Wie würden Sie diese nicht-relationale Datenbank modellieren?

Question

Ich erstelle eine Graph-Datenbank Neo4j mit und ich frage mich, was der beste Weg ist, diesen Fall zu modellieren:

Person1> gesagt> quote> zu> Person2> wer es gesagt -> Person3 -> wer es gesagt zu -> Person4> Wer hat es gesagt -> Person1

Ich habe über Zitat als ein Attribut der Verbindung gedacht. Aber dann muss Zitat vielleicht auch ein Knoten sein. In diesem Fall würden die Kanten "erzählt" und "was_told" sein. Wie:

Person1 -> erstellt> Zitat Zitat Attribute: id, Text Person Attribute: ID, Name

Person2> sagte: {zu: Person 3}> quote Person3> was_told: {von: Person2}> Zitat

oder:

Person3> gesagt: quote> Person1

Was ist der beste Ansatz zu verwenden, um diese Datenbank zu modellieren?

Answer 1

Ich glaube, Sie brauchen das folgende Modell:

• Ein Fragment (Diskussion) eines Gesprächs (einschließlich der Zeit)
• Wer ist der Sprecher dieses Fragment war
• Wer war ein Publikum von dieses Fragment
• Inhalt (Zitat) dieses Fragments

Zum Beispiel, hier ist die code für das erste Fragment zu schaffen:

MERGE (P1:Person {name:'Person1'}) 
MERGE (P2:Person {name:'Person2'}) 
MERGE (Q:Quote {name:'Quote1', text:'Quote1 text'}) 
MERGE (P1)<-[:has_speaker]-(T1:Talk {name:'Talk1', time: 1})-[:has_audience]->(P2) 
MERGE (T1)-[:talk_about]->(Q) 

Visualisierung:

Die Abfrage für den gesamten Lebenszyklus eines Zitats:

MATCH (Q:Quote {name:'Quote1', text:'Quote1 text'})<-[:talk_about]-(T:Talk) 
WITH Q, T 
MATCH (P1:Person)<-[:has_speaker]-(T)-[:has_audience]->(P2) 
WITH Q, T, P1 as speaker, collect(P2.name) as audience ORDER BY T.time ASC 
RETURN Q as quote, 
     collect({time: T.time, 
       speaker: speaker.name, 
       audience: audience} 
     ) as quoteTimeline