Neo4j 如何处理图数据库中少数顶点的大量边

我正在尝试基于大型RDBMS数据对图形数据库进行建模。graph db背后的原因是为了回答许多基于关系的问题，实现不同节点之间的遍历和性能。在对此进行建模时，我注意到很少有节点具有大量的输出边

例如，将“类别”视为一个顶点，“产品”视为另一个顶点。存在其他顶点，如“产品”。然而，很多边都是从“类别”向外延伸到其他边的，向外延伸的边数只有100000条

这是警报吗？

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是否有更好的设计原则来以不同的方式主动设计此模型？

假设您当前的数据模型如下所示：

(:Category {name: 'Toy'})<-[:IS_A]-(:Product {id: 123})

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使用此新数据模型，您可以直接查找所有

Toy

产品，而无需遍历任何关系（例如，

MATCH（t:Toy）RETURN t

）。

假设您当前的数据模型如下所示：

(:Category {name: 'Toy'})<-[:IS_A]-(:Product {id: 123})

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有了这个新的数据模型，您可以直接找到所有

Toy

产品，而无需遍历任何关系（例如，

MATCH（t:Toy）RETURN t

）。

另一种选择是使用“category”作为“product”的属性，这样既可以解决超级顶点问题，又可以节省资源。例如，如果要查找特定类别下的所有产品，请为“类别”属性创建索引

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一般来说，在图建模中应该避免使用超级顶点，因为它们对查询性能有显著影响。如果查询这些边，大多数图形数据库都会切断或进行采样。如果不可避免，请确保在穿过这些顶点的外边缘时至少设置限制

另一种选择是使用“类别”作为“产品”的属性，这既可以解决超顶点问题，又可以节省资源。例如，如果要查找特定类别下的所有产品，请为“类别”属性创建索引

一般来说，在图建模中应该避免使用超级顶点，因为它们对查询性能有显著影响。如果查询这些边，大多数图形数据库都会切断或进行采样。如果不可避免，请确保在穿过这些顶点的外边缘时至少设置限制