以试试下面的查询来帮助理解GetDegree的用法:

PROFILE MATCH (n:Person {name:‘Keanu Reeves’}) RETURN size((n)-[:ACTED_IN]->())

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俞博士 领域专家: 数据库技术领域 领域专家: 数据库技术领域 业界专家认证 业界专家认证
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