Download to read offline
![Dotazy v neo4j
potřebujeme cesty přes nejméně hran seřazené dle celkové
vzdálenosti
Cypher
START from=node:node_auto_index(user_id="{FROM}"),
to=node:node_auto_index("user_id:({TO})")
MATCH p = from-[r*1..{MAX_LENGTH}]->to
RETURN extract(n in nodes(p) : n.user_id), extract(rel in
relationships(p) : rel.cost), extract(rel in relationships(p)
: type(rel)) ORDER BY length(p), reduce(totalCost = 0, rel in
relationships(p) : totalCost + rel.cost) LIMIT 3
bohužel velmi pomalé (řádově sekundy)
plugin do neo4j od Michala Bachmana
velmi rychlé (10-20 ms)](https://image.slidesharecdn.com/cvutneo4j-140121033746-phpapp01/75/Neo4j-Jizdomat-14-2048.jpg)
Neo4j Jízdomat
- 1. Neo4j na Jízdomatu JanMittner
- 2. Kdo jsme aco děláme?
- 3. Jízdomat webová aplikace prospolujízdu autem řidič nabídne místo v autě na určené trase cestující se na jízdu přihlásí, zaplatí poměrnou část nákladů a sveze se kam jsme se dostali 70 tisíc registrovaných uživatelů 4 tisíce jízd týdně 190 tisíc vypsaných jízd celkem
- 5. Jaký problém jsmeřešili?
- 6. Důvěra mezi uživateli klíčovýfaktor úspěchu: důvěra mezi řidičem a cestujícím jak ji podpořit? hodnocení uživatelů celkem 87 tisíc hodnocení; 98,5 % pozitivní ověření telefonu, e-mailu a adresy mojeID sociální vazby mezi uživateli jak ale na to?
- 7. Jak jsme tovyřešili?
- 8. Sociální vazby meziuživateli facebooková přátelství „řidiče Frantu můžete znát přes kamaráda Pepu“ počítali jsme dávkově přes dijkstru v PHP vydrželo počítali jsme dávkově přes joiny v MySQL vydrželo pár tisíc uživatelů pár desítek tisíc uživatelů nakonec jsme přestali počítat
- 9. Sociální vazby meziuživateli upgrade: veškeré vazby mezi uživateli kdo se s kým kamarádí na FB kdo koho svezl v autě kdo se s kým zároveň vezl v autě vazby mají různou intenzitu typ vazby: přátelství vs. dva náhodní spolucestující četnost: pravidelní vs. náhodní cestující čas poslední interakce mezi uživateli hodnocení mezi uživateli (palec nahoru a dolů) => funkce, která určí intenzitu vazby == vzdálenost mezi dvěma uživateli
- 10. Use case můžu siu řidiče / cestujícího kliknout na odkaz Znáte se? spočítá to nejkratší cestu k tomuto uživateli nejkratší ve smyslu co nejintenzivnějších vazeb pokud max 2 mezičlánky, pořád slušná vypovídací hodnota znám někoho, komu můžu říct, aby se zeptal jeho známého, jak byl s daným uživatelem spokojen
- 12.
- 13. Graf uzly = uživatelé cca 70 tisíc uzlů hrany = sociální vazby mezi uživateli cca 480 tisíc hran grafová databáze neo4j export produkční databáze do GraphML <graph><node id=“1”/><edge source=“1” … dávkový import do neo4j skrz Gremlin g.clear();g.loadGraphML(URL);
- 14. Dotazy v neo4j potřebujemecesty přes nejméně hran seřazené dle celkové vzdálenosti Cypher START from=node:node_auto_index(user_id="{FROM}"), to=node:node_auto_index("user_id:({TO})") MATCH p = from-[r*1..{MAX_LENGTH}]->to RETURN extract(n in nodes(p) : n.user_id), extract(rel in relationships(p) : rel.cost), extract(rel in relationships(p) : type(rel)) ORDER BY length(p), reduce(totalCost = 0, rel in relationships(p) : totalCost + rel.cost) LIMIT 3 bohužel velmi pomalé (řádově sekundy) plugin do neo4j od Michala Bachmana velmi rychlé (10-20 ms)
- 15.
- 16. Statistiky 70 tisíc uzlů(uživatelů) 40 tisíc uzlů má hranu k jinému uzlu já: 196 uživatelů přes 1 hranu 2740 uživatelů přes 2 a méně hran 20247 uživatelů přes 3 a méně hran dál už mi to nespočítalo nechtěl by si někdo pohrát se získáním statistik?
- 17. Děkuji za pozornost Vašedotazy?