使用Neo4j对共同基金进行分析

就在前几天，我和一位投资风险经理谈了他的团队正在研究的一个数据问题，他想知道 Neo4j 是否能提供帮助。假设你有大约20,000个共同基金和ETFs，你想要追踪他们是如何衡量基准的，例如标准普尔500指数的回报率。比如说，2000个不同的基准，你想要跟踪它五年内的每一天的情况。这就有$20000 5 252 * 2000$ 共500亿数据点。如果我们使用关系数据库的话，这是一个很大的连接表。我们如何使用 neo4j 建立一个有效模型?

为了简单起见，假设我们只想追踪一个度量，这个度量是$r^2$。当我们比较共同基金和基准的价值变化时，变化轨迹有多近?$r^2$总是在0和1之间。0值意味着基准与共同基金无关，而1值意味着有关。那么我们怎么来建立模型呢?

我们的第一个选项是将该基金作为一个节点建模，基准作为一个节点，并通过他们对应的日期进行关系连接，其中日期和$r^2$作为关系的属性，如上所示。我们将有20,000个基金节点，2000个基准节点，以及500亿条关系。这是一个非常稠密的图。

首先我们尝试一个查询，看看我们的模型是怎么做的。我想知道在2017年10月31日(万圣节)X基金和基准Y的$r^2$情况。

MATCH (f:Fund {name: $fund_name})-[r:HAS_DATA]->(b:Benchmark {name: $benchmark_name})
WHERE r.date = $date
RETURN r.r_squared

首先对 :Fund(name) 建立索引，这样可以直接快速的定位到我们所需要查询的 Found ，但是这个模型在性能上很糟糕，主要是我必须遍历$2000 5年 252天= 250万$个关系，以找到我想要的。

让我们试试另一种方法，使用日期关系类型:

为了找到基金和基准之间的$r^2$，可以这样写查询语句:

MATCH (f:Fund {name: $fund_name})-[r:ON_2017_10_31]->(b:Benchmark {name: $benchmark_name})
RETURN r.r_squared

现在，我只需要遍历2000个关系，而不是遍历250万个关系，这要快得多。另一个好处是，如果我想在指定的一个日期内得到所有基金的基准，这很容易得到:

MATCH (f:Fund {name: $fund_name})-[r:ON_2017_10_31]->(b:Benchmark)
RETURN b.name, r.r_squared

但是让我们尝试另一个查询。比方说，我们想看看自今年初以来，一个基金与一个基准的$r^2$是如何变化的。

MATCH (f:Fund {name: $fund_name})-[r]->(b:Benchmark {name: $benchmark_name})
WHERE TYPE(r) STARTS WITH "ON_2017"
RETURN TYPE(r) AS day, r.r_squared

首先，我们可以快速地从索引中一次遍历找到指定的基金节点，然后我们再遍历250万的关系来找到我们想要的。现在，遍历2-4百万的关系并不是极限。Neo4j可以在大约一秒钟内做到这一点。但我们可以做得更好。让我们尝试将基准名称移动到关系中。

使用这个模型，我们将从我们的基金节点开始，遍历5年* 252天= 1,260个关系，并检查日期属性满足条件得到想要的结果。

MATCH (f:Fund {name: $fund_name})-[r:FOR_BENCHMARK_X]->(b:Benchmark {name: $benchmark_name})
WHERE r.date > $date
RETURN r.date, r.r_squared

好吧…如果想要得到一个基金与所有基准之间的$r^2$?

MATCH (f:Fund {name: $fund_name})-[r]->(b:Benchmark)
WHERE r.date = $date
RETURN b.name, r.r_squared

从上面查询语句看我们又要遍历$5年 252天 2000$个基准或250万个关系。我们不能同时使用日期和基准名称作为关系类型。 Neo4j 只能处理大约32k的关系类型，而不是我们需要的250万。那么我们能做什么呢?

这是正确的。我们可以创建一个新类型的节点- FundDay ，所以有20,000个基金 5年 252天大约是2500万个节点。然后我们将这些节点与我们的基金和基准联系起来。我们的查询是想得到所有的$r^2$值，:

MATCH (f:Fund {name: $fund_name})-[:ON_2017_10_31]->()-[r]->(b:Benchmark)
RETURN b.name, r.r_squared

我们从基金节点开始，首先遍历 FundDay (我们将忽略它)，然后再遍历这个 FundDay 关联的所有基准。因此，我们的查询将遍历一段关系，再加上2000个基准。遍历2,001个关系要比遍历250万个关系快得多。

还有一个小问题。我们现在的图是有20000年基金节点,2000年基准节点,和25０万 FundDay 节点组成．但我们仍然有25 m FundDay 节点和2000年基准之间的关系，大约500亿条关系。我们可以削减这个数据库的大小吗?我们记住Neo4j可以处理像整数、字符串、浮点数等标量值，以及它们的数组。因此，如果我们将$r^2$存储在数组中，而不是分别存储每个$r^2$，如何存储在一个列表中?

我们现在存储了一个5年* 252天$r^2$值的数组，而不是在$r^2$属性中存储一个值。2017年万圣节这天的$r^2$位于列表中的1218位。

MATCH (f:Fund {name: $fund_name})-[r:FOR_BENCHMARK_X]->(b:Benchmark {name: $benchmark_name})
RETURN r.r_squared[1218]

从2017年第一个交易日到万圣节这天，所有的$r^2$值，首先我们计算开始的index：4年* 252 = 1008，在加上2017年时间段，所以我们现在的查询是:

MATCH (f:Fund {name: $fund_name})-[r:FOR_BENCHMARK_X]->(b:Benchmark {name: $benchmark_name})
RETURN r.r_squared[1009..1218]

首先从基金节点开始，遍历一次关系，并将$r^2$属性数组的一部分作为值。那么对于许多基准测试呢?

MATCH (f:Fund {name: $fund_name})-[r]->(b:Benchmark)
RETURN b.name, r.r_squared[1009..1218]

上面的查询成本只需遍历2000个关系(每个基准测试一个)和2000个属性查找，而且我们降低数据库的大小，只有20000个基金节点,2000个基准节点和4000万(一个为每个组合)个关系。

还有一个小问题:默认情况下，Neo4j将数组属性存储在120字节的块中。8-10字节的开销会留下112字节的存储空间。由于每个$r^2$值是一个需要8个字节的浮点数，每个块每次只需要使用14个$r^2$值，这相当于需要从一个block跳转到另外一个block，会降低一点查询速度。

但是，由于我们提前知道了要存储的数量，我们可以将这个参数(array_block_size)更改为10080(5年* 252天(8个字节)的值。Neo4j将使用这个值加上8-10字节的开销。每一页有8192个字节，所以我们可以预留一页半(12878)或两页(16,374)，留下10个字节的开销。我们的数据库大小约为700 GB，所以我们需要使用x1.16xlarge或x1e。8xlarge每月预付一笔3年的预付费用，每月约1,365美元。另一种选择是，我们可以花2万美元买一个大的RAM服务器，然后自己托管它。

记住，在图数据库中没有“第三范式”来建模数据。这是一个疯狂的前沿。使用你所拥有的数据和你想要回答的问题作为指南，但一定要让你的想象力和创造力帮助你前进。

来源: https://dzone.com/articles/mutual-fund-benchmarks-with-neo4j