Performance 获取节点邻居之间的所有关系

我有一个节点（twitter用户）和定向边（如下）的嵌入式图形数据库

我试图获取用户（集合A）之间的所有关系，这些用户后面跟着一个指定的用户（节点U）。还包括

A

中的节点与指定节点

U

之间的关系

我的问题是：

START u=node:user_id(user_id={id_of_U})
MATCH p = u-->following, p2= following-[?]->u, p3 = following-[?]->()<--u
RETURN distinct rels(p),rels(p2),rels(p3) 

START u=node:user\u id（user\u id={id\u of\u}）
匹配p=u-->following，p2=following-[？]->u，p3=following-[？]->（）你能试试这个吗

start u=node:user_id(user_id={id_of_U})
MATCH u-[r]->following
with u, r, following
match following-[r2?]->u, following-[r3?]->()<-[r4]-u
RETURN distinct r, r2, r3, r4

start u=node:user\u id（user\u id={id\u of\u}）
匹配u-[r]->以下内容
有u，r，跟在后面
匹配跟踪-[r2？]->u，跟踪-[r3？]->（从
p=u-->开始跟踪
不是最优的，因为它需要所有相关节点，稍后您会尝试在这些节点上进行筛选。我建议选择较少的节点，稍后再稍微扩展此集合：

START u=node:user_id(user_id={id_of_U})
MATCH u-[:FOLLOWS]->following
WITH u,following
MATCH u-[r]-following
RETURN distinct r;

这将为您提供setA中节点之间的所有关系，这些节点也被节点U跟踪

如果你没有在你的图形中遵循关系-你应该有，否则你的图形设计不是最优的。我注意到您在查询中没有使用任何特定的rel类型-当且仅当您的数据中只有1种关系类型时，这可能是最佳的。据我所知，你的问题不止一个rel类型

编辑：

START u=node:user_id(user_id={id_of_U})
MATCH u-[]-following
WITH u, following
MATCH u-[r]-again, again-[r2]-following
RETURN r, r2

我使用的是1.8.1，但现在升级到1.9并尝试了您的查询，但没有任何更改…您的查询只给出了
u
和
后面的
之间的关系。。。我还想得到
跟随[m]
-
跟随[n]
之间的所有关系，其中
跟随[m]
和
跟随[n]
是set
A
的元素。这是我无法处理的棘手部分。（顺便说一句，我的图表有一种关系，如下）thx，我更新了我的答案，重点是将setA两次匹配到两个不同的变量中，然后再匹配这些变量之间的REL。如果这仍然会达到堆限制，恐怕唯一的方法就是使用gremlin并严格定义算法。实际上，您建议的查询导致了堆错误，但添加一个带有
的
，解决了该问题
START u=node:user_id（user_id='109537107'）匹配u-[]->跟在u后面，跟在u-[r]->再跟在后面，再跟在r后面-[r3]->返回r，r3
然而，我做了另一个实现，首先我得到
u
后面的所有节点的id。然后将它们作为参数传递两次，如
START u=node（{nodeIdList}），u2=node（{nodeIdList2}）MATCH u-[r]>u2，u2-[r2]>u返回不同的r，r2
，这提供了最快的解决方案。也许我们应该等待neo4j的新版本……但是您关于将
与
一起使用的建议很重要，这让我对cypher的工作方式有了更多的了解。谢谢。如果几天内没有其他答案能做得更好，我会接受你的答案，认为你解决了这个问题。我只是想等待，确保我们没有更好的选择。升级查询做得好。有时，某些问题无法用neo4j以有用的方式解决-例如，当有一个超级节点或查询中匹配的元素数量太多时-这是一个计算问题，而不是软件问题，因此我担心neo4j在这方面永远不会变得更好。在这种情况下，我建议您使用gremlin构建自己的图形算法，或者使用完全不同的技术，可能是在服务器集群上使用apachehadoop和minhash。