Scala Neo4j图形数据库帮助存储多个基于时间的数据值，模拟结果

我们已经用scala（）编写了城市系统的现有模拟，并使用ABM（基于代理的模型）。每个城市在模拟中等于一个代理

想象一个类似Simcity或best的游戏，一个类似Anno的游戏，世界各地的不同城市（我们的城市代理商的环境）交换不同类型的价值/商品，如下所示：

• 范围规则（城市与城市中的其他城市交换数据） 局部区域（范围规则的功能）

• 多种市场交易规则（规则随时间出现/变化， 因为城市功能出现在模拟中（例如 工业革命增加了新的规则，新的交流范围），所以城市 与其他城市的联系也会随着时间的推移而改变…请参见此处了解更多信息 有关模型规则的详细信息 )

模拟后，我们需要按时间、城市和城市功能导出和可视化数据。因此，我们选择在模拟期间将城市之间的所有交换历史存储到一个具有“时间”键的hashmap中。此hashmap返回一个对象区域，其中包含cities对象+cities+之间的关系以及所有交换的值

我不确定，但我认为将数据和此类关系存储到空间图形数据库（spatial neo4j或其他更好的解决方案？）是一个好主意（比使用Rdbms更好的主意）

但是我对这个解决方案有多个问题（如果它是一个好的解决方案）：

• 您认为我每次都需要存储一个新的图形，还是只需要在末尾存储一个大的图形
  =>因此如何使用这种类型的图形存储基于时间的属性？

• 我可以用这个图对我现有的空间化图进行更复杂的查询（计算城市之间的星型最短路径、计算交互次数等），并将这些结果用于我的模拟吗

• 如何将现有图形轻松导出或导入到模拟中
  =>那么，考虑到基于时间的领域的难度，我如何轻松地映射图形对象和模拟代理对象呢？

更新1

最后，我用neo4j空间选择了neo4j，现在我尝试用neo4j形式主义来表示我的问题。我举了一个比原始问题更简单的例子，我认为，如果我能实现这种形式主义，这是一个很好的用例（第一个？），用于使用neo4j存储未来的模拟数据

• 在模拟的每个步骤中，城市在空间上下文中用ABM表示（在我们的模型中，一个城市=一个代理）（因此一个城市=一个节点）仅与近邻（半径限制）通信

• 城市在自己的市场上有一个创新池，其他城市也可以得到这种创新，一步一步地由城市连接起来

• 在每一步中，一个城市都会尝试用其距离的概率函数复制每个邻居的一项创新，然后尝试创新/创造新的创新

• 创新图很重要，因为我想查看任何创新在时间上扩散的结果（我们模拟的步骤）

• 这是一个复杂的事实，创新无法消除，因为在我们消除扩散的可能性之后，每一个创新都包含一个生命属性

我用我的表示启动了一个google共享图，如果你能帮我更正，这很好：）

提前感谢您的建议，

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SR

尝试模拟OpenTSDB的模式设计，尽管该模式遵循基于列族的方法（HBase）

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请特别注意关键设计，因为它为基于时间维度的数据集提供了行分组（按时间片）的优势

我们讨论了多少事件？您可以在Neo4j Spatial中将不同的时间范围索引为不同的层，例如每小时一层，然后只搜索或分析感兴趣的层

此外，您还可以通过添加时间索引结构（请记住，整个图形是完整的，并且是一个拓扑结构）来再次索引它们，请参见例如

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从Neo4j空间索引中处理的几何体节点，可以访问任何连接的域节点（如事件等），从而在遍历过程中检查任何内容。有关示例，请参见。

谢谢您的解释。在这里，我们在100个或1000个城市之间有1000个交换，我们需要存储1000个、2000个或4000个无问题的成功领土状态（例如，一个州一年，因此我们需要存储4000年的模拟）100.000个节点，用于在时间之间共享的创新对象，4000个时间步长，100个城市，按城市逐步平均交换5或10次；由于我们的模型是随机的，而且创新是概率函数，所以很难给出更精确的数据信息。