تکنیک های پرس و جوی سایفر متوسط: بهینه سازی کاوش داده های نمودار

معرفی

به بخش سوم سری Cypher خوش آمدید، جایی که ما تکنیک‌های جستجوی Cypher را برای بهینه‌سازی کاوش داده‌های نمودار بررسی می‌کنیم. در این مقاله، عمیق‌تر به قابلیت‌های Cypher می‌پردازیم و نحوه استفاده از ویژگی‌های پیشرفته را برای پرس و جو و تحلیل کارآمد نشان می‌دهیم. با تسلط بر این تکنیک‌ها، می‌توانید بینش‌های ارزشمندی را از پایگاه داده گراف خود استخراج کنید و از سفر اکتشاف داده‌های نمودار خود نهایت استفاده را ببرید.

نمایه سازی و بهینه سازی عملکرد

Indexing یک تکنیک قدرتمند در Cypher است که به شما این امکان را می‌دهد تا با ایجاد نمایه‌هایی بر روی ویژگی‌های مکرر درخواست شده، داده‌ها را به سرعت بازیابی کنید. با استفاده از ایندکس ها می توانید زمان اجرای پرس و جو را به میزان قابل توجهی بهبود بخشید.

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن نموداری دارید که پایگاه داده فیلم را نشان می‌دهد و اغلب فیلم‌ها را بر اساس عنوان آنها جستجو می‌کنید. برای بهینه‌سازی عملکرد جستجو می‌توانید یک فهرست روی ویژگی «عنوان» گره‌های «فیلم» ایجاد کنید. در اینجا مثالی از ایجاد ایندکس در Cypher آورده شده است:

CREATE INDEX ON :Movie(title)

در اینجا ما در حال ایجاد یک شاخص بر روی ویژگی “title” گره های “Movie” هستیم. این شاخص به Cypher اجازه می دهد تا فیلم ها را بر اساس عناوین آنها به طور موثر مکان یابی کند و در نتیجه هنگام جستجوی فیلم های خاص، پرس و جو سریعتر اجرا شود.

الگوریتم های نمودار

Cypher الگوریتم‌های گراف داخلی را ارائه می‌کند که به شما امکان می‌دهد محاسبات پیچیده را انجام دهید و بینش‌هایی در مورد داده‌های نمودار خود به دست آورید. این الگوریتم ها ابزارهای قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل جنبه های مختلف نمودار شما و استخراج اطلاعات معنی دار ارائه می دهند.

فرض کنید می خواهید کوتاه ترین مسیر بین دو کاربر را در یک شبکه اجتماعی پیدا کنید. برای انجام این کار می توانید از الگوریتم shortestPath در Cypher استفاده کنید. در اینجا یک مثال است:

MATCH (start:User {name: "Ali"}), (end:User {name: "Asad"})
CALL algo.shortestPath.stream(start, end, 'FRIENDS')
YIELD nodeId, cost
RETURN algo.getNodeById(nodeId).name AS userName, cost

ما از الگوریتم shortestPath برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین گره‌های «علی» و «اسد» در نمودار، با در نظر گرفتن رابطه «FRIENDS» استفاده می‌کنیم. الگوریتم هزینه (تعداد روابط) هر مسیر را محاسبه می کند و نام کاربری گره ها را همراه با هزینه برمی گرداند.

بهینه سازی پیمایش

بهینه سازی پیمایش ها هنگام برخورد با نمودارهای بزرگ بسیار مهم است. با تعیین انواع رابطه، جهت ها و فیلترها، می توانید مسیرهای پیمایش خود را محدود کنید و عملکرد پرس و جو را بهبود بخشید.

فرض کنید می خواهید تمام محصولات خریداری شده توسط کاربرانی که محصول خاصی را نیز خریداری کرده اند را پیدا کنید. شما می توانید با استفاده از انواع رابطه و فیلتر کردن بر اساس محصول، پیمایش را بهینه کنید. در اینجا یک مثال است:

MATCH (product:Product {name: "Smartphone"})
MATCH (user:User)-[:PURCHASED]->(product)<-[:PURCHASED]-(relatedProduct:Product)
RETURN user.name, relatedProduct.name

توضیح:
در این مثال، ما با محصول “گوشی هوشمند” شروع می کنیم و از رابطه “خرید شده” عبور می کنیم تا کاربرانی را که این محصول را خریداری کرده اند پیدا کنیم. سپس، برای یافتن سایر محصولات خریداری شده توسط همان کاربران، به عقب تردد می کنیم. با تعیین انواع رابطه و استفاده از فیلترها، پیمایش را برای بازیابی موثر اطلاعات مورد نظر بهینه می کنیم.

Working with Large Result Sets

مدیریت کارآمد مجموعه نتایج بزرگ برای عملکرد و استفاده از حافظه بسیار مهم است. Cypher ویژگی هایی مانند صفحه بندی، محدود کردن تعداد نتایج و پرش از نتایج برای پردازش داده ها در تکه های قابل مدیریت را ارائه می دهد.

فرض کنید می خواهید یک لیست صفحه بندی شده از کاربران را به ترتیب حروف الفبا بازیابی کنید. برای دستیابی به صفحه بندی می توانید از بندهای SKIP و LIMIT استفاده کنید. در اینجا یک مثال است:

MATCH (user:User)
RETURN user.name
ORDER BY user.name
SKIP 0
LIMIT 100

در این مثال، کاربران را از نمودار بازیابی می کنیم و آنها را بر اساس نام مرتب می کنیم. با استفاده از بند های SKIP و LIMIT، می توانیم صفحه بندی را کنترل کرده و کاربران را به صورت دسته ای بازیابی کنیم. تنظیم مقادیر SKIP و LIMIT به ما این امکان را می دهد که در مجموعه نتایج به طور موثر پیمایش کنیم.

نتیجه:
ما استراتژی‌های بهینه‌سازی مختلف را برای بهبود کاوش داده‌های نمودار بررسی کردیم، با درک این تکنیک‌ها، می‌توانید پتانسیل کامل Cypher را باز کنید و داده‌های پیچیده گراف را به طور کارآمد تجزیه و تحلیل کنید و بینش‌ها و الگوهای ارزشمندی را کشف کنید.

منتظر قسمت بعدی مجموعه ما باشید، جایی که در مورد بهترین شیوه ها و تکنیک های پیشرفته مدل سازی داده ها برای پایگاه های داده گراف بحث خواهیم کرد.