التجميع والإسقاطات
اكتشف كيفية استخدام دوال التجميع (مثل COUNT وSUM) وإسقاط البيانات بتنسيقات مخصصة لأغراض التحليل
التجميع والإسقاطات درس مجاني في Neo4j Graph Database Fundamentals على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في Neo4j Graph Database Fundamentals، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Neo4j Graph Database Fundamentals 4 دروس في المجموع.
بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.
Analyze Your Graph Data
Welcome to Aggregation and Projections! In graph databases, you often need to do more than just find data; you need to summarize it or shape it for analysis.
Aggregation means calculating a single result from multiple items, like counting all nodes or finding the average age. Projection is about selecting and formatting the data you want to see in your results.
Selecting Data with RETURN
The RETURN clause is how you specify exactly what data you want to see from your query. You can return nodes, relationships, or their specific properties. Let's add some example data first, then try a basic projection.
CREATE (p1:Person {name: 'Alice', age: 30})
CREATE (p2:Person {name: 'Bob', age: 25})
CREATE (p3:Person {name: 'Charlie', age: 30})
CREATE (m1:Movie {title: 'Inception', releaseYear: 2010})
CREATE (m2:Movie {title: 'Dunkirk', releaseYear: 2017})
CREATE (m3:Movie {title: 'Interstellar', releaseYear: 2014})
MATCH (p:Person)
RETURN p.name, p.ageCustomizing Output with AS
The default property names might not always be clear in your results. The AS keyword lets you rename returned items to make your query output more readable and descriptive. This is part of projection.
MATCH (m:Movie)
RETURN m.title AS FilmTitle, m.releaseYear AS YearReleasedCounting All Items with COUNT(*)
Aggregation functions help you summarize data. One of the most common is COUNT(*), which tells you the total number of items (nodes, relationships, or paths) found by your MATCH pattern.
MATCH (p:Person)
RETURN COUNT(*) AS TotalPeopleCountCounting Unique Values
What if you only want to count the unique values for a specific property? Use COUNT(DISTINCT variable.property). This is great for finding how many different ages, titles, or categories exist in your graph.
MATCH (p:Person)
RETURN COUNT(DISTINCT p.age) AS UniqueAgesCountSumming and Averaging Numbers
For numeric properties, you can calculate sums and averages. SUM() adds up all values, and AVG() computes their mean. These functions are very powerful for numerical analysis.
MATCH (p:Person)
RETURN SUM(p.age) AS TotalAgeSum, AVG(p.age) AS AverageAgeFinding Extremes with MIN/MAX
The MIN() and MAX() functions let you find the smallest and largest values for a property within your matched data. This is useful for identifying outliers or understanding data ranges.
MATCH (p:Person)
RETURN MIN(p.age) AS YoungestPersonAge, MAX(p.age) AS OldestPersonAgeGrouping into Lists with COLLECT
The COLLECT() function gathers all values of a specified property into a list. This is often used with grouping (which we'll cover later) but can also simply return all collected items in a list.
MATCH (p:Person)
RETURN COLLECT(p.name) AS AllPersonNamesStructuring Results with Maps
You can project complex, structured data using map projections. This allows you to create custom objects (maps) in your results, combining multiple properties and even calculated values into a single output column.
MATCH (p:Person)
RETURN {fullName: p.name, yearsOld: p.age, isAdult: p.age >= 18} AS PersonSummaryQuick Aggregation & Projection Check
Let's test your understanding of Cypher aggregation and projection. Choose all statements that correctly apply these concepts.
Recap: Aggregating & Projecting
Great job! You've learned how to summarize and shape your graph data using Cypher.
- Projections with
RETURNallow you to select specific data, rename it withAS, or create structured maps. - Aggregation functions like
COUNT(),SUM(),AVG(),MIN(),MAX(), andCOLLECT()help you analyze and summarize large datasets into meaningful insights.
These techniques are fundamental for extracting valuable information from your Neo4j graphs!
تعلم Neo4j Graph Database Fundamentals مع معلم ذكاء اصطناعي — مجانًا
اكتب وقم بتشغيل أكوادك الفعلية في المتصفح، واحصل على مساعدة فورية من معلم ذكاء اصطناعي متاح 24/7، واستمر من حيث توقفت على الويب أو في التطبيق.
- الدورات
- 12
- الدروس
- 48
الأسئلة الشائعة
هل درس «التجميع والإسقاطات» مجاني؟
نعم — نص درس «التجميع والإسقاطات» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Neo4j Graph Database Fundamentals، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Neo4j Graph Database Fundamentals 4 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «التجميع والإسقاطات»؟
اكتشف كيفية استخدام دوال التجميع (مثل COUNT وSUM) وإسقاط البيانات بتنسيقات مخصصة لأغراض التحليل تتمرن على Neo4j Graph Database Fundamentals مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Neo4j Graph Database Fundamentals؟
لا تُشترط خبرة سابقة. Neo4j Graph Database Fundamentals على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 2 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «التجميع والإسقاطات»؟
معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.
هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس Neo4j Graph Database Fundamentals هذا؟
نعم. كل درس في Neo4j Graph Database Fundamentals يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.
جميع الدروس في هذه الدورة
- تصفية النتائج وترتيبها
- التجميع والإسقاطات
- تحديث بيانات الرسم البياني وحذفها
- دمج الاستعلامات باستخدام WITH وUNION