使用 neo4j 和/或 python 查找节点的路径（深度）步骤

debugcn 发表于 Dev

阿波罗

我有以下图表

这些关系中的每一个都是“ USES_COMPONENT”

在对 Neo4j 密码结果进行标准化后，我有一个类似的结构

{
    '1': {
        'label': 'Product', 
        'properties': {...}, 
        'type': 'VERTEX'
    },
    '2': {
        'label': 'Component', 
        'properties': {...}, 
        'type': 'VERTEX'
    }, 
    '3': {
        'label': 'USES_COMPONENT', 
        'properties': {...}, 
        'type': 'EDGE', 
        'direction': 'OUT', 
        'from': '1', 
        'to': '2'
    }
}

最终描述了整个图（与原始密码响应非常相似）

我当前的密码查询是：（Froot Loops 的 uuid 是a1。我分配了这个。）

MATCH p = (pr:Product)-[:USES_COMPONENT*]->()
WHERE pr.meta_uuid = 'a1'
RETURN p

我需要做的是找出每个组件离根（Froot Loops）多少步。

所以Corn Flour Blend将是1一步之遥，而Whole Grain Yellow Corn Flour将是2几步之遥。

我对密码实现或 python 实现感到满意。或者，两者的结合。

Some notes:

I am in full control of the graph data, and the way it is normalized (above). I'd like to keep it as close to this as possible, but I can tweak it
Performance is important, but none of these graphs will be rediculously large. I would be surprised if (total) any product had more than 200 components (at any depth)
I am happy to include third-party libraries, if anyone knows of one
I am only worried about the USES_COMPONENT relationship, and that will never be circular. No matter how far out you follow a USES_COMPONENT path, it will never hit Froot Loops.

I appreciate everyone's help. I am not even entirely sure what to google, so if I've missed something obvious, a link would be appreciated.

Bruno Peres

由于与根距离的节点如您在评论中所说的那样足够，因此此查询应该有效：

MATCH p = (pr:Product)-[r:USES_COMPONENT*]->(n)
WHERE pr.meta_uuid = 'a1'
RETURN n, size(r)

此查询使用size()函数来获取（根）和每个节点r之间的关系数。prn

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编辑于2021-07-14

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