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パフォーマンスを最適化するときは、ノードパターン専用のリレーションシップラベルを使用すると、ノードのラベルフィルタリングを削除できます。2 つのpersonノード間の関係を定義するためにlikesのみ関係が使用されるグラフモデルを考えてみましょう。このパターンを見つけるために、次のクエリを記述できます。
MATCH (n:person)-[:likes]->(m:person)
RETURN n, m n と m のpersonラベルチェックは冗長です。これは、両方の がタイプ の場合にのみ表示されるように関係を定義しているためですperson。パフォーマンスを最適化するために、次のようにクエリを記述できます。
MATCH (n)-[:likes]->(m)
RETURN n, m このパターンは、プロパティが単一ノードラベルに排他的である場合にも適用できます。person ノードのみが プロパティを持っていると仮定します。したがってemail、ノードラベルの一致の検証personは冗長です。このクエリを次のように記述します。
MATCH (n:person)
WHERE n.email = 'xxx@gmail.com'
RETURN nこのクエリを次のように記述するよりも効率的ではありません。
MATCH (n)
WHERE n.email = 'xxx@gmail.com'
RETURN n このパターンを採用するのは、パフォーマンスが重要で、モデリングプロセスでこれらのエッジラベルが他のノードラベルを含むパターンに再利用されないことを確認するチェックがある場合のみです。などの別のノードラベルに emailプロパティを後で導入するとcompany、クエリのこれらの 2 つのバージョン間で結果が異なります。
