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Scrivi Realizzazione della Graph Projection
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README.md
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README.md
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@ -89,9 +89,108 @@ Per effettuare il clone del DBMS, è stato sufficiente aprire il menu <kbd>··
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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>.
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## Realizzazione
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## Concetti
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### Graph Catalog
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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.
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Esistono vari modi per creare nuove proiezioni, ma all'interno di questa relazione ci si concentra su due di essi, ovvero le funzioni Cypher:
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- [`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
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- [`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
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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.
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## Analisi
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### 1️⃣ Realizzazione della *Graph Projection*
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Si utilizza un approccio bottom-up per la costruzione della graph projection delle crate e delle loro dipendenze.
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#### Determinazione dei nodi partecipanti
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Si usa la seguente query triviale per determinare i codici identificativi dei nodi che partecipano all'algoritmo:
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```cypher
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MATCH (a:Crate)
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RETURN id(a) AS id
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```
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```text
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╒═══╕
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│id │
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╞═══╡
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│0 │
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├───┤
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│1 │
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├───┤
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│2 │
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├───┤
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```
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#### Determinazione degli archi partecipanti
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Si costruisce invece una query più avanzata per interconnettere all'interno della proiezione i nodi in base alle dipendenze della loro versione più recente:
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```cypher
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// Trova tutte le versioni delle crate
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MATCH (a:Crate)-[:HAS_VERSION]->(v:Version)
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// 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
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WITH a, v ORDER BY v.name DESC
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// 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
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WITH a, collect(v.name)[0] AS vn
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// Utilizzando il nome trovato, determina il nodo :Version corrispondente ad essa, e le crate che la contengono
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MATCH (a:Crate)-[:HAS_VERSION]->(v:Version {name: vn})-[:DEPENDS_ON]->(c:Crate)
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// Restituisci gli id dei nodi sorgente e destinazione
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RETURN id(a) AS source, id(c) AS target
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```
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```text
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╒══════╤══════╕
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│source│target│
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╞══════╪══════╡
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│98825 │21067 │
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├──────┼──────┤
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│98825 │16957 │
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├──────┼──────┤
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│22273 │21318 │
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├──────┼──────┤
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```
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#### Creazione della graph projection
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Si combinano le due precedenti query in una chiamata a [`gds.graph.project.cypher`]:
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```cypher
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CALL gds.graph.project.cypher(
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"deps",
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"MATCH (a:Crate) RETURN id(a) AS id",
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||||
"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"
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) YIELD
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graphName,
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nodeQuery,
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nodeCount,
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relationshipQuery,
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relationshipCount,
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projectMillis
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```
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```text
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╒═════════╤═════════════════════════╤═════════╤═════════════════════════╤═════════════════╤═════════════╕
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||||
│graphName│nodeQuery │nodeCount│relationshipQuery │relationshipCount│projectMillis│
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╞═════════╪═════════════════════════╪═════════╪═════════════════════════╪═════════════════╪═════════════╡
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||||
│"deps" │"MATCH (a:Crate) RETURN i│105287 │"MATCH (a:Crate)-[:HAS_VE│537154 │8272 │
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│ │d(a) AS id" │ │RSION]->(v:Version) WITH │ │ │
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│ │ │ │a, v ORDER BY v.name DESC│ │ │
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│ │ │ │ WITH a, collect(v.name)[│ │ │
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│ │ │ │0] AS vn MATCH (a:Crate)-│ │ │
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│ │ │ │[:HAS_VERSION]->(v:Versio│ │ │
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│ │ │ │n {name: vn})-[:DEPENDS_O│ │ │
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│ │ │ │N]->(c:Crate) RETURN id(a│ │ │
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│ │ │ │) AS source, id(c) AS tar│ │ │
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│ │ │ │get" │ │ │
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└─────────┴─────────────────────────┴─────────┴─────────────────────────┴─────────────────┴─────────────┘
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```
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<!-- Collegamenti -->
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@ -100,4 +199,7 @@ Per installare la [Graph Data Science Library], si è cliccato sul nome del data
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[introduzione della relazione del progetto a tema Neo4J]: https://github.com/Steffo99/unimore-bda-4#introduzione
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[thesaurus]: https://github.com/rust-lang/crates.io/blob/master/src/boot/categories.toml
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[crater]: https://github.com/rust-lang/crater
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||||
[Graph Data Science Library]: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/
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[Graph Data Science Library]: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/
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[Graph Catalog]: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/management-ops/graph-catalog-ops/
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[`gds.graph.project.cypher`]: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/management-ops/projections/graph-project-cypher/
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[`gds.graph.project`]: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/management-ops/projections/graph-project/
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11
scripts/1-graph-projection.cypher
Normal file
11
scripts/1-graph-projection.cypher
Normal file
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@ -0,0 +1,11 @@
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CALL gds.graph.project.cypher(
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||||
"deps",
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"MATCH (a:Crate) RETURN id(a) AS id",
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||||
"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"
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) YIELD
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graphName,
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nodeQuery,
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nodeCount,
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relationshipQuery,
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relationshipCount,
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projectMillis
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