我们有很多 (n1:EffortUser)-[r1:EFFORT]->(n2:EffortObject) 需要按天和周计算，即有多少 EffortObject:Email 做了 EffortUser SENT。如果您有很多用户和电子邮件可能需要相当长的时间，那么我们希望并行化此查询。
现在我们正在使用：
match(n1:EffortUser)-[r1:EFFORT]-(n2:EffortObject)
where r1.Effort = 'yes' and r1.TimeEvent>='2017-01-01' and r1.TimeEvent<='2017-12-31'
return distinct n1.Name as User, date(datetime(r1.TimeEvent)) as date, count(distinct r1.IdUnique) as count
order by user, date
似乎有几个选项可以并行化/优化它，但所有的文档都相当糟糕。
我做了一些研究，发现了以下 APOC 函数，但我可能无法让它们工作（而且我在 Stackoverflow 上也找不到太多东西）。以下哪个选项是最好的，包括 使用上述示例代码的示例？这让我发疯。我们有 4 个内核和 32 GB 的内存，所以这应该运行得非常快，但我就是无法让它工作。
https://neo4j.com/docs/labs/apoc/current/cypher-execution/
CALL apoc.cypher.runMany('cypher;\nstatements;',{params},{config})
运行每个分号分隔的语句并返回摘要 - 当前没有模式操作
CALL apoc.cypher.mapParallel(fragment, params, list-to-parallelize) yield value
并行批量执行片段，并将列表段分配给 _
https://neo4j.com/docs/labs/apoc/current/cypher-execution/running-cypher/
apoc.cypher.mapParallel(fragment :: STRING?, params :: MAP?, list :: LIST? OF ANY?) :: (value :: MAP?)
apoc.cypher.mapParallel(fragment, params, list-to-parallelize) yield value …