在Neo4J中，用什么密码查询来检索某些节点之间的关系？

TL:DR:

我需要找到最有效的Cypher查询，以获取连接到具有特定类型关系的特定节点类型的节点，然后检索这些节点之间的连接，筛选出前150个连接最紧密的节点，并将它们显示给用户

下面我建议使用APOC relationships属性查询，但我认为可以提高效率，所以我正在寻求您的建议

详细解释：

在我的数据模型中，我有以下类型的节点：

CALL apoc.index.relationships('TO','user:15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9') 
YIELD rel, start, end 
WITH DISTINCT rel, start, end 
MATCH (ctx:Context) 
WHERE rel.context = ctx.uid 
AND (ctx.name="decon" ) 
RETURN DISTINCT start.uid AS source_id, 
start.name AS source_name, 
end.uid AS target_id, 
end.name AS target_name, 
rel.uid AS edge_id, 
ctx.name AS context_name, 
rel.statement AS statement_id, 
rel.weight AS weight 

:Concept

:Context

:User

:Statement

这用于文本网络分析，因此基本思想是

:Concepts

出现在

:Statements

中，属于特定

:Context

由特定

:User

添加的特定

它们还具有属性，例如
uid
（唯一ID）和
name
（名称）

每个
:Concept
都通过有向关系的
:to
类型连接到每个其他
:Concept

如果
:Concept
属于
:Context
，则它与该
:Context
具有
:AT
关系

如果
:Concept
是由
:User
创建的，则它通过
:by
类型的关系连接到该用户

我还向关系添加了属性，以便它们显示是哪个用户建立了
：to
连接以及它们出现在哪个上下文中

我需要获得特定上下文中节点及其关系的列表，因此我目前使用以下类型的Cypher/APOC查询：

CALL apoc.index.relationships('TO','user:15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9') 
YIELD rel, start, end 
WITH DISTINCT rel, start, end 
MATCH (ctx:Context) 
WHERE rel.context = ctx.uid 
AND (ctx.name="decon" ) 
RETURN DISTINCT start.uid AS source_id, 
start.name AS source_name, 
end.uid AS target_id, 
end.name AS target_name, 
rel.uid AS edge_id, 
ctx.name AS context_name, 
rel.statement AS statement_id, 
rel.weight AS weight 

它工作得很好，但是，问题是如果图很大（例如，超过1000个节点和5000个连接），那么查询它需要的时间太长

所以我希望能够过滤我得到的关系的数量

使用上面的请求很难做到这一点，因为我想过滤掉前150个连接最紧密的节点，我需要首先获取数据才能做到这一点

所以我想也许我应该改变我请求的逻辑，而不是：

1） 查询我感兴趣的
：上下文

2） 获取所有连接到它的
：概念
节点

3） 查找检索到的
：Concept
节点之间的所有关系

4） 获取连接最多的X（150）个
：Concept
节点，忽略其余节点

5） 向用户显示它们

我尝试了以下查询：

MATCH (ctx:Context{name:'decon',by:'15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9'}) 
WITH ctx MATCH (c1:Concept)-[:AT]->(ctx),
(c2:Concept)-[:AT]->(ctx) 
WITH c1, c2 
MATCH (c1)-[rel:TO]->(c2) 
RETURN DISTINCT rel;

但这似乎需要更长的时间

我还需要过滤掉这些节点之间的关系，以便它们只显示某个
:User
建立的关系，并且只显示在某个
:Statement
中

有人知道我还能尝试什么吗

PS
源代码在
中，您正在生成这些节点的笛卡尔乘积：概念节点，这会减慢查询速度

您可以尝试以下方法：

MATCH (c:Concept)-[:AT]->(:Context{name:'decon',by:'15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9'}) 
WHERE (c)-[:BY]->(:User {uid:'15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9'})
// AND <additional predicate for desired :Statement>
WITH collect(c) as concepts
UNWIND concepts as c
WITH c, size([(c)-[:TO]->(c2) WHERE c2 in concepts | c2]) as connections
ORDER BY connections DESC
LIMIT 150
RETURN c

MATCH（c:Concept）-[：AT]>（：Context{name:'decon'，by:'15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9'））
其中（c）-[：BY]->（：User{uid:'15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9'}）
//及
以collect（c）为概念
将概念展开为c
使用c，size（[（c）-[：TO]->（c2），其中c2在概念| c2]中）作为连接
按连接顺序说明
限额150
返回c

当然，您需要在：Context（by）上建立索引，以便快速进行初始匹配。
您正在生成这些：Concept节点的笛卡尔积，这会减慢查询速度

您可以尝试以下方法：

MATCH (c:Concept)-[:AT]->(:Context{name:'decon',by:'15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9'}) 
WHERE (c)-[:BY]->(:User {uid:'15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9'})
// AND <additional predicate for desired :Statement>
WITH collect(c) as concepts
UNWIND concepts as c
WITH c, size([(c)-[:TO]->(c2) WHERE c2 in concepts | c2]) as connections
ORDER BY connections DESC
LIMIT 150
RETURN c

MATCH（c:Concept）-[：AT]>（：Context{name:'decon'，by:'15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9'））
其中（c）-[：BY]->（：User{uid:'15229100-b20e-11e3-80d3-6150cb20a1b9'}）
//及
以collect（c）为概念
将概念展开为c
使用c，size（[（c）-[：TO]->（c2），其中c2在概念| c2]中）作为连接
按连接顺序说明
限额150
返回c

当然，您需要在：Context（by）上建立索引，以便快速进行初始匹配。
谢谢！这个查询看起来不错，尽管它仍然比上面的查询（我有索引）要长一点，但它的方向是正确的。我想问你：这部分是什么意思：`概念中c2的位置| c2`垂直斜线？谢谢在这一行中，我们用来匹配一个模式，并将该模式的元素提取到一个列表中。这里的垂直斜杠是匹配的pattern+WHERE子句和用于填充列表元素的模式中要使用的表达式之间的分隔符。（在此查询中，我们仅生成此列表，以便获得其大小）。谢谢！这个查询看起来不错，尽管它仍然比上面的查询（我有索引）要长一点，但它的方向是正确的。我想问你：这部分是什么意思：`概念中c2的位置| c2`垂直斜线？谢谢在这一行中，我们用来匹配一个模式，并将该模式的元素提取到一个列表中。这里的垂直斜杠是匹配的pattern+WHERE子句和用于填充列表元素的模式中要使用的表达式之间的分隔符。（在这个查询中，我们只生成这个列表，以便获得它的大小）。