标签: graph-databases

使用Match和Where可以按ID删除关系.

Match ()-[r]-() Where ID(r)=1 Delete r

有更简单的方法吗？

我很难找到一个.我们中的一些人仍在用C++编码,你知道......

开源跨平台会很好.

我有一个节点类型,其字符串属性通常具有相同的值.等等.数百万个节点只有该字符串值的5个选项.我将通过该属性进行搜索.

我的问题是在性能和​​内存方面更好:a)将其实现为节点属性并具有大量重复(并使用WHERE进行搜索).b)将其实现为5个额外节点,其中所有原始节点引用其中一个节点(并使用额外的MATCH进行搜索).

我一直在网上搜索有关使用域驱动设计和图形数据库(如Neo4j)的任何信息,我必须说有很多信息没有!

我的主要问题是两者之间明显重叠,即图形数据库和DDD模型都是域,但Graph数据库只保持状态,而不是行为.我真的不确定如何将两者混合......我如何混合行为？也许使用域名服务？为每个图节点创建域实体/值似乎是一种添加行为的荒谬方式.

有任何想法吗？

我正在使用Neo4j图数据库来存储医学症状和疾病.这背后的目的是提供一个人可以从用户进入系统的症状中获得疾病的建议.现在我存储了如下各种症状.

这是一个非常基本的图形结构,我通过密码查询匹配模式来检索疾病,例如发烧,头痛和流感的原因交集.我想要实现的是构建一个涉及位置和年龄因子等的复杂结构,并编写各种算法以通过有效遍历来检索连接最多的节点.我无法在互联网上找到如此复杂的结构,所以任何建议都会受到赞赏.尽管问题编码不多,但请提出一些建议,因为它只是一个大学项目,我必须更进一步.

我有一个几百GB的大图,所以我不能将它存储在RAM中.图形具有多边缘,每个边缘都有标签.我想执行以下查询:

1. 显示来自指定节点的所有边.
2. 显示两个给定节点之间的所有边.
3. 选择1000个连接的随机节点对,并显示它们之间的所有边.
4. 选择随机选择的1000个节点.

对于这些类型的查询,在磁盘上存储图形的好方法是什么？

这适用于单个高性能PC而非分布式设置.我首选的编程语言是Python.

我正在使用Neo4j CE 3.1.1,我和作者之间有书面关系.我想找到作者数量最多的N(例如N = 10)书籍.根据我发现的一些例子,我提出了查询:

MATCH (a)-[r:WRITES]->(b)
RETURN r,
COUNT(r) ORDER BY COUNT(r) DESC LIMIT 10

当我在Neo4j浏览器中执行此查询时,我得到了10本书,但这些书看起来不像大多数作者写的那些,因为它们只向作者展示了一些WRITES关系.如果我将查询更改为

MATCH (a)-[r:WRITES]->(b)
RETURN b,
COUNT(r) ORDER BY COUNT(r) DESC LIMIT 10

然后我得到了最多作者的10本书,但我没有看到他们与作者的关系.为此,我必须编写其他查询,明确说明我在上一个查询中找到的书的名称:

MATCH ()-[r:WRITES]->(b)
WHERE b.title="Title of a book with many authors"
RETURN r

我究竟做错了什么？为什么第一个查询不按预期工作？

Gremlin和SPARQL都有多种可视化选项。Amazon Neptune经过测试的可视化选项有哪些？

我想像以下那样建立合作伙伴关系模型，我以标签属性图的格式表示。

我想使用RDF语言来表达上面的图形，特别是我想了解是否可以表达“ loves”边缘的标签（这是文章/字母的URI）。

我是RDF的新手，我知道RDF可以轻松表示LPG中的节点属性，但是可以方便地表示边缘属性吗？

这个问题的背景更多：我想使用RDF（而不是Gremlin）的原因是，从长远来看，我想添加一些推理功能。

进一步增加的问题：如果我们选择一个RDF模型来用简单的英语表示上述LPG，我想用SPARQL查询来回答以下问题：

1. 鲍勃爱上任何一个人吗？
2. 如果是这样，他爱谁？为什么？

查询SPARQL语句有多复杂loveletters.com/123？

我想了解什么可能是查询语言如何分解的最高级别分组，以及为什么一个分组可能与另一个有根本的不同。例如，我现在提出的分组（用于通用用途）是：

1. 关系
   示例：SQL
2. 文档
   示例：XQuery、JSONPath、MQL (mongoDB)
3. 图
   示例：Cypher (Neo4j)
4. 其他可能性（？）数据
   框/熊猫？多维（MDX）？

描述各种查询语言的最佳高级分组是什么？