Вот моя ситуация.У меня есть график, который имеет разные наборы данных, добавляемых в разное время.Например, set1 может иметь несколько тысяч узлов, а затем set2 приходит позже, и мы применяем бизнес-логику для создания ребер из set1 в set2 (и игнорируем любые вершины из set1, у которых нет ребер для set2).Затем на более позднем этапе мы получаем set3, set4 и т. Д., И один и тот же процесс применяется между каждым набором и его предыдущим набором.
Вопрос, как лучше организовать это?То, что я делал раньше, называло узлы set1-xx, set2-xx и т. Д. Проблема, с которой я столкнулся, заключалась в том, что когда я пытался запустить аналитику между текущим набором и предыдущим набором, мне пришлось бы выполнить цикл по всему графику.и найдите все узлы, которые начинаются с 'setx'.Рост графика занял много времени, поэтому я подумал о другом решении, которое заключалось в создании узла с именем 'set1' и подключении его ко всем узлам для этого конкретного набора.Я тестирую его, но мне было интересно, есть ли более эффективный способ или способ обработки таких структур данных?Есть ли способ как-то сегментировать данные?
Я думаю, что общим решением будет применение, но если это поможет, я использую neo4j (так что любое конкретное решение для этой базы данных также будет хорошо).