neo4j查询两节点之间所有路径/关系

Neo4j数据库中的路径查询语言 记录学习过程中的问题 1、最短路径 allshortestpaths 或者 shortestpath 返回的是最短路径(不考虑权重),即仅考虑最短跳转次数。限定最大深度为7时,它们只返回最短跳转的路径 (1)shortestpath 当最短路径长度为3的路径条数一共有2两条,它只会返回其中一条 p2=graph.run('match p=shortestpath((a:node)-[r:rel*..7]->(b:node)) where a.name="a" and b.name="d" 阅读详情
AI摘要

本文介绍了使用Neo4j进行有效路径查询的方法,包括避免路径中节点重复的问题,并提供了具体的Cypher查询语句示例,如查询两节点间最短路径及所有有效路径。

目录

数据源

查询两节点有效的路径

所有路径(不准确)

有效路径(准确)

查询两节点之间最短路径

查询两节点之间所有的最短路径


数据源

查询两节点有效的路径

路径长度(5个节点之内),一般都会做限制,否则数据库一但内容过多就会卡死

所有路径(不准确)

最容易想到的就是这样写,但是结果是不准确的。

match p = (a)-[r*..5]-(b)
where a.name = '刘备' and b.name='刘禅'
return p

为什么不准确?

可以看到,刘禅与关羽、张飞、糜夫人、糜芳、糜竺  关系不是很大,因为他们是刘备的关系群

那为何还是能搜到呢?

因为我们设置了最大路径是5

因此张飞出现的原因就是这样的路径

刘备-张飞-刘备-刘禅

刘备-张飞-关羽-刘备-刘禅

可以看到,刘备(目标节点)在一条路径中出现了两次,所以导致一些不相关的节点出现了,其他节点(糜夫人、糜芳、糜竺)也是类似问题。

问题验证

我们可以把每条路径中的节点名称抽取出来看看

match p = (a)-[r*..5]-(b)
where a.name = '刘备' and b.name='刘禅'
return extract(n in nodes(p)| n.name)

与我们想的结果一致

如何解决这个问题?

问题就是在一条路径(p)中,有重复人员的出现

那么解决方案就是,去掉路径(p)中有重复人员的路径(p)

// 相当于遍历nodes, 每得到一个node就在nodes中找一下他自己有几个,如果不等于1就不要了
and ALL( n1 in nodes(p) where size(filter(n2 in nodes(p) where id(n1) = id(n2)))=1 )
// 新版本neo4j 不支持fliter函数 用[]代替
and ALL( n1 in nodes(p) where size([n2 in nodes(p) where id(n1) = id(n2)])=1 )

有效路径(准确)

最终方案

match p = (a)-[r*..5]-(b)
where a.name = '刘备' and b.name='刘禅'
and ALL( n1 in nodes(p) where size(filter(n2 in nodes(p) where id(n1) = id(n2)))=1 )
return p

// 新版
match p = (a)-[r*..5]-(b) 
where a.name = '刘备' and b.name='刘禅' 
and ALL( n1 in nodes(p) where size([n2 in nodes(p) where id(n1) = id(n2)])=1 ) 
return p

查询两节点之间最短路径

match p = shortestpath((a)-[r*0..4]-(b))
where a.name = '刘备' and b.name='刘禅'
return p

 查询两节点之间最短路径,根据边的weight属性(权重)

match p = (a)-[r*0..4]-(b)
CALL apoc.algo.dijkstra(a, b, 'rel', 'weight')
where a.name = '刘备' and b.name='刘禅'
return p

查询两节点之间所有的最短路径

最短路径如果不加权重的话,不如用所有最短路径,因为你没有规定最短路径的含义。

这个也经常用,但是如果梳理两个节点关系的时候 这样写会漏掉长的路径,导致结果不完全。

match p = allshortestpaths((a)-[r*0..4]-(b))
where a.name = '刘备' and b.name='刘禅'
return p

neo4j图数据库搜索语句 neo4j搜索语句 阅读详情

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