結果を再現できず申し訳ありません。ただし、2GBのヒープとGCRキャッシュを備えたMacBookAir(1.8 GHz i7、4 GB RAM)では、キャッシュのウォーミングやその他の調整は行われず、同様のサイズのデータセット(100万ユーザー、1人あたり50人の友人)が使用されます。 、1.9.2でTraversal Frameworkを使用して約900ミリ秒を繰り返し取得します:
public class FriendOfAFriendDepth4
{
private static final TraversalDescription traversalDescription =
Traversal.description()
.depthFirst()
.uniqueness( Uniqueness.NODE_GLOBAL )
.relationships( withName( "FRIEND" ), Direction.OUTGOING )
.evaluator( new Evaluator()
{
@Override
public Evaluation evaluate( Path path )
{
if ( path.length() >= 4 )
{
return Evaluation.INCLUDE_AND_PRUNE;
}
return Evaluation.EXCLUDE_AND_CONTINUE;
}
} );
private final Index<Node> userIndex;
public FriendOfAFriendDepth4( GraphDatabaseService db )
{
this.userIndex = db.index().forNodes( "user" );
}
public Iterator<Path> getFriends( String name )
{
return traversalDescription.traverse(
userIndex.get( "name", name ).getSingle() )
.iterator();
}
public int countFriends( String name )
{
return count( traversalDescription.traverse(
userIndex.get( "name", name ).getSingle() )
.nodes().iterator() );
}
}
サイファーは遅いですが、あなたが提案するほど遅くはありません:約3秒:
START person=node:user(name={name})
MATCH (person)-[:FRIEND]->()-[:FRIEND]->()-[:FRIEND]->()-[:FRIEND]->(friend)
RETURN count(friend)
よろしくお願いします
ian