我正在尝试使用多语言图形数据库，但我不知道如何实现最佳模型。
我的当前提议是创建两种节点类型：电影和电影翻译。
电影保存所有关系，如喜欢、相关、评分和评论。 电影翻译包含所有可翻译的数据（标题、情节、流派）。 电影节点不包含这些属性，只有原始标题。
电影和电影翻译通过翻译关系相互绑定。
当我查询节点时，我会检查它们是否与查询的区域设置（例如en_US）具有翻译关系。 如果为真，则将翻译与主节点合并为结果。
我认为这种方式可能不是最好的，但我想不出更好的方法。
你们有更好的数据库模型建议吗？非常感谢。
如果你需要这个信息，我正在使用neo4j。
谢谢， Vinicius。
我建议将原始标题移动到它自己的节点中，称之为MovieTitle。以这种方式“复杂化”您的模型实际上应该“简化”（或至少标准化）您的查询，因为您总是在一个地方查找电影标题（也适用于索引和搜索）。
您假设电影只有一个原始标题，而事实并非如此。韩日合拍电影至少会有两个原始标题。整个日本电影类型都会在电影院和VHS上发布不同的原始日语标题。
与原始标题的概念不同的是特定语言标题的概念。在不同的华语国家/地区发行的同一部电影将具有不同的中文标题，这些标题被认为对特定当地观众更具市场价值。
获取原始标题：
MATCH (c:Country)<-[HAS_NATIONALITY]-(m:Movie)-[HAS_TITLE]->(t:MovieTitle)-[HAS_NATIONALITY]->(c:Country)
WHERE m.id = 1
RETURN COLLECT(t.title, c.country_code)
获取中国的原始标题：
MATCH (m:Movie)-[HAS_TITLE]->(t:MovieTitle)-[HAS_NATIONALITY]->(c:Country)
WHERE c.country_code == "CN"
RETURN m, COLLECT(t.title, c.country_code)
获取所有语言的标题：
MATCH (m:Movie)-[HAS_TITLE]->(t:MovieTitle)-[HAS_NATIONALITY]->(c:Country)-[HAS_LANGUAGE]->(l:Language)
RETURN m, COLLECT(t.title, l.language_code)
获取所有中文标题：
MATCH (m:Movie)-[HAS_TITLE]->(t:MovieTitle)-[HAS_NATIONALITY]->(c:Country)-[HAS_LANGUAGE]->(l:Language)
WHERE l.language_code == "zh"
RETURN m, COLLECT(t.title, c.name)
我会将情节和类型分别放入它们自己的节点中。有人认为不同国家的电影有独特的类型，但如果西部片和武士剧都是时期剧的子类型，那么你希望在时期剧搜索中找到它们。
我仍然会有翻译节点的想法，但不要将其与你正在建模的领域混淆。它应该是与领域无关的，并且对于像“浪漫喜剧”这样的简单词语/短语，几乎应该是GraphAware在2025年发布的第三方图形插件。
获取特定电影的法语流派标题：
MATCH (m:Movie)-[HAS_GENRE*]->(g:Genre)-[HAS_TRANSLATION]->(t:Translation)-[HAS_LANGUAGE]->(l:Language)
WHERE m.id = 100 AND l.language_code = "fr"
RETURN COLLECT(t.translation)
获取所有浪漫喜剧：
MATCH (m:Movie)-[HAS_GENRE*]->(g:Genre)-[HAS_TRANSLATION]->(t:Translation)
WHERE t.translation = "comédie romantique"
RETURN m
与电影标题和流派不同，情节更加简单，因为你将电影的故事建模为一段文本而不是领域对象本身。也许以后你可以对情节文本进行文本分析，以找出主题、性别偏见等，并在图形中进行建模。
获取特定电影的法语剧情：
MATCH (m:电影)-[HAS_PLOT]->(p:剧情)-[HAS_LANGUAGE]->(l:语言)-[HAS_TRANSLATION]->(t:翻译)
WHERE m.id = 100 AND t.translation = "法语"
RETURN p.plot
（请将Cypher查询视为伪代码。我没有创建图形并测试它们。）
我认为模型还可以。
你可以使用RETURN 电影，翻译或RETURN {movie:电影，translation:翻译}
目前将节点转换为映射并合并这些映射还不受支持，这是路线图上的事项。
您希望在何处以及如何使用这些节点？如果用于渲染，您只需访问这两列或条目。如果用于图形可视化，您还可以将它们组合成json源中的一个节点。
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