Pipelining Queries

Highest Revenue Movies

WITH  'Tom Hanks' AS theActor
MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name = theActor
AND m.revenue IS NOT NULL
// Use WITH here to limit the movie node to 1 and order it by revenue
RETURN m.revenue AS revenue, m.title AS title

위의 퀄리를 해석하면 Tom Hanks를 theActor라는 변수로 스코핑 하고, match 를 수행 한뒤에 revenue와 title을 반환하는 쿼리이다. 여기서 WITH으로 변수를 스코핑 해서 다음 쿼리 statement로 넘겼다는 것이 가장 키 포인트이다.

정답은 Toy Story 3로 맨 마지막에 ORDER BY m.revenu DESC를 추가해 주면 맨 첫번째에서 찾을 수 있다.

Top Movies

MATCH (n:Movie)
WHERE n.imdbRating IS NOT NULL and n.poster IS NOT NULL
// Add WITH clause to return custom data for each movie
ORDER BY n.imdbRating DESC LIMIT 4
RETURN collect(n)

반환되는 movie의 map projection을 수행하는 쿼리를 위에 주어진 쿼리를 수정하여 완성하라는 문제이다. 약간 햇갈리는 문제기는 하지만 아래의 쿼리를 수행하면

MATCH (g)<-[:IN_GENRE]-(n:Movie)<-[:ACTED_IN]-(a)
WHERE n.imdbRating IS NOT NULL and n.poster IS NOT NULL
WITH n {
    title: n.title, 
    imdbRating: n.imdbRating,
    actors: collect(DISTINCT a.name),
    genres: collect(DISTINCT g.name)
}
ORDER BY n.imdbRating DESC LIMIT 4
WITH collect(n.actors) as nList
WITH reduce(actorNames=[], nItem in nList | actorNames + nItem) as actorName
UNWIND actorName as AN
WITH AN, count(*) as occ where occ > 1
return AN, occ # Al Pacino, 2

먼저 첫번째 WITH 구문으로 map projection을 수행하여 actors의 list를 얻는다. 그런다음 actors list를 하나로 합친 다음(reduce 구문) UNWIND로 actor list를 node로 만들고, count(*)를 수행하면 node별 개수를 구할 수가 있다. 즉, 중복된 actor를 골라 낼 수 있고 그 결과는 Al Pacino를 얻을 수 있게 된다.

Using WITH for map projection to limit results

MATCH (n:Movie)
WHERE n.imdbRating IS NOT NULL AND n.poster IS NOT NULL
WITH n {
  .title,
  .imdbRating,
  actors: [ (n)<-[:ACTED_IN]-(p) | p { tmdbId:p.imdbId, .name } ],
  genres: [ (n)-[:IN_GENRE]->(g) | g {.name}]
}
ORDER BY n.imdbRating DESC
LIMIT 4
WITH collect(n.genres) as genres
WITH reduce(initgenre=[], g in genres | initgenre + g) as genres
UNWIND genres as gen
return distinct gen.name

4개의 영화로부터 Unique 한 장르만을 가져와야 하는 문제이다. genres가 list로 되어 있어, collect를 수행학데되면 2차원 list가 되는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 reduce로 flat하게 핀 다음에 unwind로 instance화 한다. 그러면 distinct를 쓸 수 있기 때문에 return distinct 로 unique한 장르만을 가져올 수 있다. 그 결과는 4개의 데이터가 나온다.

Highest Rated Tom Hanks Movie

Write and execute a query to determine the highest average rating by a user for a Tom Hanks Movie. Use avg(r.rating) to aggregate the rating values for all movies that Tom Hanks acted in, where you use the pattern (m:Movie)←[r:RATED]-(:User).

Tom Hanks가 출연한 영화중에 user로부터 받은 rating의 평균이 가장 높은 영화를 출력하라는 문제이다.

match (a:Actor{name: "Tom Hanks"})-[:ACTED_IN]-(m), (m)<-[rel:RATED]-(u:User)
where rel.rating is not null
with m, avg(rel.rating) as averageRating
return m.title, averageRating
order by averageRating DESC
limit 1

WITH clause로 movie와, rating을 avg 함수로 aggregation해서 넘긴다.

Using UNWIND pass on intermediate results

MATCH (m:Movie)
UNWIND m.languages AS lang
WITH m, trim(lang) AS language
// this automatically, makes the language distinct because it's a grouping key
WITH language, collect(m.title) AS movies
RETURN language, movies[0..10]

위의 쿼리를 수정해서 각 나라에서 개봉된 영화의 숫자를 반환하라는 문제이다.
movie properties에 country가 있음으로 languages 를 country로 바꾸고 나머지도 country로 바꿔주면 해결된다.

MATCH (m:Movie)
UNWIND m.countries AS country
WITH m, trim(country) AS country
WITH country, collect(m.title) AS movies
with country, size(movies) as numMovies where country = 'UK'
return country, numMovies