Question

一些背景信息：我有一个包含大量帖子和用户的“问答”网站。数据存储在MSSQL数据库中。我很感兴趣的是图形数据库如何帮助用户产生有趣的结果，比如建议类似的用户或建议相关的帖子。

我设法将所有帖子和用户（只有他们的ID）和“post to post”和“post to user”关系从测试数据库导入ArangoDB数据库，最终得到4个集合：

帖子：文件收集，9833条目
用户：文档集，1264个条目
parentToChildPosts：存储从父帖子到子帖子的关系的边缘集合，4978条目
postToUsers：边缘集合存储从帖子到其所有者用户的关系，9833个条目。

然后我用2条边构建了一个图形“postGraph”并创建了一个AQL查询，试图根据“用户帖子”和“帖子后”关系实现一个简单的“类似用户”算法。以下是使用_id“users / 1”搜索前10名类似用户的查询：

FOR e in GRAPH_NEIGHBORS('postGraph', 'users/1', 
{ edgeCollectionRestriction: ['parentToChildPosts', 'postToUsers'], 
    vertexCollectionRestriction: 'users', 
    minDepth: 3, 
    maxDepth: 3 })
FILTER e.vertex._key != '1'
COLLECT userid = e.vertex._key INTO g
SORT LENGTH(g) DESC
LIMIT 10
RETURN userid

在视觉上，我从用户'users / 1'开始搜索，并找到以下其他用户的路径：

user =＆gt; post =＆gt;父母/子女帖子=＆gt;用户。

因此，遍历的深度为3.然后我排除用户自己（FILTER），按用户键分组并计算结果数量并获得前10名。

我测试了查询，它适用于大多数用户，但对于一些有错误的活跃用户来说失败了：

[1909]迭代次数太多

查询运行得非常快（在一秒钟内），并给出错误。其中一个失败的活跃用户有727个帖子（在我看来并不多）。

我还尝试了另外两种方法来实现算法：

编写3个GRAPH_NEIGHBORS查询，模仿一次遍历的3个步骤：慢得多。第一次运行它需要大约3秒钟。
使用Join（不使用任何图形函数）：非常快。

从文档中，ArangoDB建议在这种情况下使用图形函数。所以我不赞成使用Join（给我一种感觉，我也可以在SQL中做到这一点，所以为什么要使用图形数据库）。

有任何建议如何让GRAPH_NEIGHBORS快速运行而不会出现任何错误？或者任何其他建议如何构建图表，比如图表可以增长多大？

Answer 1

嗨，你完全正确，GRAPH_NEIGHBORS功能就是为此而构建的。有一个参数maxIterations限制一个遍历（GRAPH_NEIGHBORS映射到其上）将触及的顶点数量，并且您的图形结构可能会在那里达到默认值（10000）。我们实现了这个值以防止无限循环。因此，要解决此问题，您只需增加此值即可。我还有另一个表现提示： *如果您的图表仅包含两个edgeCollections，则不必为限制设置它们。所以我们可以在那里保存支票。（不会很重要）

这是一个更新的查询：

FOR e in GRAPH_NEIGHBORS('postGraph', 'users/1', 
  { maxIterations: 1000000, 
    vertexCollectionRestriction: 'users', 
    minDepth: 3, 
    maxDepth: 3 })
FILTER e.vertex._key != '1'
COLLECT userid = e.vertex._key INTO g
SORT LENGTH(g) DESC
LIMIT 10
RETURN userid

有关详细信息，请坚持使用AQL Traversal文档中的信息。 GRAPH_NEIGHBORS https://docs.arangodb.com/Aql/GraphOperations.html

也可以使用其中的所有内容

ArangoDB：GRAPH_NEIGHBORS产生错误＆＃34; [1909]迭代太多＆＃34;

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