Neo4j Cypherの最適化

Question

一連のものから好きなものまで、どのようなものが好きなのか、どのように多くのユーザーがいるかを知りたい。

インデックスは、userIdプロパティのUserラベル、およびStuffToLikeラベルとそのstuffIdプロパティに存在します。

{ユーザー}と{stuff}の両方のパラメータは、IDを持つ配列を受け取ります。 この段階では、{ユーザー}配列は100〜1,000,000の文字列を保持し、{stuff}配列は100文字列を保持します。

これは、この時点までのDBヒット数が最も少ない、最も単純で最速のソリューションです。

MATCH (u:User) WHERE u.userId IN {users} 
    MATCH (n:StuffToLike) WHERE n.stuffId IN {stuff} 
    OPTIONAL MATCH (n)<-[l:LIKES]-(u) 
    OPTIONAL MATCH (n)<-[d:DISLIKES]-(u) 
    RETURN { 
     stuffId: n.stuffId, 
     name: n.name, 
     likes: count(l), 
     dislikes: count(d) 
    } AS stuff 

私はこのデータ量は（まだ）のリアルタイム使いやすさを期待していないが、私は妥当な時間でこれを実行することができれば、それは素晴らしいことです。

Answer 1

これを試すことができますか？

MATCH (u:User) WHERE u.userId IN {users} WITH collect(u) as users 
MATCH (n:StuffToLike) WHERE n.stuffId IN {stuff} 
RETURN { 
     stuffId: n.stuffId, 
     name: n.name, 
     likes: size([u in users WHERE (n)<-[:LIKES]-(u)]), 
     dislikes: size([u in users WHERE (n)<-[:DISLIKES]-(u)]) 
    } AS stuff 

はまた、この方法に高速です：

MATCH (u:User) WHERE u.userId IN {users} WITH collect(u) as users 
MATCH (n:StuffToLike) WHERE n.stuffId IN {stuff} 
RETURN { 
     stuffId: n.stuffId, 
     name: n.name, 
     likes: size((n)<-[:LIKES]-()), 
     dislikes: size((n)<-[:DISLIKES]-()) 
    } AS stuff