实现LinkedIn的有效方式，如“你如何连接”功能？

Question

LinkedIn有这个很酷的功能，在访问某些用户的个人资料时，LinkedIn会提示你如何通过网络连接到该用户。

假设访问者和配置文件所有者是图的两个节点，其中节点表示用户，边表示友谊，一个简单的解决方案可以是从两个节点开始直到某个级别的bfs并查看是否存在任何交叉点。 交叉点将是网络链路节点。

虽然这听起来很整洁，但问题在于，为了确定每个人的朋友，需要单独的数据库查询。 当网络深度超过2级时，算法将是非常耗时的。 有更好的有效替代方案吗？ 如果没有，我们如何才能增加更好的硬件支持（并行计算，网格，分布式数据库等）以减少计算所需的时间？

Answer 1

您可以在数据库中的图形文章中看到如何做到这一点：SQL与 Lorenzo Alberton的社交网络相遇 。 示例代码是使用CTE为PostgreSQL编写的。 但是，我怀疑使用RDBMS会很好。 我写了一篇关于如何使用本机图形数据库执行相同内容的文章，在这种情况下Neo4j ： 数据库中的社交网络：使用图形数据库 。 除了性能上的差异之外，图形数据库还通过提供图形API简化了任务，该图形API使得在SQL中（或通过使用存储过程）编写极其复​​杂的遍历变得容易。 我在这个帖子中写了一些关于图形数据库的内容，并且也看到了这个 。

Answer 2

如果没有某种递归存储过程（SQL Server 2005+中的CTE），随着关卡的深入，你需要多次往返。 但是，良好的缓存基础结构可以真正帮助提高性能，因为最热门/活跃用户的连接列表将保持缓存状态。 读/写缓存机制会使事情变得更好（缓存更新级联到db更新，缓存读取级联到db读取）