图数据库 Cypher 查询语言的子查询 CALL (subquery)

目录

子查询允许将查询组合起来,这在使用UNION或聚合时特别有用。

子查询与封闭查询交互的方式有一些限制:

  • 子查询只能引用外部查询中显式导入的变量。
  • 子查询不能返回与外围查询中变量名称相同的变量。
  • 从子查询返回的所有变量随后都可在外部查询中使用。

WITH导入变量进子句必须:

  • 只包含对外部变量的简单引用,例如WITH x, y, z。导入WITH子句时不支持别名或表达式,例如~~WITH a AS b~~~~WITH a+1 AS b~~
  • 是子查询的第一个子句(如果直接跟在USE子句后面,则是第二个子句)。

官方例子:

MATCH (p:Person)
CALL {
  WITH p
  MATCH (p)-[:FRIEND_OF]-(c:Person)
  RETURN c.name AS friend
}
RETURN p.name, friend

# 不返回任何行的单元子查询,会产生副作用
MATCH (p:Person)
CALL {
  WITH p
  UNWIND range (1, 5) AS i
  CREATE (:Person {name: p.name})
}
RETURN count(*)

我的举例:

# 查询医生兼职的组织数量的最大值
MATCH (n:Doctor)
CALL {
    WITH n
    MATCH (n) -[:WORK_IN]-> (e:Organization)
    RETURN count(n) as cnt
}
RETURN max(cnt)

# 查询医生工作医院、科室、组织的职位数量的最大值
MATCH (n:Doctor)
CALL {
    WITH n
    CALL {
        WITH n
        MATCH (n) -[r1:WORK_IN]-> (e:Organization)
        WHERE r1.position is not NULL
        RETURN count(r1) as cnt1
    }
    CALL {
        WITH n
        MATCH (n) -[r1:WORK_IN]-> (e:Hospital)
        WHERE r1.position is not NULL
        RETURN count(r1) as cnt2
    }
    CALL {
        WITH n
        MATCH (n) -[r1:WORK_IN]-> (e:Department)
        WHERE r1.position is not NULL
        RETURN count(r1) as cnt3
    }
    RETURN cnt1 + cnt2 + cnt3 AS cnt
}
RETURN max(cnt) as max_cnt

# 查找众数:计数+排序
MATCH (d:Doctor)
CALL {
    WITH d
    RETURN d.clinicProfessional AS cp
}
RETURN d.clinicProfessional, count(cp)

Untitled

典型应用场景:需要结果的不同部分进行不同匹配,然后在整个结果上做一个汇总,比如查询每个人的朋友数量。

WITH 给我的感觉就像是 SQL 中的 WITH 给子查询起别名一样

子查询的作用:子查询可用于对每一行进行汇总

参考文献

Neo4j 版本4 新特性介绍 - Cypher [1] CALL 子查询_neo4j call_俞博士的博客-CSDN博客

The Neo4j Cypher Manual v5 - Cypher Manual

标签 :
comments powered by Disqus

相关文章

用 Beancount 复式记账,Double-Entry!

🤔动机 已经有很多次记账的尝试,包括各种 App 如圈子账本(现已倒闭下架)等。但有几个痛点还没法解决: 大多数都是简单的记载收支,这对手握多个银行账户、信用卡等的我来说,显得不够用 数据安全问题,数据在服务提供者

阅读更多

搭建起本地的 DevOps 环境

动机 自己作为独立开发者,也想体验那种写完代码效果就出来的感觉,不用又当个运维人员。 想当初 Spring Boot 程序,得手动编译,然后手动复制到目标机器,然后重启服务,可麻烦了。 因此,本地跑一套 DevOps 或者 GitOps 的系统应该会很有趣

阅读更多

单调栈

陈述 顾名思义,就是单调的栈,可严格可不严格。能够找到下一个更大/小的元素,同时能找到上一个大于等于/小于等于的元素。 通常是一维数组,要寻找任一个元素的右边或者左边第一个比自己大或者小的元素的位置,此时

阅读更多