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搜索关系

搜索的关系Neo4j数据库节点

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relinfo=searchRelation（neo4jconn、nodeinfo、direction）
relinfo=searchRelation（neo4jconn、nodeinfo、方向、名称、值）

描述

实例

relinfo= searchRelation (neo4jconn.,nodeInfo.,方向)返回原点节点的关系信息nodeInfo.和使用neo4j的关系方向®数据库连接。搜索从原始节点开始。要查找源节点，请使用搜索节点或searchNodeByID.

实例

relinfo= searchRelation (neo4jconn.,nodeInfo.,方向,名称，价值)使用一个或多个名称值对参数指定其他选项。例如，'关系型'，{'与'}返回类型为的关系的信息配合.

例子

全部收缩

打开生活的脚本

在Neo4j®数据库中搜索有关关系的信息并显示这些信息。

假设您具有存储在代表社交社区的Neo4j数据库中的图形数据。该数据库有七个节点和八个关系。每个节点只有一个唯一的属性键名称值的范围为User1.通过User7.. 每个关系都有一个类型知道.

使用URL创建Neo4j数据库连接http://localhost:7474/db/data、用户名neo4j，以及密码马铃薯草.

URL =.'http://localhost:7474/db/data'; 用户名=“neo4j”;密码=“matlab”;neo4jconn = neo4j（URL，用户名，密码）;

检查消息Neo4j连接对象的属性neo4jconn.. 空白消息属性表示成功的连接。

neo4jconnmessage.
ans = []

检索源节点nodeInfo.使用Neo4j数据库连接和节点标识符3..

nodeId = 3;nodeinfo = searchnodebyId（neo4jconn，nodeid）;

使用Neo4j数据库连接和源节点搜索传入关系nodeInfo..

方向=“在”;relinfo=searchRelation（neo4jconn、nodeinfo、direction）
relinfo =结构与字段：起源：3节点：[2×3表]关系：[1×5表]

relinfo是包含搜索结果的结构：

  • 起源-指定的源节点的节点标识符

  • 节点-包含每个匹配关系的所有开始和结束节点的表

  • 关系-包含所有匹配关系的表

访问节点表。

Relinfo.no​​des.
ANS =.2×3表NodeLabels NodeData NodeObject(uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu1 uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

访问关系表。

relinfo.关系
ANS =.1×5表startnodeid关系型endnodeid关系数据adjectobject ___________ ___________________________________________________________dudata.neo4j.http.neo4jrelation]

关闭数据库连接。

关闭（Neo4jconn）
打开生活的脚本

在Neo4j®数据库中搜索有关关系的信息并显示这些信息。指定要搜索的关系类型和距离。

假设您具有存储在代表社交社区的Neo4j数据库中的图形数据。该数据库有七个节点和八个关系。每个节点只有一个唯一的属性键名称值的范围为User1.通过User7.. 每个关系都有一个类型知道.

使用URL创建Neo4j数据库连接http://localhost:7474/db/data、用户名neo4j，以及密码马铃薯草.

URL =.'http://localhost:7474/db/data'; 用户名=“neo4j”;密码=“matlab”;neo4jconn = neo4j（URL，用户名，密码）;

检查消息Neo4j连接对象的属性neo4jconn.. 空白消息属性表示成功的连接。

neo4jconnmessage.
ans = []

检索源节点nodeInfo.使用Neo4j数据库连接和节点标识符3..

nodeId = 3;nodeinfo = searchnodebyId（neo4jconn，nodeid）;

使用Neo4j数据库连接和源节点搜索传入关系nodeInfo.。通过筛选关系类型来优化搜索知道距离小于等于2的节点。

方向=“在”; 相关类型={'知道'};Relinfo = searchrelation（neo4jconn，nodeinfo，方向，...“关系类型”，reltype，“距离”2）
relinfo =结构与字段：起源：3个节点：[4×3表]关系：[3×5表]

relinfo是包含搜索结果的结构：

  • 起源-指定的源节点的节点标识符

  • 节点-包含每个匹配关系的所有开始和结束节点的表

  • 关系-包含所有匹配关系的表

访问节点表。

Relinfo.no​​des.
ANS =.4×3表NodeLabels Nodedata NodeObject __________ ___________________________________________0'人[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.neo4jode] 3'person'[1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.neo4jnode]

访问关系表。

relinfo.关系
ANS =.3×5表startnodeid关系型endnodeid关系数据关系___________ ____________________________________________________________________1abase.neo4j.http.neo4jrelation] 2'知道'1 [1×1结构] [1x1 database'neo4j。http.neo4jrelation] 1 0'知道'1 [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.neo4jrelation]

关闭数据库连接。

关闭（Neo4jconn）
打开生活的脚本

搜索关于NEO4J®数据库中的传出关系的信息。将信息作为定向图返回并显示图形的边缘和节点。

假设您具有存储在代表社交社区的Neo4j数据库中的图形数据。该数据库有七个节点和八个关系。每个节点只有一个唯一的属性键名称值的范围为User1.通过User7.. 每个关系都有一个类型知道.

使用URL创建Neo4j数据库连接http://localhost:7474/db/data、用户名neo4j，以及密码马铃薯草.

URL =.'http://localhost:7474/db/data'; 用户名=“neo4j”;密码=“matlab”;neo4jconn = neo4j（URL，用户名，密码）;

检查消息Neo4j连接对象的属性neo4jconn.. 空白消息属性表示成功的连接。

neo4jconnmessage.
ans = []

检索源节点nodeInfo.使用Neo4j数据库连接和节点标识符3..

nodeId = 3;nodeinfo = searchnodebyId（neo4jconn，nodeid）;

使用Neo4j数据库连接和源节点搜索传出关系nodeInfo.. 通过使用“DataReturnFormat”名称值对参数具有值'digraph'.

方向='出去';Relinfo = searchrelation（neo4jconn，nodeinfo，方向，...“DataReturnFormat”,'digraph')
relinfo=具有以下属性的有向图：边：[2×3表]节点：[3×3表]

显示定向图的边缘。

RELINFO.EDGES.
ANS =.2×3表Endnode关系retationData ______________________________________________________1 struct} {'3'} {'5'} {'5'} {'5'} {1×1 struction}

显示有向图的节点。

Relinfo.no​​des.
ANS =.3×3表名称NodeLabels NodeData{uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu{'3'}{'Person'}{'1×1结构{'4'}{'Person'}{'1×1结构}{'5'}{'Person'}{'1×1结构}

关闭数据库连接。

关闭（Neo4jconn）

输入参数

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Neo4j数据库连接，指定为neo4jconnect.使用函数创建的对象neo4j.

原点节点信息，指定为Neo4jNode表示节点标识符的对象或数字标量。

数据类型：双倍的

关系方向，指定为“在”对于即将到来的关系或'出去'对于一段外向的关系。这些关系与指定的源节点相关联。

名称值参数

指定可选的逗号分隔的字符对名称，价值论点。名称是参数名和价值为对应值。名称必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家.

例子：Relinfo = Searchrelation（Neo4jconn，nodeInfo，'In'，'关系型'，{'知道'}，'距离'，2）返回具有关系类型的传入关系的关系信息知道远离原点节点的两个或更少的节点。

作为逗号分隔对的关系类型组成“关系类型”以及字符向量、字符串标量、字符向量的单元格数组或字符串数组。要仅使用一种关系类型搜索关系，请使用字符向量或字符串标量。要使用多种关系类型搜索关系，请使用字符向量的单元格数组或字符串数组。

例子：RelationTypes,{'知道'}

数据类型：char|细胞|一串

节点距离，指定为逗号分隔对，由“距离”和一个正数值标量。例如，如果节点距离为3，搜索关系返回距离原始节点3个或更少节点的节点的信息nodeInfo..

例子：'距离'，3

数据类型：双倍的

数据返回格式，指定为逗号分隔对组成“DataReturnFormat”价值呢“结构”结构或'digraph'为一个dig对象指定此参数以将关系信息作为dig目的。

输出参数

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neo4j数据库中的关系信息与原点节点匹配搜索条件nodeInfo.，作为与这些字段的结构返回。

领域 描述

起源

原始节点的节点标识符nodeInfo..

节点

表中包含每个节点的节点信息关系桌子。这节点表包含这些变量：

  • 诺德拉贝尔斯-表示每个匹配数据库节点的节点标签的字符向量

  • 野田- 结构阵列包含节点信息，例如每个匹配的数据库节点的属性键

  • nodeObject.—Neo4jNode表示每个匹配的数据库节点的对象

表中的行名称是匹配数据库节点的Neo4j节点标识符。

关系

包含包含节点的关系信息的表节点桌子。这关系表包含这些变量：

  • StartNodeID—每个匹配关系的开始节点的节点标识符

  • 关系型- 字符向量，表示每个匹配关系的关系类型

  • EndNodeID-每个匹配关系的结束节点的节点标识符

  • RelationData-结构数组，其中包含与每个匹配关系关联的属性键

  • RelationObject—NeO4J关系代表每个匹配关系的对象

表中的行名称是Neo4j关系标识符。

笔记

当你使用“DataReturnFormat”名称值对参数具有值'digraph'这个搜索关系函数返回一个表中的关系信息dig目的。所结果的dig对象包含与之相同的数据dig在执行Neo4Jstruct2有向图函数使用relinfo输出参数。

另见

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话题

R2016b中引入

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使用MATLAB处理来自传感器和物联网设备的大数据

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