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# AssumeConsistentDataTypes ヒント
<a name="opencypher-query-hints-AssumeConsistentDataTypes"></a>

 openCypher は、数値データ型 (int、byte、short、long など) の一致が型の昇格セマンティクスで実行されるパラダイムに従います。例えば、入力値 10 のプロパティをタイプが短いすべてのプロパティで検索する場合、タイプ昇格セマンティクスでは、10 のプロパティも長い値として一致します。場合によっては、型キャストによってオーバーヘッドが発生し、型キャストが実行されなかった場合よりも効率の低いクエリプランが発生する可能性があります。特に、データ型がデータで一貫して使用されている場合 (例: すべての人の年齢が長い値として保存されている場合) は、タイププロモーションを実行すると、クエリ結果に影響を与えずにオーバーヘッドが発生します。

 データベースに保存されている数値プロパティデータ値が一貫した型であることがわかっている場合に最適化を可能にするために、`assumeConsistentDataTypes` というクエリヒント (値が `true/false`、デフォルトは `false`) を使用できます。このクエリヒントに `true` の値を指定すると、エンジンはプロパティ値のみが常に長いか二重であると想定し、タイプ昇格セマンティクスをスキップします。クエリで指定された数値は、長い値 (浮動小数点値以外) と二重値 (浮動小数点値) のいずれかであるとみなされます。

 データが 1 つのデータ型を一貫して使用している場合 (例: すべての経過時間が `long` として保存されている場合) は、`assumeConsistentDataTypes` ヒントを使用すると、異なる数値型に対して不要な等価チェックをスキップしてクエリを最適化できます。ただし、同じプロパティのデータ型に一貫性がない場合は、ヒントを使用すると、クエリがヒントが想定する単一のデータ型にのみ一致するため、結果の一部が失われる可能性があります。

```
# Database loaded with following openCypher CSV's

# File 1
:ID,age:Int
n1,20
n2,25

# File 2
:ID,age:Long
n3,25


# Example (no hint)
MATCH (n:Person) 
WHERE n.age >= 25
RETURN n

# Result
n2
n3

Returns all person whose age is >= 25 and the values >= 25 can be with any of these datatypes
i.e. byte, short, int, long, double or float

-----------------------------------------------------------------------------------

# Example (with hint present)
USING QUERY:assumeConsistentDataTypes "true"
MATCH (n:Person)
WHERE n.age >= 25
RETURN n

# Result
n3

Returns only "n3" and not "n2". The reason is that even though the numerical value
matches (25), the datatype is "int" and is considered a non-match.
```

 この違いは、説明を通じて検証することもできます。

 説明なし: 

```
# Query
MATCH (n)
WHERE n.age = 20
RETURN n

# Explain Snippet
╔═════╤══════════╤══════════╤══════════════════════════════╤═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╤════════╤════════════╤══════════════╤═════════╤══════════════╗
║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name                   │ Arguments                                                                                                                            │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║
╠═════╪══════════╪══════════╪══════════════════════════════╪═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╪════════╪════════════╪══════════════╪═════════╪══════════════╣
║ 0  │ 1      │ -      │ DFEPipelineScan (DFX)  │ pattern=Node(?n) with property 'age' as ?n_age2 and label 'ALL'                                                                      │ -    │ 0        │ 1         │ 0.00  │ 0.10      ║
║    │        │        │                        │ inlineFilters=[(?n_age2 IN ["20"^^xsd:byte, "20"^^xsd:int, "20"^^xsd:long, "20"^^xsd:short, "20.0"^^xsd:double, "20.0"^^xsd:float])] │      │          │           │       │           ║
║    │        │        │                        │ patternEstimate=1                                                                                                                    │      │          │           │       │           ║
╟─────┼──────────┼──────────┼──────────────────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────┼────────────┼──────────────┼─────────┼──────────────╢

# The inFilters field contains all numeric types
```

 ヒントを使用して: 

```
# Query
MATCH (n)
WHERE n.age = 20
RETURN n

# Explain Snippet
╔═════╤══════════╤══════════╤══════════════════════════════╤═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╤════════╤════════════╤══════════════╤═════════╤══════════════╗
║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name                   │ Arguments                                                       │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║
╠═════╪══════════╪══════════╪══════════════════════════════╪═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╪════════╪════════════╪══════════════╪═════════╪══════════════╣
║ 0  │ 1      │ -      │ DFEPipelineScan (DFX)  │ pattern=Node(?n) with property 'age' as ?n_age2 and label 'ALL' │ -    │ 0        │ 1         │ 0.00  │ 0.07      ║
║    │        │        │                        │ inlineFilters=[(?n_age2 IN ["20"^^xsd:long])]                   │      │          │           │       │           ║
║    │        │        │                        │ patternEstimate=1                                               │      │          │           │       │           ║
╟─────┼──────────┼──────────┼──────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────┼────────────┼──────────────┼─────────┼──────────────╢

# The inFilters field only contains long datatype
```