Neo4j 如何有效地计算组织图中两个团队之间发送的消息？

我们有一个用于电子邮件通信的图表，其中包含以下节点。 人员{姓名、职务、角色} 消息{发送时间，属性1，属性2，…}

这些关系如下

节点：个人-->关系：向-->节点：个人报告

节点：人员-->关系：发送电子邮件-->节点：消息-->关系：接收电子邮件-->节点：人员

正如您可以想象的那样，在团队沟通中，员工与其经理之间存在1:1的关系。一名以上的员工可以向同一名经理报告。一个员工可以向多个员工发送一条消息，因此员工和消息之间存在1:1的发送电子邮件关系，而1:n接收消息和其他员工之间的电子邮件关系

给出这张图，我想在图中找到任意两位经理A和B之间交换的消息数量，即经理“A”的管理链中的任何一位（不仅仅是直接下属）向经理“B”的管理链中的任何一位发送的电子邮件数量

该图有10万个员工节点和15万条消息，总共有1.8亿个关系。我们正在使用最新的neo4j 2.2社区版，其中包含节点和关系的所有属性的模式索引

我编写了以下密码查询来获取此信息。但在64GB RAM windows服务器上返回结果的速度非常慢，ie>1分钟

MATCH (:Person { name:'A' }) <-[:ReportTo*]-(AO:Person) WITH AO
MATCH (:Person { name:'B' }) <-[:ReportTo*]-(BO:Person) WITH BO,AO

MATCH (AO)-[m:SENDS_EMAIL]-->(BO) RETURN COUNT(m)

MATCH（：Person{name:'A'}）使用neo4j2.2

您可能希望从0开始。。所以包括经理本人

它必须计算两个集合之间的叉积

您可能希望将其限制为不同的用户

MATCH (:Person { name:'A' }) <-[:REPORTS_TO*0..]-(AO:Person) 
// reduce cardinality to 1, to execute the following matches not n times
WITH collect(distinct AO) as first
MATCH (:Person { name:'B' }) <-[:REPORTS_TO*0..]-(BO:Person) 
WITH distinct BO,first
UNWIND first as AO
RETURN SUM(SIZE((AO)-[:SENDS_EMAIL]->(BO)))

MATCH（：Person{name:'A}）您的问题陈述中存在不一致/错误。例如，您的查询使用
Person
标签，但您的文本使用
Employee
。另外，您的文本显示有一个
消息
节点标签和一个
接收电子邮件
关系类型，但您的查询根本没有使用它们。除了我在上面更正的员工和人名混淆外，其余的都是正确的。这个查询有效！我们不需要使用Receives\u email关系。是吗？您的查询无法按您编写的方式工作[
（AO）-[m:发送\u email]-->（BO）
不是合法的密码模式]。此外，您的文本没有显示
发送电子邮件关系可以直接在两个
个人
节点之间传递。因此，要么您需要显示更多的预期数据模型，要么您的数据不符合预期模型。谢谢Michael。不知道为什么我们需要在这里区分？一名员工只能属于一名经理，因此，经理手下的员工总是不同的。我遗漏了什么吗？好吧，我只是想排除这个可能性。但是collect将第二次匹配的行数减少为1。模式表达式应该更有效。这里的collect函数是什么？A0应为经理A下的所有员工，因此不应为1行。它应该是树中A下的员工总数。如果我们不使用上面的“收集”，也不确定我们是否真的需要在这里放松。我可以检查总和（大小x）是否比返回计数m更有效