Neo4j cypher optimization

Question

Von einer Reihe von Sachen zu mögen, möchte ich herausfinden, wie viele von einer Reihe von Benutzern mögen, was Zeug.

Es gibt Indizes für das User-Label für die userId-Eigenschaft sowie für das StuffToLike-Label und seine stuffId-Eigenschaft.

Die Parameter {users} und {stuff} erhalten Arrays mit IDs. Für diese Phase enthält das Array {users} zwischen 100 und 1.000.000 Strings, während das Array {stuff} 100 Strings enthält.

Dies ist die einfachste und schnellste Lösung mit den geringsten dB-Hits, die ich bis jetzt erreicht habe.

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 

Ich erwarte nicht, Echtzeit Verwendbarkeit für diese Menge an Daten (noch) nicht, aber es wäre toll, wenn ich dies in einer angemessenen Höhe der Zeit ausgeführt werden kann.

Answer 1

Können Sie das versuchen?

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 

auch, wie schnell ist dies:

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