Поисковые отношения для узла базы данных Neo4j
возвращает информацию об отношении для узла источника relinfo = searchRelation(neo4jconn,nodeinfo,direction)nodeinfo и направление отношения с помощью соединения с базой данных Neo4j®. Поиск начинает с узла источника. Чтобы найти узел источника, использовать searchNode или searchNodeByID.
Ищите информацию об отношении в базе данных Neo4j® и отобразите информацию.
Примите, что вам сохранили данные о графике в базе данных Neo4j, которая представляет социальное окружение. Эта база данных имеет семь узлов и восемь отношений. Каждый узел имеет только один ключ name уникального свойства со значением в пределах от User1 через User7. Каждое отношение имеет тип knows.
Создайте соединение с базой данных Neo4j с помощью http://localhost:7474/db/data URL, имя пользователя neo4j, и пароль matlab.
url = 'http://localhost:7474/db/data'; username = 'neo4j'; password = 'matlab'; neo4jconn = neo4j(url,username,password);
Проверяйте Message свойство объекта neo4jconn связи Neo4j. Пустой Message свойство указывает на успешную связь.
neo4jconn.Message
ans =
[]
Получите узел источника nodeinfo использование соединения с базой данных Neo4j и идентификатора узла 3.
nodeid = 3; nodeinfo = searchNodeByID(neo4jconn,nodeid);
Ищите входящие отношения с помощью соединения с базой данных Neo4j и узла источника nodeinfo.
direction = 'in';
relinfo = searchRelation(neo4jconn,nodeinfo,direction)relinfo = struct with fields:
Origin: 3
Nodes: [2×3 table]
Relations: [1×5 table]
relinfo структура, которая содержит результаты поиска:
Origin — Идентификатор узла для заданного узла источника
Nodes — Таблица, содержащая все узлы начала и конца для каждого совпадающего отношения
Relations — Таблица, содержащая все совпадающие отношения
Доступ к таблице узлов.
relinfo.Nodes
ans=2×3 table
NodeLabels NodeData NodeObject
__________ ____________ ___________________________________
1 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
3 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
Доступ к таблице отношений.
relinfo.Relations
ans=1×5 table
StartNodeID RelationType EndNodeID RelationData RelationObject
___________ ____________ _________ ____________ _______________________________________
3 1 'knows' 3 [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jRelation]
Закройте соединение с базой данных.
close(neo4jconn)
Ищите информацию об отношениях в базе данных Neo4j® и отобразите информацию. Задайте тип связей и расстояние до поиска.
Примите, что вам сохранили данные о графике в базе данных Neo4j, которая представляет социальное окружение. Эта база данных имеет семь узлов и восемь отношений. Каждый узел имеет только один ключ name уникального свойства со значением в пределах от User1 через User7. Каждое отношение имеет тип knows.
Создайте соединение с базой данных Neo4j с помощью http://localhost:7474/db/data URL, имя пользователя neo4j, и пароль matlab.
url = 'http://localhost:7474/db/data'; username = 'neo4j'; password = 'matlab'; neo4jconn = neo4j(url,username,password);
Проверяйте Message свойство объекта neo4jconn связи Neo4j. Пустой Message свойство указывает на успешную связь.
neo4jconn.Message
ans =
[]
Получите узел источника nodeinfo использование соединения с базой данных Neo4j и идентификатора узла 3.
nodeid = 3; nodeinfo = searchNodeByID(neo4jconn,nodeid);
Ищите входящие отношения с помощью соединения с базой данных Neo4j и узла источника nodeinfo. Совершенствуйте поиск путем фильтрации для типа связей knows и для узлов на расстоянии два или меньше.
direction = 'in'; reltypes = {'knows'}; relinfo = searchRelation(neo4jconn,nodeinfo,direction, ... 'RelationTypes',reltypes,'Distance',2)
relinfo = struct with fields:
Origin: 3
Nodes: [4×3 table]
Relations: [3×5 table]
relinfo структура, которая содержит результаты поиска:
Origin — Идентификатор узла для заданного узла источника
Nodes — Таблица, содержащая все узлы начала и конца для каждого совпадающего отношения
Relations — Таблица, содержащая все совпадающие отношения
Доступ к таблице узлов.
relinfo.Nodes
ans=4×3 table
NodeLabels NodeData NodeObject
__________ ____________ ___________________________________
0 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
1 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
2 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
3 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
Доступ к таблице отношений.
relinfo.Relations
ans=3×5 table
StartNodeID RelationType EndNodeID RelationData RelationObject
___________ ____________ _________ ____________ _______________________________________
3 1 'knows' 3 [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jRelation]
2 2 'knows' 1 [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jRelation]
1 0 'knows' 1 [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jRelation]
Закройте соединение с базой данных.
close(neo4jconn)
Ищите информацию об исходящих отношениях в базе данных Neo4j®. Возвратите информацию как ориентированного графа и отобразите ребра и вершины графика.
Примите, что вам сохранили данные о графике в базе данных Neo4j, которая представляет социальное окружение. Эта база данных имеет семь узлов и восемь отношений. Каждый узел имеет только один ключ name уникального свойства со значением в пределах от User1 через User7. Каждое отношение имеет тип knows.
Создайте соединение с базой данных Neo4j с помощью http://localhost:7474/db/data URL, имя пользователя neo4j, и пароль matlab.
url = 'http://localhost:7474/db/data'; username = 'neo4j'; password = 'matlab'; neo4jconn = neo4j(url,username,password);
Проверяйте Message свойство объекта neo4jconn связи Neo4j. Пустой Message свойство указывает на успешную связь.
neo4jconn.Message
ans =
[]
Получите узел источника nodeinfo использование соединения с базой данных Neo4j и идентификатора узла 3.
nodeid = 3; nodeinfo = searchNodeByID(neo4jconn,nodeid);
Ищите исходящие отношения с помощью соединения с базой данных Neo4j и узла источника nodeinfo. Возвратите информацию об отношении как ориентированного графа при помощи 'DataReturnFormat' аргумент пары "имя-значение" со значением 'digraph'.
direction = 'out'; relinfo = searchRelation(neo4jconn,nodeinfo,direction, ... 'DataReturnFormat','digraph')
relinfo =
digraph with properties:
Edges: [2×3 table]
Nodes: [3×3 table]
Отобразите ребра ориентированного графа.
relinfo.Edges
ans=2×3 table
EndNodes RelationType RelationData
______________ ____________ ____________
{'3'} {'4'} {'knows'} {1×1 struct}
{'3'} {'5'} {'knows'} {1×1 struct}
Отобразите узлы ориентированного графа.
relinfo.Nodes
ans=3×3 table
Name NodeLabels NodeData
_____ __________ ____________
{'3'} {'Person'} {1×1 struct}
{'4'} {'Person'} {1×1 struct}
{'5'} {'Person'} {1×1 struct}
Закройте соединение с базой данных.
close(neo4jconn)
neo4jconn — Соединение с базой данных Neo4jNeo4jConnect объектСоединение с базой данных Neo4j в виде Neo4jConnect объект создается с функцией neo4j.
nodeinfo — Информация об узле источникаNeo4jNode возразите | числовой скалярИнформация об узле источника в виде Neo4jNode объектный или числовой скаляр, который обозначает идентификатор узла.
Типы данных: double
direction — Направление отношения'in' | 'out'Направление отношения в виде любого 'in' для входящего отношения или 'out' для исходящего отношения. Отношения сопоставлены с заданным узлом источника.
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
relinfo = searchRelation(neo4jconn,nodeinfo,'in','RelationTypes',{'knows'},'Distance',2) возвращает информацию об отношении для входящих отношений, которые имеют тип связей knows и два или меньше узлов далеко от узла источника.'RelationTypes' — Типы связейТипы связей в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'RelationTypes' и вектор символов, строковый скаляр, массив ячеек из символьных векторов или массив строк. Чтобы искать отношения с помощью только одного типа связей, используйте вектор символов или строковый скаляр. Чтобы искать отношения с помощью многочисленных типов связей, используйте массив ячеек из символьных векторов или массив строк.
Пример: 'RelationTypes',{'knows'}
Типы данных: char | cell | string
'Distance' — Расстояние узлаРасстояние узла в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Distance' и положительный числовой скаляр. Например, если расстояние узла равняется трем, searchRelation возвращает информацию для узлов, которые являются тремя или меньшим количеством узлов далеко от узла источника nodeinfo.
Пример: 'Distance',3
Типы данных: double
'DataReturnFormat' — Данные возвращают формат'struct' (значение по умолчанию) | 'digraph'Данные возвращают формат в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'DataReturnFormat' и значение 'struct' для структуры или 'digraph' для a digraph объект. Задайте этот аргумент, чтобы возвратить информацию об отношении как digraph объект.
relinfo — Информация об отношенииИнформация об отношении в базе данных Neo4j, которая совпадает с критериями поиска от узла источника nodeinfo, возвращенный как структура с этими полями.
| Поле | Описание |
|---|---|
| Идентификатор узла узла источника |
| Таблица, которая содержит информацию об узле для каждого узла в
Имена строки в таблице являются идентификаторами узла Neo4j совпадающих узлов базы данных. |
| Таблица, которая содержит информацию об отношении для узлов в
Имена строки в таблице являются идентификаторами отношения Neo4j. |
Примечание
Когда вы используете 'DataReturnFormat' аргумент пары "имя-значение" со значением 'digraph', searchRelation функция возвращает информацию об отношении в digraph объект. Получившийся digraph объект содержит те же данные как digraph объект создал, когда вы выполняетесь neo4jStruct2Digraph функция с помощью relinfo выходной аргумент.
close | neo4j | Neo4jRelation | searchGraph | searchNode | searchNodeByID | searchRelationByID
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.