Neo4j: The Definitive Guide

第8章 高度なグラフ・パターン 高度なグラフパターン

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

この章では、Neo4jのエキスパートとして知っておくと便利な、高度なグラフパターンを探求する。ここでのトピックは、エンティティの解決、より効率的なクエリ、ノードの次数の扱い、最近の定量化パスパターンと同様に、セキュリティのためのモデリングテクニックに触れる。前の章では、サブクエリの使い方をいくつか見てきた。

クエリを試すには、chapter5 データベースを使い続けるか、GitHub リポジトリのREADMEに従って再作成する。

サブクエリー

Cypherのサブクエリは、外部クエリのネストされたスコープ内で実行されるネストされたクエリである。CALL サブクエリは、アウタークエリから届いた行ごとに実行される。これは重要な点である。副問い合わせはそれ自身のスコープで演算子として実行されるため、次の行に移る前に、その行の実行中に作成されたデータ構造を保持する必要がなく、メモリのオーバーヘッドを削減することができる。サブクエリは、グラフからの読み取りとグラフへの書き込みの両方で使用される。

CALL サブクエリ

第5章では、1,800万のノードと1億のリレーションシップを持つグラフを作成するために、大規模なデータセットをインポートした。このグラフは、サブクエリを使用する効果を調べるのに理想的である。クエリの最初のバージョンは、Neo4jにグラフ内のすべてのトラックとそのプレイリストを返すように要求し、パス展開のある通常のMATCH を使用している：

//001-explain-all-tracks.cypher
EXPLAIN
MATCH (t:Track)-[:ON_PLAYLIST]->(p:Playlist)
RETURN t as track, COLLECT(p) as playlists

このグラフには約1,300万トラックがあり、このクエリはそれらをすべてトラバースして、それらが登録されているプレイリストを集めようとしている。このクエリのEXPLAIN を実行する（PROFILE を実行しようとすると、クエリが実際に実行されるまでに非常に長い時間待たされる可能性がある）。図8-1に示すように、計画はEagerAggregation 演算子を示している（イーガー演算については第5章を参照のこと）。

図8-1. 全てのトラックとそのプレイリストを返すクエリのEXPLAIN プラン

COLLECT 集計が正しくプロセスされるように、MATCH はすべてのトラックとプレイリストに対して完全に実行されなければならない。これらの集計結果は、演算子が完了するまでメモリに保持され、その後、結果のストリーミングが進行する。これはヒープにストレスを与え、潜在的なOut of Memory 例外やガベージコレクション（GC）休止の増加につながる可能性がある。このタイプのクエリは、サブクエリの威力を実証するのに理想的である。クエリの結果（実際のトラックとプレイリスト）には興味がないので、カウントだけを返すようにクエリを単純化した：

 //002-count.cypher MATCH ...