前情提要

邊查資料邊看路權鬥士們在平鎮烤肉

寫文章的效率一個低到不行 (ﾟ∀。)

上一篇簡單的介紹了一下 APOC

今天就來講一下我跟 APOC 的故事

順便介紹一下一個 APOC 的函式

故事時間

第一篇有稍微提過，當初是因為工作的需求才使用 Neo4j

在自學完大部分需要用到的功能後，回頭看看要寫入 Neo4j 的資料

發現要寫入資料庫的難度稍微偏高，主要是因為以下幾點

• 資料離散
• 數據量龐大
• 資料內容會不固定重複

資料離散

首先是資料離散的問題，雖說原始的資料檔勉強可以算是有分類

可是各個在同一個檔案中的資料，不一定會有關係

不同檔案的資料卻可能有關係

導致在資料匯入上產生了不少麻煩

數據量龐大

每個原始檔的資料，少則不到 100 多則 4000 起跳

每寫一筆資料就下一個查詢，資料庫遲早起笑

資料內容會不固定重複

如同剛剛所說原始檔檔案多且資料龐大

有可能 X 檔案跟 Y 檔案有關係

可是 X 檔案內部卻沒有關係的情形

然後這些資料基本值都是 A -> B，這樣的關係

不過這兩個 A 跟 B 可能跟其他組的 A 跟 B 是同一個 AB

所以說為了解決這個問題，最好的方案就是

直接建一堆的 A -> B，再將這些一樣的 AB 合併成一個

就可以完美的解決問題了

在百般尋覓之下，我發現了這個

apoc.refactor.mergeNodes()

APOC 的 mergeNodes 可以將一組不同的 Node 合而為一

同時還可以自行調整這些 Node 的 Property 的合併方法

使用的方法大致上長成這樣，要使用 Cypher 的 CALL 函式去呼叫他

CALL apoc.refactor.mergeNodes(nodes,{properties:"combine", mergeRels:true})

這邊有兩個參數

properties

你可以帶三種參數來決定 Property 合併的方法

• discard
  • 只留下第一筆 Node 的資料，其他的 Node 的資料都刪除
• overwrite / override
  • 後面合併進來的 Node 資料，會取代掉之前的
• combine
  • 不管三七二十一，全部留下

他也可以依據 Property 個別處理，類似這樣

CALL apoc.refactor.mergeNodes(nodes, {properties: {
    name:'discard',
    age:'overwrite',
    kids:'combine',
    `addr.*`: 'overwrite',
    `.*`: 'discard'
}})

mergeRels

這個屬性可以決定連結在這些 Node 上的關係的合併方式

設定為 true 的話就會依照關係的 方向、type 來合併

以下是其使用效果

使用前	使用後

這些資料的名稱有點危，所以都被我碼掉了
呃...對，我直接拿工作的資料來丟 (ﾟ∀。)
這個很難塞範例阿w

你可以清楚發現那一坨很散的資料，很成功的匯集起來的

好像該收尾了

APOC 還將 Cypher 的功能也匯集起來變成了相關的函數

像是 apoc.create.node、apoc.create.setLabels... 等

之後如果有用到好用的功能再來介紹吧 |>

不是，再不收尾就要來不及了

剛剛還跟一起有再寫鐵人賽的朋友跑去餐酒館喝爆

大家今天的作業都還沒交，就跑去喝酒

雖然沒醉，不過回到家實在有夠晚

好險在出門前有先打一點，不然我看是窗了

下篇 Neo4j with C# 程式串接實作 part1 - 基本連接

究竟鐵人賽能不能完賽呢，讓我們繼續看下去

參考資料

Neo4j - APOC merge-nodes

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