首先，还是老样子，清楚当前数据库中所有的内容，干干净净开始学习新的一章。
- match (n)-[r]-(n1)
- delete r,n,n1
- match (n)
- delete n
- CREATE (bradley:MALE:TEACHER {name:'Bradley', surname:'Green',age:24, country:'US'})
- CREATE (matthew:MALE:STUDENT {name:'Matthew', surname:'Cooper',age:36, country:'US'})
- CREATE (lisa:FEMALE {name:'Lisa', surname:'Adams', age:15,country:'Canada'})
- CREATE (john:MALE {name:'John', surname:'Goodman', age:24,country:'Mexico'})
- CREATE (annie:FEMALE {name:'Annie', surname:'Behr', age:25,country:'Canada'})
- CREATE (ripley:MALE {name:'Ripley', surname:'Aniston',country:'US'})
- MATCH (bradley:MALE{name:"Bradley"}),(matthew:MALE{name:"Matthew"})WITH bradley, matthew CREATE (bradley)-[:FRIEND]->(matthew) , (bradley)-[:TEACHES]->(matthew);
- MATCH (bradley:MALE{name:"Bradley"}),(matthew:MALE{name:"Matthew"})WITH bradley,matthew CREATE (matthew)-[:FRIEND]->(bradley);
- MATCH (bradley:MALE{name:"Bradley"}),(lisa:FEMALE{name:"Lisa"})WITH bradley,lisa CREATE (bradley)-[:FRIEND]->(lisa);
- MATCH (lisa:FEMALE{name:"Lisa"}),(john:MALE{name:"John"})WITH lisa,john CREATE (lisa)-[:FRIEND]->(john);
- MATCH (annie:FEMALE{name:"Annie"}),(ripley:MALE{name:"Ripley"})WITH annie,ripley CREATE (annie)-[:FRIEND]->(ripley);
- MATCH (ripley:MALE{name:"Ripley"}),(lisa:FEMALE{name:"Lisa"})WITH ripley,lisa CREATE (ripley)-[:FRIEND]->(lisa);
一、索引
Neo4j2.0版本在标签的基础上引入了索引，可以对标签进行限制和索引。这种方式即有助于数据完整性检查，也有利于优化Cypher。上一篇博文最后介绍了限制，本篇关注度的则是索引的用法和功能 。
Neo4j的索引和其他RDBMS的定义相类似，主要用于提升节点找寻的性能。对于任何已有数据结构的更改操作 ， 索引自动更新。如果出了错而导致索引处于无效状态，便需要差错并重新生成它们。
Cypher查询会自动使用索引，Cypher有一个查询计划器和查询优化器，可以对 查询进行评估并尝试尽全力依据选索引择最短执行 时间。
创建索引的过程并不复杂：
首先，使用如下语句对标签MALE和属性name创建一个索引：
- create index on :MALE(name)
删除索引使用如下命令：
- drop index on :MALE(name)
- create index on :MALE(name)
- match (n:MALE)
- using index n:MALE(name)
- where n.name = "Matthew"
- return n
重点来了，必须记住：我们也可以在一个单一查询中 使用using从句并 提供多个索引项来 给Cypher Query Optimizer提供索引提示 ，也可以使用scan给Cypher Query Planner先扫描所有标签然后再执行后续的过滤，这种做法的结果意味着优秀的性能，毕竟使用标签本身可以不必考虑那些 不必要的数据。如：
- match (n:MALE)
- using scan n:MALE
- where n.name = "Matthew"
- return n
二、Index Sampling
真不太好翻译，所以还是直接使用英文词组吧。
其实，所有Cypher查询执行的第一步就是先要制订出一个有效的执行计划。尽管这个计划由Neo4j自行创建，但创建之前系统需要知道当前数据库、索引、索引所含的节点数、联系等多种重要信息。这些信息将帮助Neo4j设计一个效率高、效果好的执行计划，从而使得我们的查询请求被更快地响应。下一小节在详细讨论执行计划的过程，但是有效执行计划其中一个步骤就是Index Sampling。实际上，Index Sampling就是我们经常对索引进行分析和取样，确保索引统计数据更新，以及在数据库增删改数据的并对相应索引进行更改的全部过程。
我们可以通过开启Neo4j数据库的下列属性实现自动index sampling（Linux下是文件neo4j.properties，windows的还没找到）：
- index_background_sampling_enabled：该布尔属性值默认被设置为False，将其改为True开启自动sampling。
- index_sampling_update_percentage：定义了在触发sampling之前需要被改变索引的百分比阈值。
- schema sample -a：触发对所有索引做sampling。
- schema sample -l MALE -p name：仅仅触发标签（l）和属性（p）定义的索引的sampling。
三、理解执行计划
对于所有查询的执行计划的生成，Neo4j使用的都是基于成本的优化器（Cost Based Optimizer，CBO），用于制订精确的执行过程。可以采用如下两种不同的方式了解其内部的工作机制：
- EXPLAIN：是解释机制，加入该关键字的Cypher语句可以预览执行的过程但并不实际执行，所以也不会产生任何结果。
- PROFILE：则是画像机制，查询中使用该关键字，不仅能够看到执行计划的详细内容，也可以看到查询的执行结果。
- profile match (n)
- where n.name = 'Annie'
- return n
点击展开后，是这样：
此外，我还发现，Shell模式下，explain和profile都不如Web界面输入的信息多，不知道是不是版本的问题，还是参数设置的问题：
四、分析并优化查询
还是用刚才Annie那个例子，正如所见，原查询并不高效，因为AllNodesScan需要对所有节点逐一进行匹配。然而，别忘了，Cypher引入的标签系统可不是摆着看的，试着对刚才的例子添加标签：
- profile match (n:FEMALE)
- where n.name = 'Annie'
- return n
可以看到，优化器由AllNodesScan变为了NodeByLabelScan，过滤的过程也有原来的6-1-1缩减为当前的2-1-1。但这并没有结束，还可以进一步优化，对，就是使用index。
其他都不变，只是提前创建一条索引，这下子优化器就可以用NodeIndexSeek，整个过程由刚才的2-1-1变成了现在的1-1-1，也就是没有任何不必要的额外付出，一击命中！
具体的优化参数，可以参考estimated rows和db hits这两个数值，都是越小越好。前者指需要被扫描行数的预估值
，
后者是系统实际运行结果的
命中（I/O）绩效。其实，并不存在放之四海而皆准的通用标准（否则开发者
已经就直接把这些标准内化到Neo4j中了
），所以还需要积累经验，经常对Cypher的
执行进行分析和优化。- create index on :FEMALE(name)
五岳之巅
2017年5月29日（孟菲斯时间）
09:10
终稿于Dorsy Ave, Memphis, TN
2017年5月29日（孟菲斯时间）
09:10
终稿于Dorsy Ave, Memphis, TN
