Neo4j 创建以下匹配语句最有效的方法是什么？为什么？

问题：
创建以下

MATCH

语句最有效的方法是什么？为什么

详细问题：
假设我们有一个

Place

节点，该节点具有可变数量的属性，并且需要根据其类别从潜在的数十亿个节点中查找节点。我正试图了解每个查询的性能，结果证明这是相当困难的

可能的查询：

• 使用

  属性
  查找匹配
  放置
  节点：
  
  匹配（实体：地点{category:“Food”}）
  

• 将

  Place

  节点与

  isCategory

  关系与

  Food

  节点匹配：
  

  匹配（实体：地点）-[：isCategory]->（类别：食品）

• 将

  位置

  节点与

  食品

  关系匹配到

  类别

  节点：
  

  匹配（实体）-[类别：食品]->（：类别）

• 将

  Food

  节点与

  iscategorifFor

  与

  Place

  节点的关系匹配：
  

  MATCH（类别：食品）-[：isCategoryFor]->（实体：地点）

很明显，这两者之间的所有变化。关系的方向也在向相反的方向发展

MATCH (c:Category) WHERE c.name = "Bar" OR c.name = "Food", (c)<-[:IS_A]-(p:Place)
RETURN p

更复杂：
让我们稍微复杂一点，假设我们现在需要使用多个类别查找所有

Place

节点。例如：查找具有类别

食品
或
条形图的所有
Place
节点
我们能不能再加上一个
MATCH
语句？如果没有，在这里最有效的路线是什么

额外：

是否有工具可以帮助我描述遍历过程并告诉我选择的最佳方法？
如果我正确理解您的域，我建议将您的
类别
设置为节点本身

MERGE (:Category {name:"Food"})
MERGE (:Category {name:"Bar"})
MERGE (:Category {name:"Park"})

并将每个
位置
节点连接到它所属的
类别

MERGE (:Place {name:"Central Park"})-[:IS_A]->(:Category {name:"Park"})
MERGE (:Place {name:"Joe's Diner"})-[:IS_A]->(:Category {name:"Food"})
MERGE (:Place {name:"Joe's Diner"})-[:IS_A]->(:Category {name:"Bar"})

然后，如果您想查找属于
类别的
位置
，它可以非常快速。首先匹配类别，然后扩展到与该类别相关的位置

MATCH (c:Category {name:"Bar"}), (c)<-[:IS_A]-(p:Place)
RETURN p

或者更好的是，对类别名称使用唯一性约束，这将索引它们并防止重复

CREATE CONSTRAINT ON (c:Category) ASSERT c.name IS UNIQUE

索引（和唯一性）对查询速度有很大影响

为什么这是最快的

Neo4j以非常紧凑、快速访问的格式存储节点和关系。一旦你有了一个节点或关系，获得相邻的关系或节点是非常快的。但是，它分别存储每个节点（和关系）的属性，这意味着查看属性的速度相对较慢

目标是尽快到达起始节点。一旦到达那里，遍历相关实体就很快了。如果你只有1000个类别，但你有10亿个位置，那么挑选一个
类别
比挑选一个
位置
更快。一旦有了起始节点，就可以非常高效地访问相关节点

其他选项

只是想强调一下，这是让你的其他选择变得更慢或更糟的原因

在第一个示例中，您正在查看每个节点上的属性以查找匹配项。属性查找速度很慢，而且您正在执行十亿次。索引可以帮助实现这一点，但仍然需要大量的工作。此外，您在每个十亿个地点有效地复制了类别数据，而没有利用Neo4j的优势

在所有其他示例中，您的数据模型似乎都很奇怪。“食品”、“酒吧”、“公园”等都是类别的实例，而不是单独的类型。它们都应该是自己的节点，但它们都应该有
类别
标签，因为它们就是这样。此外，类别是事物，因此它们应该是节点。关系描述事物之间的联系。以这种方式使用类别是没有意义的

我希望这有帮助
 如果我正确理解您的域，我建议将您的
类别
设置为节点本身

MERGE (:Category {name:"Food"})
MERGE (:Category {name:"Bar"})
MERGE (:Category {name:"Park"})

并将每个
位置
节点连接到它所属的
类别

MERGE (:Place {name:"Central Park"})-[:IS_A]->(:Category {name:"Park"})
MERGE (:Place {name:"Joe's Diner"})-[:IS_A]->(:Category {name:"Food"})
MERGE (:Place {name:"Joe's Diner"})-[:IS_A]->(:Category {name:"Bar"})

然后，如果您想查找属于
类别的
位置
，它可以非常快速。首先匹配类别，然后扩展到与该类别相关的位置

MATCH (c:Category {name:"Bar"}), (c)<-[:IS_A]-(p:Place)
RETURN p

或者更好的是，对类别名称使用唯一性约束，这将索引它们并防止重复

CREATE CONSTRAINT ON (c:Category) ASSERT c.name IS UNIQUE

索引（和唯一性）对查询速度有很大影响

为什么这是最快的

Neo4j以非常紧凑、快速访问的格式存储节点和关系。一旦你有了一个节点或关系，获得相邻的关系或节点是非常快的。但是，它分别存储每个节点（和关系）的属性，这意味着查看属性的速度相对较慢

目标是尽快到达起始节点。一旦到达那里，遍历相关实体就很快了。如果你只有1000个类别，但你有10亿个位置，那么挑选一个
类别
比挑选一个
位置
更快。一旦有了起始节点，就可以非常高效地访问相关节点

其他选项

只是想强调一下，这是让你的其他选择变得更慢或更糟的原因

在第一个示例中，您正在查看每个节点上的属性以查找匹配项。属性查找速度很慢，而且您正在执行十亿次。索引可以帮助实现这一点，但仍然需要大量的工作。此外，您还可以有效地复制