我正在尝试基于大型RDBMS数据对图形数据库建模。 graph db背后的原因是要回答很多基于关系的问题，使不同节点之间的遍历和性能得以实现。在对此建模时，我注意到很少有节点具有大量的出站边缘。
例如，将“类别”视为一个顶点，将“产品”视为另一个顶点。还有其他类似“产品”的顶点存在。但是，很多边缘都来自“类别”到其他边缘。边缘的输出数量在100,000个中。
这是警报吗？ 有没有更好的设计原则以不同的方式主动进行设计？
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让我们假设您当前的数据模型看起来像这样：
(:Category {name: 'Toy'})<-[:IS_A]-(:Product {id: 123})
某些具有Category label的节点具有大量相关的Product。
要减少关系的数量并稍微简化查询，您可以考虑消除Category节点，而是向每个Product节点添加一个额外的label。例如：
(:Product:Toy {id: 123})
使用这种新的数据模型，您可以直接查找所有Toy产品，而无需遍历任何关系（例如MATCH (t:Toy) RETURN t）。
答案 1 :(得分：0)
另一种选择是将“类别”用作“产品”的属性，这既可以解决超顶点问题，又可以节省资源。例如，如果要查找特定类别下的所有产品，请为“类别”属性创建索引。
通常，在图形建模中应避免使用超级顶点，因为它们会对查询性能产生重大影响。如果查询这些边缘，大多数图形数据库将被截断或进行采样。如果不可避免，遍历这些顶点的向外边缘时，请确保至少设置限制。