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Scrivi Realizzazione della Graph Projection

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@ -89,9 +89,108 @@ Per effettuare il clone del DBMS, è stato sufficiente aprire il menu <kbd>··
Per installare la [Graph Data Science Library], si è cliccato sul nome del database clonato, si ha selezionato la scheda <kbd>Plugins</kbd>, aperto la sezione <kbd>Graph Data Science Library</kbd>, e infine premuto su <kbd>Install</kbd>. Per installare la [Graph Data Science Library], si è cliccato sul nome del database clonato, si ha selezionato la scheda <kbd>Plugins</kbd>, aperto la sezione <kbd>Graph Data Science Library</kbd>, e infine premuto su <kbd>Install</kbd>.
## Realizzazione ## Concetti
### Graph Catalog
La [Graph Data Science Library] non è in grado di operare direttamente sul grafo, ma opera su delle proiezioni di parti di esso immagazzinate effimeramente all'interno di uno storage denominato [Graph Catalog], al fine di permettere agli algoritmi di operare con maggiore efficienza su un sottoinsieme mirato di elementi del grafo.
Esistono vari modi per creare nuove proiezioni, ma all'interno di questa relazione ci si concentra su due di essi, ovvero le funzioni Cypher:
- [`gds.graph.project.cypher`] (anche detta Cypher projection), che crea una proiezione a partire da due query Cypher, suggerita per il solo utilizzo in fase di sviluppo in quanto relativamente lenta
- [`gds.graph.project`] (anche detta native projection), che crea una proiezione a partire dai label di nodi ed archi, operando direttamente sui dati grezzi del DBMS, ottenendo così un'efficienza significativamente maggiore e offrendo alcune funzionalità aggiuntive
Il Graph Catalog viene svuotato ad ogni nuovo avvio del DBMS Neo4J; si richiede pertanto di fare attenzione a non interrompere il processo del DBMS tra la creazione di una proiezione e l'esecuzione di un algoritmo su di essa.
## Analisi
### 1⃣ Realizzazione della *Graph Projection*
Si utilizza un approccio bottom-up per la costruzione della graph projection delle crate e delle loro dipendenze.
#### Determinazione dei nodi partecipanti
Si usa la seguente query triviale per determinare i codici identificativi dei nodi che partecipano all'algoritmo:
```cypher
MATCH (a:Crate)
RETURN id(a) AS id
```
```text
╒═══╕
│id │
╞═══╡
│0 │
├───┤
│1 │
├───┤
│2 │
├───┤
```
#### Determinazione degli archi partecipanti
Si costruisce invece una query più avanzata per interconnettere all'interno della proiezione i nodi in base alle dipendenze della loro versione più recente:
```cypher
// Trova tutte le versioni delle crate
MATCH (a:Crate)-[:HAS_VERSION]->(v:Version)
// Metti in ordine le versioni utilizzando l'ordine lessicografico inverso, che corrisponde all'ordine del versionamento semantico (semver) dalla versione più recente alla più vecchia
WITH a, v ORDER BY v.name DESC
// Per ogni crate, crea una lista ordinata contenente tutti i nomi delle relative versioni, ed estraine il primo, ottenendo così il nome della versione più recente
WITH a, collect(v.name)[0] AS vn
// Utilizzando il nome trovato, determina il nodo :Version corrispondente ad essa, e le crate che la contengono
MATCH (a:Crate)-[:HAS_VERSION]->(v:Version {name: vn})-[:DEPENDS_ON]->(c:Crate)
// Restituisci gli id dei nodi sorgente e destinazione
RETURN id(a) AS source, id(c) AS target
```
```text
╒══════╤══════╕
│source│target│
╞══════╪══════╡
│98825 │21067 │
├──────┼──────┤
│98825 │16957 │
├──────┼──────┤
│22273 │21318 │
├──────┼──────┤
```
#### Creazione della graph projection
Si combinano le due precedenti query in una chiamata a [`gds.graph.project.cypher`]:
```cypher
CALL gds.graph.project.cypher(
"deps",
"MATCH (a:Crate) RETURN id(a) AS id",
"MATCH (a:Crate)-[:HAS_VERSION]->(v:Version) WITH a, v ORDER BY v.name DESC WITH a, collect(v.name)[0] AS vn MATCH (a:Crate)-[:HAS_VERSION]->(v:Version {name: vn})-[:DEPENDS_ON]->(c:Crate) RETURN id(a) AS source, id(c) AS target"
) YIELD
graphName,
nodeQuery,
nodeCount,
relationshipQuery,
relationshipCount,
projectMillis
```
```text
╒═════════╤═════════════════════════╤═════════╤═════════════════════════╤═════════════════╤═════════════╕
│graphName│nodeQuery │nodeCount│relationshipQuery │relationshipCount│projectMillis│
╞═════════╪═════════════════════════╪═════════╪═════════════════════════╪═════════════════╪═════════════╡
│"deps" │"MATCH (a:Crate) RETURN i│105287 │"MATCH (a:Crate)-[:HAS_VE│537154 │8272 │
│ │d(a) AS id" │ │RSION]->(v:Version) WITH │ │ │
│ │ │ │a, v ORDER BY v.name DESC│ │ │
│ │ │ │ WITH a, collect(v.name)[│ │ │
│ │ │ │0] AS vn MATCH (a:Crate)-│ │ │
│ │ │ │[:HAS_VERSION]->(v:Versio│ │ │
│ │ │ │n {name: vn})-[:DEPENDS_O│ │ │
│ │ │ │N]->(c:Crate) RETURN id(a│ │ │
│ │ │ │) AS source, id(c) AS tar│ │ │
│ │ │ │get" │ │ │
└─────────┴─────────────────────────┴─────────┴─────────────────────────┴─────────────────┴─────────────┘
```
<!-- Collegamenti --> <!-- Collegamenti -->
@ -101,3 +200,6 @@ Per installare la [Graph Data Science Library], si è cliccato sul nome del data
[thesaurus]: https://github.com/rust-lang/crates.io/blob/master/src/boot/categories.toml [thesaurus]: https://github.com/rust-lang/crates.io/blob/master/src/boot/categories.toml
[crater]: https://github.com/rust-lang/crater [crater]: https://github.com/rust-lang/crater
[Graph Data Science Library]: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/ [Graph Data Science Library]: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/
[Graph Catalog]: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/management-ops/graph-catalog-ops/
[`gds.graph.project.cypher`]: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/management-ops/projections/graph-project-cypher/
[`gds.graph.project`]: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/management-ops/projections/graph-project/

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@ -0,0 +1,11 @@
CALL gds.graph.project.cypher(
"deps",
"MATCH (a:Crate) RETURN id(a) AS id",
"MATCH (a:Crate)-[:HAS_VERSION]->(v:Version) WITH a, v ORDER BY v.name DESC WITH a, collect(v.name)[0] AS vn MATCH (a:Crate)-[:HAS_VERSION]->(v:Version {name: vn})-[:DEPENDS_ON]->(c:Crate) RETURN id(a) AS source, id(c) AS target"
) YIELD
graphName,
nodeQuery,
nodeCount,
relationshipQuery,
relationshipCount,
projectMillis