Cypher - Neo4j查询性能分析

Question

我可以帮您翻译成中文。以下是需要翻译的内容：

我对Neo4j的查询分析有一些问题。 考虑以下简单的Cypher查询：

PROFILE 
MATCH (n:Consumer {mobileNumber: "yyyyyyyyy"}),
      (m:Consumer {mobileNumber: "xxxxxxxxxxx"}) 
WITH n,m 
MATCH (n)-[r:HAS_CONTACT]->(m) 
RETURN n,m,r;

输出结果为:

根据Neo4j的文档，如下所示：

3.7.2.2. Expand Into

When both the start and end node have already been found, expand-into is used to find all connecting relationships between the two nodes.

Query.

MATCH (p:Person { name: 'me' })-[:FRIENDS_WITH]->(fof)-->(p) RETURN
> fof

在上面的查询中（在我的情况下），首先它应该找到StartNode和EndNode，然后再查找任何关系。但不幸的是，它只找到了StartNode，然后展开了所有连接的:HAS_CONTACT关系，这导致没有使用"Expand Into"操作符。为什么会这样呢？两个节点之间只有一个:HAS_CONTACT关系。在:Consumer{mobileNumber}上有一个唯一索引约束。为什么上述查询会展开所有7个关系？

另一个问题是关于Filter操作符：为什么它需要12个数据库访问，尽管所有节点/关系已经被检索到了？为什么这个操作需要12个数据库调用才能得到6行结果？

我正在查询的是完整的图形： 此外，我已经测试了同一查询的不同版本，但返回的是相同的查询概要结果。

1

PROFILE
 MATCH (n:Consumer{mobileNumber: "yyyyyyyyy"})
 MATCH (m:Consumer{mobileNumber: "xxxxxxxxxxx"}) 
 WITH n,m 
 MATCH (n)-[r:HAS_CONTACT]->(m) 
 RETURN n,m,r;

2

PROFILE
 MATCH (n:Consumer{mobileNumber: "yyyyyyyyy"}), (m:Consumer{mobileNumber: "xxxxxxxxxxx"}) 
 WITH n,m 
 MATCH (n)-[r:HAS_CONTACT]->(m) 
 RETURN n,m,r;

3

PROFILE 
MATCH (n:Consumer{mobileNumber: "yyyyyyyyy"}) 
WITH n 
MATCH (n)-[r:HAS_CONTACT]->(m:Consumer{mobileNumber: "xxxxxxxxxxx"}) 
RETURN n,m,r;

- Afridi

---

你能否在这里发布一些数据，以便我们更好地理解你的图形？这可能是由于查询规划器试图减少通过生成笛卡尔积所创建的负载（即，在第一个匹配子句中）。你是否尝试过将查询的第一部分更改为使用两个MATCH子句，而不是一个带有逗号的子句？ - Dom Weldon

@DomWeldon 请检查更新后的问题。 - Afridi

Answer 1

为什么会这样？

看起来这种行为与查询规划器如何响应您的Cypher查询中的数据库搜索有关。 Cypher提供了一个接口来搜索和执行图形操作（其他选择包括Java API等），查询由查询规划器处理，然后由neo4j的内部转换为图形操作。查询规划器将找到最有效地搜索图形的方法（因此我们喜欢neo），因此仅仅因为Cypher查询以某种方式编写，它并不一定会按照我们想象中的方式搜索图形。

对此的文档似乎有点稀少（或者说我无法正确找到它），如果有任何链接或进一步的解释，将不胜感激。

检查您的查询，我认为您想表达的是：

“使用mobileNumber索引找到两个具有:Consumer标签的节点n和m，其联系电话分别为x和y。如果找到它们，请尝试从n到m查找一个-[:HAS_CONTACT]->关系。如果找到关系，则返回两个节点和关系，否则返回空。”

以这种方式运行此查询需要创建笛卡尔积（即所有n和m组合的小表格 - 在这种情况下只有一行 - 但对于其他查询可能会有更多），然后在每个这些行之间搜索关系。

与其这样做，由于必须满足MATCH子句才能继续查询，因此neo知道如果要查询返回任何内容，则两个节点n和m必须通过-[:HAS_CONTACT]->关系相连。因此，运行查询的最有效方法（并避免笛卡尔积）如下所示，这是您的查询可以简化为的内容。

“使用索引mobileNumber找到具有:Consumer标签的值为x的节点n，它通过-[:HAS_CONTACT]->关系连接到具有:Consumer标签的值为y的节点m的属性mobileNumber。返回两个节点和关系，否则返回空。”

因此，与其执行两次索引搜索、一个笛卡尔积和一组展开操作，neo只执行一次索引搜索、一个展开所有和一个过滤器。

您可以通过查询分析器中AUTOSTRING参数的存在来查看此简化的结果。

如何更改查询以实现所需的搜索

如果您想更改查询以便必须使用扩展关系，可以将关系要求设置为可选，或者使用显式迭代执行。以下这两个查询都会产生最初预期的查询剖面。

可选示例：

PROFILE
 MATCH (n:Consumer{mobileNumber: "xxx"})
 MATCH (m:Consumer{mobileNumber: "yyy"}) 
 WITH n,m 
 OPTIONAL MATCH (n)-[r:HAS_CONTACT]->(m) 
 RETURN n,m,r;

迭代示例：

PROFILE
 MATCH (n1:Consumer{mobileNumber: "xxx"})
 MATCH (m:Consumer{mobileNumber: "yyy"}) 
 UNWIND COLLECT(n1) AS n
 MATCH (n)-[r:HAS_CONTACT]->(m) 
 RETURN n,m,r;

- Dom Weldon

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谢谢解释。但是我不能使用 OPTIONAL MATCH，因为我只想在两个节点之间存在给定关系的情况下返回 endNode，并且想要在扩展所有关系之前找到 endNode，以摆脱不需要的关系/节点并减少数据库访问次数。此外，当使用第二个带 UNWIND 的查询时，它会显示错误，说：“不应该像这样使用聚合。” - Afridi

Answer 2

您正在执行的查询与Neo4j文档中关于“扩展到”（Expand Into）的示例不同。示例查询从同一节点开始和结束。

如果您希望规划程序先找到两个节点并查看它们之间是否存在关系，则可以使用长度为1的 shortestPath 来最小化DB访问次数。

PROFILE 
MATCH (n:Consumer {mobileNumber: "yyyyyyyyy"}),
  (m:Consumer {mobileNumber: "xxxxxxxxxxx"}) 
WITH n,m 
MATCH Path=shortestPath((n)-[r:HAS_CONTACT*1]->(m))
RETURN n,m,r;

- Dave Bennett

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谢谢你的回答。就“Expand Into”而言，根据文档所述：“当起始节点和结束节点都已找到时，使用expand-into来查找两个节点之间的所有连接关系。”所以我认为无论起始节点和结束节点是否相同，只要在扩展之前找到它们就可以了，对吗？ - Afridi

我也读到了这个。我只能期望它被误解了。如果你创建了一个支持查询的数据集，就像例子中的循环一样，它会使用Expand Into。 - Dave Bennett