neo4j 2.0/Cypher：匹配由2个不同关系连接的节点

我有一个多重图，节点之间有多重关系。我尝试进行一个Cypher查询，返回由两个具有不同属性的关系连接的节点：

带有标签

Mirna

的节点通过

调节关系连接到
基因
。我想返回所有
Mirna
和
基因
节点，它们通过
源
属性
第一个
和
第二个
连接


以下是我尝试过的：

这是可行的，但对于大型数据集来说速度非常慢。我猜是因为我一开始匹配的太多了：

MATCH (m:Mirna)-[r:REGULATES]->(g:Gene)
WITH m,g, collect(r.source) AS source    
WHERE 'first_db' IN source AND 'second_db' IN source
RETURN m,g

这会更快地执行，并为玩具数据提供相同的结果：

MATCH (m:Mirna)-[r:REGULATES { source: 'first_db' }]->(g:Gene),
      (m:Mirna)-[r2:REGULATES { source: 'second_db' }]->(g:Gene)
RETURN m,g,r,r2

但这是否安全？Cypher是否始终理解我希望相同节点之间存在两种关系？有没有其他更高效、更优雅的方法来查询多个关系？
您的第一个查询进行筛选太晚，因此无法包含在模式匹配中，这就是为什么它速度较慢（除了作为全局图查询之外）

如果没有误报，您也可以将其简化为：

MATCH (m:Mirna)-[r:REGULATES]->(g:Gene)
WHERE r.source = 'first_db' OR r.source = 'second_db'
WITH m,g, count(distint r.source) AS source    
WHERE source = 2
RETURN m,g

由于您使用相同的标识符'm'和'g'，因此应该是安全的，但可能一些小的调整会使查询更快（可能在第二次提到标识符时删除标签，可能将其表示为一种模式，即la
（a）-[r1]-（b）-[r2]-（a）
，尽管我不确定不进行分析时的区别）。这是一种确定性估计吗？例如，“至少有两位权威人士说x，所以x可能是真的”之类的东西？我没有想到一种模式似乎更简单。是的，这是一种确定性估计。如果两个数据源一致认为基因受调控，我的结论是更正确；）作为一种模式，性能是否存在差异？在许多情况下，cypher引擎可能会重构为引擎罩下最好的引擎，因此可能没有什么区别（尽管看起来更好）。也许在生物学中有些事情“更真实”，但在我的领域中，我们持怀疑态度；）我对neo4j进行了类似的“可能科学”使用，但数据非常不同；我想找个时间喝杯咖啡，听听你的工作。第一步是比较数据来源，这还没有得到正确的解决。我不会用它作为“严格”的估计。生物学中许多数据集的问题：它们是稀疏的，而且它们是错误的：）所以你坚持使用任何能让它稍微不那么错误的数据集。在我的例子中，有趣的是有很多数据集，一些（新的）数据集的错误率比旧的数据集低。所以你可以过滤。。。你在做什么？咖啡听起来不错。好主意，不用搜索列表。不幸的是，还有第三个。。。第二个查询执行得更好，但它能工作吗？并不是说我不相信密码的魔力，而是最好是安全的…；）
MATCH (m:Mirna)-[r:REGULATES]->(g:Gene)
WHERE r.source = 'first_db' OR r.source = 'second_db'
WITH m,g, count(distint r.source) AS source    
WHERE source = 2
RETURN m,g