我正在努力改进一个商业网站的欺诈检测系统。我们处理的是直接的银行交易，因此欺诈是我们需要管理的风险。我最近学会了绘制数据库图形，并可以看到它是如何应用于这些问题的。因此，在过去的几天里，我设置了neo4j，并将我们的数据解析到其中：示例
我的直觉是为每个订单创建一个节点，为与之相关的每一条数据创建一个结点，然后将它们连接在一起。像这样：
MATCH (w:Wallet),(i:Ip),(e:Email),(o:Order)
WHERE w.wallet="ex" AND i.ip="ex" AND e.email="ex" AND o.refcode="ex"
CREATE (w)-[:USED]->(o),(i)-[:USED]->(o),(e)-[:USED]->(o)
但是，随着数据库大小的增加，这个查询运行得非常慢(我认为是因为它需要在整个数据集中搜索我想要的节点)。运行这样的查询也需要很长时间：
START a=node(179)
MATCH (a)-[:USED*]-(d)
WHERE EXISTS(d.refcode)
RETURN distinct d
这是为了提取连接到起点的所有订单。我是Cypher的新手(<24小时)，我发现搜索解决方案特别困难。
我可以解决数据结构或查询方面的任何特定问题以提高性能吗？理想情况下，它需要在几秒钟内完成这类工作，正如我对SQL数据库所期望的那样。目前，我们有大约17000个节点。
完全阅读开发人员手册总是一个好主意。
为了加快属性对节点的查找，您肯定需要创建索引或唯一约束(取决于属性是否对标签/值是唯一的)。
一旦创建了所需的索引和约束，查询就会在后台使用它们来加快匹配速度。
START仅用于遗留索引，对于最新的Neo4j版本，您应该使用MATCH。如果您是基于内部id进行匹配的，则可以使用MATCH (n) WHERE id(n) = xxx。
请记住，在未来的查询中，您不应该将节点id保留在Neo4j之外以供查找，因为在删除和创建节点时，内部节点id可以重复使用，因此曾经引用已删除节点的id后来可能会指向完全不同的节点。
在查询中使用标签应该有助于提高性能。在您为查找订单而进行的查询中，Neo4j必须检查路径中的每个端节点，以查看该属性是否存在。属性访问往往很昂贵，尤其是在使用可变长度匹配时，因此最好通过标签限制所需的节点。
MATCH (a)-[:USED*]-(d:Order)
WHERE id(a) = 179
RETURN distinct d
在较大的图上，可变长度匹配可能会开始减慢，因此您可以通过安装APOC过程并使用路径扩展器过程来收集所有子图节点并过滤到仅Order节点来获得更高的性能。
MATCH (a)
WHERE id(a) = 179
CALL apoc.path.expandConfig(a, {bfs:true, uniqueness:"NODE_GLOBAL"}) YIELD path
RETURN LAST(NODES(path)) as d
WHERE d:Order