java - Neo4j 图回溯算法

Question

我有一个关于 Neo4j 以及 Traversal 可以做什么的复杂问题。

假设您有以下 Neo4j 图

我的想法是遍历整个图，如果我找到一个'false'节点，将这个状态扩展到他的邻居等等，最后在这个例子中我们将拥有所有状态为'false'的节点。 (在现实生活中，我有更多的条件在遍历时将这个状态设置为真或假，但我为了问题简化了一点)

我认为我需要一些回溯算法来执行此操作，但在 Neo4j 中我不知道如何执行此操作，或者是否可能。另外，这个图可能是一个非常大的图。

你会如何使用 Java 和 Neo4j 做到这一点？

谢谢。

Answer 1

为了有效匹配可达节点，有两种方法效果较好。

在 Neo4j 3.2.x 中，有一种有效的方法可以通过可变关系匹配加上 DISTINCT 的使用来匹配所有不同的可达节点，但它需要可变长度关系的上限。使用适当高的数字应该有效。像这样的东西:

MATCH (:SomeLabel{someProperty:false})-[*..999999]->(x)
WITH distinct x
SET x.someProperty = false

否则，APOC Procedures报价apoc.path.subgraphNodes()它还对子图中的可达节点进行有效匹配:

MATCH (start:SomeLabel{someProperty:false})
CALL apoc.path.subgraphNodes(start, {}) YIELD node
SET node.someProperty = false;

编辑

要为第一个选项添加更多详细信息(为什么不只使用 *，以及为什么使用 DISTINCT)，请记住，默认情况下，当我们使用 时，Cypher 将匹配所有可能的路径*，即使这些路径结束于与先前匹配的路径相同的节点。这在充分连接的图中可能会变得低效(当我们没有合理的上限，并且我们没有使用 LIMIT 时)，并且有可能导致堆崩溃或无限期挂起。

当我们对所有可能的路径不感兴趣，只对所有可到达的可能节点感兴趣时，尤其要避免这种情况。

在 Neo4j 3.2 中，引入了一种称为 pruning-var expand 的优化，它会在以下所有情况下更改遍历逻辑:

1. 我们有一个变长扩展
2. 我们不以任何方式引用路径(例如通过将路径变量设置为匹配模式，或在 var-length 关系上设置变量)
3. 我们有一个 var-length 扩展的上限
4. 我们要求从扩展中获得 DISTINCT 节点或值

基本上当查询是这样的时，很明显我们想要来自 var-length 扩展的不同节点(或来自不同节点的值)并且不关心路径。

然后规划器将使用修剪变量 expand(您可以通过检查来自 EXPLAIN 或 PROFILE 的查询计划来确认)来有效地匹配可达节点。