摘要：
在图形数据库中，我们经常需要计算节点上的关系数。如果使用PROFILE查看查询的执行步骤和成本，结果如下：当我们计算节点拥有的关系数时，我们看到生成了8个dbhits，并执行了count（）生成的EagleAggregation操作。查询结果告诉我们，该节点有7个关系。事实上，当Neo4j数据库保存关系时，它会同时更新相关节点的关系计数器。计数器保存在数据库中并与节点关联。
在图数据库中我们经常需要统计节点上的关系数目。一种常见的查询写法是这样的：
MATCH (n:Person {name:‘Keanu Reeves’})-[]-() RETURN count(*);
上面的查询会返回代表基诺-李维斯的节点(节点标签为Person)上所有关系的总数，包括进入的和流出的关系。如果用PROFILE来看一下查询的执行步骤和成本，结果如下：
我们看到在统计节点拥有的关系数目时，产生8次dbhits，以及执行count()产生的EagerAggregation操作。查询结果告诉我们该节点有7个关系。
事实上，Neo4j数据库在保存关系时会同时更新相关节点的关系计数器，该计数器保存在数据库中并和节点相关联。我们其实不需要真正读出节点上的关系来统计它们的数量，而只要从关系计数器中读取当前的数值即可。参见下面的查询：
PROFILE MATCH (n:Person {name:‘Keanu Reeves’}) RETURN size((n)-[]-())
从查询计划中可以看出，读取关系计数器的操作是通过调用GetDegree(node, relationshiptype, direction)完成的，而且只有1次dbhit，无论实际关系的数量有多少。这里，因为我们没有指定关系类型和方向，第二个参数是None，第三个参数是BOTH。可以试试下面的查询来帮助理解GetDegree的用法：
PROFILE MATCH (n:Person {name:‘Keanu Reeves’}) RETURN size((n)-[:ACTED_IN]->())
本文链接：https://blog.csdn.net/GraphWay/article/details/88100842