我們在上一篇文章簡單介紹了 Neo4j Bloom 特性，今天就進一步來玩看看 Bloom 囉！

查看 Graph DB Schema

RDBMS 的 DB Schema 會有一堆資料表和欄位的定義；Graph DB Schema 則是一覽 Label、Property、Relation。在探索資料前，還是得先對 DB Schema 有初步的認識，否則根本不知要查什麼啊！

舊版的 Neo4j Browser 輸入以下指令即可

CALL db.schema()

但似乎 Neo4j Browser 4.0 以後指令改掉了，如下

CALL db.schema.visualization()

以北風資料庫為例，會看到類似這樣的結果

如圖所示，我們可以得到簡單的概念：客戶會對產品下訂單，而這些產品分別來自不同的供應商，以及不同的分類。
對 DB Schema 有概念之後，接著就可以開始探索了～

不過上述查看 DB Schema 的指令，到目前版本（4.1.1）為止仍存在 Bug如下：
如果曾經建立兩種標籤之間的關係，後來這個關係被刪掉了，卻還是會顯示在上述的 Schema 圖形中，會誤導開發者。
APOC library 之中有一個指令也可以查看 DB Schema，會過濾掉被刪除的關係，並且還可以看到每種標籤所包含的總結點數。

CALL apoc.meta.graph

更棒的是，使用 APOC library 可以只查看局部的 DB Schema，這在資料庫結構非常複雜時會很好用，以下範例

**只顯示包含 Custoemr、Order、Product 標籤的 db schema，以及彼此之間的所有關係，但如果有 PURCHASE 關係則隱藏 **

CALL apoc.meta.subGraph({labels:['Customer', 'Order', 'Product'] ,excludes:['PURCHASE']})

**只顯示包含 Custoemr、Order、Product 標籤的 db schema，以及只顯示 ORDER、PART_OF 兩種關係 **

CALL apoc.meta.subGraph({labels:['Customer', 'Order', 'Product'], rels:['ORDER', 'PART_OF']})

自由探索 Neo4j Bloom

探索的方式還是得根據你想知道什麼？想對資料問什麼問題，或是你已知的商業行為去做調整。如果你還不知道怎麼開始，可以先試著自由探索。

例如你對客戶的資料與行為感興趣，可以先輸入 Customer 來一覽所有客戶，並 double-click 想查看的客戶資料如下

這個操作只是先知道客戶會有哪些屬性資料，以及總共有多少客戶資料，有需要的話，也可以直接編輯修改每個屬性。
但您是否有發現這張圖根本看不懂？！怎麼都是一些大寫英文字呢？這是因為 Bloom 用 Customer.customerID 來顯示，這當然不是我們要的，此時我們可以先查看一下所有欄位屬性，確定屬性名稱，然後修改方式如下：

Change Node Caption

1. 點選左上角按鈕，可以看到 Categories, Relationships 和 Search
2. 點選想要修改的 Label，就可以看到所有屬性；在想要顯示的屬性打勾，想隱藏的屬性取消勾選即可。如果想要顯示多個屬性，可以多選。

如圖，我們把 Customer 預設顯示屬性改為 companyName

Dismiss other nodes

改完 Caption 之後會立即生效，客戶的節點已經全部以公司名稱顯示，接下來如果有想要查看特定的客戶，其他客戶節點會造成干擾而想要隱藏，只需點選 [Dismiss other nodes] 即可。

Expand Node

把焦點放在特定的客戶之後，接下來想看這位客戶的關係，例如相關的訂單與產品，可以選擇 [Expand]，有兩種操作方式，第一種是在節點上按右鍵選 [Expand]，這裡的子選單可以預覽所有可能的節點關係，可以選擇只探索某種關係，或是全部的關係；第二種是選擇節點後，打開下方選擇清單，點選 [Expand]

展開第一層關係後，大概會像是這樣，也就是這位客戶的所有訂單

但我們真正關心的，可能是該訂單背後的產品，理論上可以依照上面的操作模式，一層一層展開，但有點沒效率。
接下來就跟大家介紹 Neo4j Bloom 的另一個魅力，近似自然語言的搜尋

Neo4j Bloom 自然語言搜尋

Neo4j Bloom 有一些搜尋模式，我是閱讀前輩們的原文得來，有些我不確定怎麼翻譯較好，就直接貼原文囉。學習這些搜尋模式，有助於提升搜尋的效率與準確度，並釐清頭緒。

Specific path

呈上面需求，我們想要知道 QUICK-Shop 這位客戶購買過的產品，只需要搜尋

QUICK Order Product

也就是明確指定一條路徑，把符合這條路徑，無論是什麼關係，都找出來。如圖，Bloom 會去找出各種可能性並推薦給我們。

同理，如果我們還想知道這些產品的供應商是誰，就可以這樣搜尋

QUICK Order Product Supplier

Shortest path

在之前的Cypher文章有介紹過 shortestPath() 函數，尋找兩個節點之間最短距離，除了自已下 Cypher 語法之外，Bloom 也把這個常見需求包含進來了！只需要複選兩個節點（Ctrl/Command + 滑鼠左鍵），然後右鍵選單就可以操作 Path -> Shortest Path。

結果如下，不過要留意的是，最短路徑可能不只一條，Bloom 只是任選一條顯示，不一定是我們想要的路徑。

除此之外，複選兩個節點時，也可以修改關聯，建立關係

Paths between nodes

呈上，即使得到了最短路徑，實務上可能不是我們想要的，那麼可以試著列出兩個節點間的其他路徑選擇。

下圖是找出客戶 QUICK-Shop 和 Ernst Handel 之間所有購買過產品 Chang 的訂單

QUICK Order Chang Order Ernst Handel 

接著我們再複習第一個模式的範例，要找出客戶 QUICK-Shop 訂購的產品以及供應商

QUICK Order Product Supplier

不過這樣找下來，資訊非常多，我們可以更精確地問，QUICK-Shop 這位客戶曾經購買過供應商 Tokyo Traders 的哪些產品？ 如下都是可以的

QUICK Order Product Tokyo Traders

QUICK Order Product Tokyo

QUICK Order Product Tok

我們還可以再問，QUICK-Shop 購買過哪些海鮮產品？

QUICK Order Product part of Seafood

這裡明確指定了 Relation，但也可省略如下

QUICK Order Product Seafood

你不用特地告訴 Bloom，Seafood 是產品的分類名稱。

顯然地，Bloom 會去猜測你搜尋的意圖，當然這前提是先看過 DB Schema，以及你要搜尋的節點名字或關鍵字。我們不需要明確告訴 Bloom 要找什麼 Label、用什麼 Relation 和 Property，也不用告訴它 QUICK-Shop 是客戶的公司名稱，Bloom 會自動掃瞄各種可能性。

當然你還是可以明確寫出 Relation，這樣語句上會更接近自然語言，而 Relation 包含的底線或其他特殊符號會被忽略，以空白填補即可。

以上就是用 Neo4j Bloom 探索資料庫的一些常見做法，下次會繼續分享其他的搜尋方式、圖形、顏色的自訂，以及在 Bloom 使用 Cypher 語法查詢，請看官們繼續支持～

參考來源：
https://medium.com/neo4j/tips-and-tricks-in-neo4j-bloom-41e4b3b1cc8f
https://neo4j.com/labs/apoc/4.1/database-introspection/meta/

更新紀錄

• 2020/10/18 新增 apoc.meta.graph 指令查看 DB Schema