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 Neo4j® соединение с базой данных. 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.
Neo4jRelation
| neo4j
| searchNode
| searchNodeByID
| searchGraph
| searchRelationByID
| close
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.