📊 SafetyGraph Neo4j

Représentation Visuelle
des Requêtes Cypher

Techniques avancées de visualisation pour comprendre, analyser et optimiser les requêtes Neo4j dans un contexte SST

8 Techniques de Visualisation

Approches complémentaires pour représenter les requêtes Cypher

🌐 Graph Pattern Diagram

Représentation visuelle des nodes (entités) et relationships (relations) sous forme de graphe avec flèches directionnelles. Idéal pour comprendre la structure de la requête et les patterns de traversée.

Structure Relations Patterns

🔄 Execution Flow

Diagramme de flux montrant l'ordre d'exécution des clauses Cypher (MATCH → WHERE → WITH → RETURN). Permet d'optimiser la performance en visualisant les étapes de filtrage.

Performance Optimisation

⏱️ Execution Timeline

Timeline chronologique montrant le temps d'exécution de chaque opération. Essentiel pour identifier les goulots d'étranglement et les opérations coûteuses en temps.

Temps réel Profiling

📊 Results Heatmap

Matrice de chaleur (heatmap) visualisant les résultats agrégés de la requête. Parfait pour identifier rapidement les zones/employés/équipements à risque élevé via codage couleur.

Analyse visuelle Agrégation

⚡ Performance Comparison

Graphiques à barres comparant la performance de différentes variantes de requêtes. Aide à choisir l'approche la plus efficace (index vs full scan, etc.).

Benchmarking Métriques

🔀 Before/After State

Visualisation côte-à-côte de l'état du graphe avant et après l'exécution de requêtes de mutation (CREATE, DELETE, SET). Crucial pour valider les transformations de données.

Mutations Validation

🎯 Cardinality Analysis

Diagrammes montrant le nombre de nodes/relationships à chaque étape de traversée. Identifie les opérations qui explosent la cardinalité (produits cartésiens).

Cardinalité Scalabilité

🔍 Query Plan Tree

Arbre hiérarchique du plan d'exécution généré par Neo4j (via EXPLAIN/PROFILE). Montre les opérateurs utilisés (NodeByLabelScan, Expand, Filter) et leur coût.

EXPLAIN PROFILE

🌐 Graph Pattern Diagram

Visualisation Interactive

Requête Cypher

MATCH (e:Employe)-[:TRAVAILLE_DANS]->(z:Zone)<-[:SURVIENT_DANS]-(i:Incident)
WHERE i.gravite > 7
RETURN e.nom, z.nom, count(i) AS nb_incidents

:Employe 👤 e

:Zone 🏭 z

:Incident ⚠️ i

TRAVAILLE_DANS

SURVIENT_DANS

💡 Avantages de cette visualisation

                    • Intuitive: Montre clairement le chemin de traversée du graphe

                    • Pédagogique: Facilite la compréhension pour les non-experts

                    • Debugging: Aide à identifier les patterns manquants ou incorrects

                    • Documentation: Parfait pour documenter l'architecture de données

🔄 Execution Flow Diagram

Optimisation

Requête Complexe

MATCH (eq:Equipe)<-[:APPARTIENT_A]-(e:Employe)-[:NON_CONFORME_A]->(p:Protocole)
WHERE eq.departement = 'Production'
  AND p.critique = true
WITH eq, count(DISTINCT e) AS nb_employes, count(p) AS violations
WHERE violations > 5
RETURN eq.nom, nb_employes, violations
ORDER BY violations DESC

MATCH Pattern

Traversée graphe
3 entités, 2 relations

→

WHERE Filter

Filtrage précoce
département + critique

→

WITH Aggregation

Comptage distinct
employés + violations

→

WHERE Filter

Post-agrégation
violations > 5

→

RETURN + ORDER

Projection finale
tri décroissant

⚡ Optimisations identifiées

                    • Early Filtering: WHERE avant WITH réduit les données à agréger

                    • Index Usage: Créer index sur eq.departement et p.critique

                    • Cardinality: DISTINCT count évite les doublons

                    • Memory: WITH libère les nodes intermédiaires non nécessaires

⏱️ Execution Timeline

Performance Profiling

T+0ms

NodeByLabelScan (Equipe)

Scan de 247 nodes :Equipe | Index utilisé: departement
Cost: 247 db hits | Rows: 12 équipes Production

T+23ms

Expand APPARTIENT_A

Traversée relationships vers :Employe
Cost: 156 db hits | Rows: 156 employés trouvés

T+67ms

Expand NON_CONFORME_A + Filter

Traversée vers :Protocole avec filtre critique=true
Cost: 892 db hits | Rows: 234 violations critiques

T+94ms

EagerAggregation

COUNT DISTINCT sur employés et violations par équipe
Cost: 234 db hits | Rows: 12 agrégations

T+102ms

Filter + Sort

Filtrage violations > 5 et tri décroissant
Cost: 12 db hits | Rows: 8 équipes finales

T+105ms

ProduceResults

Projection finale des colonnes demandées
Total Cost: 1,541 db hits | Duration: 105ms

🎯 Goulots d'étranglement identifiés

                    • Expand NON_CONFORME_A (67ms): 58% du temps total - considérer index composite

                    • EagerAggregation (27ms): Peut être réduit avec pré-agrégation

                    • Recommandation: CREATE INDEX ON :Protocole(critique) pourrait réduire de ~40ms

📊 Results Heatmap Matrix

Analyse Visuelle

Requête d'Agrégation

MATCH (z:Zone)<-[:SURVIENT_DANS]-(i:Incident)
WHERE i.date > date() - duration({months: 6})
RETURN z.nom AS zone, 
       avg(i.gravite) AS gravite_moyenne
ORDER BY gravite_moyenne DESC

Faible (1-3)

Moyen (4-6)

Élevé (7-8)

Critique (9-10)

🔍 Insights Visuels

                    • Zones critiques (violet): 4 zones nécessitent intervention immédiate

                    • Pattern spatial: Zones adjacentes montrent corrélation de risque

                    • Action recommandée: Audit approfondi des 4 zones critiques + renforcement des 8 zones élevées

⚡ Performance Comparison Chart

Benchmarking

📝 Scénario: 3 Approches pour la Même Requête

                    Objectif: Trouver les employés avec >5 non-conformités dans les zones de production

                    Approche 1: Sans index (full scan)

                    Approche 2: Avec index sur Zone.type

                    Approche 3: Index composite + early filtering

847ms

Sans Index

384ms

Index Simple

127ms

Index Composite

❌ Approche 1

• 12,478 db hits
• Full scan 847 nodes
• Pas de push-down

⚠️ Approche 2

• 5,124 db hits
• Index seek 247 nodes
• Amélioration 54%

✅ Approche 3

• 1,678 db hits
• Index composite + filter
• Amélioration 85%

🔀 Before/After State Visualization

Mutations

Requête de Mutation

MATCH (e:Employe {matricule: 'EMP-1847'})
MATCH (f:Formation {id: 'FORM-SST-2024'})
CREATE (e)-[:A_SUIVI {date: date(), score: 94}]->(f)
SET e.certifications = e.certifications + ['SST-2024']
RETURN e, f

⬅️ AVANT

:Employe 👤 EMP-1847

Properties:
matricule: "EMP-1847"
nom: "Jean Tremblay"
certifications: ["ISO9001"]
⚠️ Aucune relation A_SUIVI

⊗

:Formation 📚 FORM-SST

→

➡️ APRÈS

:Employe 👤 EMP-1847

Properties:
matricule: "EMP-1847"
nom: "Jean Tremblay"
certifications: ["ISO9001", "SST-2024"]
✅ Propriété ajoutée

A_SUIVI
date: 2024-11-04
score: 94

:Formation 📚 FORM-SST

✅ Validation des Mutations

                    • Relation créée: (Employe)-[:A_SUIVI]->(Formation) avec propriétés date et score

                    • Propriété mise à jour: Array certifications enrichi avec nouvelle valeur

                    • Intégrité: Aucun doublon créé (MATCH avant CREATE)

                    • Audit: Changement tracé via relationship properties

🔍 Query Plan Tree (EXPLAIN)

Analyse Approfondie

Commande PROFILE

PROFILE
MATCH (e:Employe)-[:TRAVAILLE_DANS]->(z:Zone {type: 'Production'})
OPTIONAL MATCH (e)-[nc:NON_CONFORME_A]->(p:Protocole)
RETURN e.nom, z.nom, count(nc) AS violations

                        + ProduceResults // Cost: 156 rows
                    
                        │

                        +-- EagerAggregation // Cost: 156 rows, 234 db hits
                    
                        │

                        +-- OptionalExpand(All) // (e)-[nc:NON_CONFORME_A]->(p)
                    
                        │

                        +-- Filter // z.type = "Production"

                        ✓ Index seek used
                    
                        │

                        +-- Expand(All) // (e)-[:TRAVAILLE_DANS]->(z)

                        Cost: 847 db hits, 156 rows
                    
                        │

                        +-- NodeByLabelScan // :Employe

                        Cost: 847 db hits, 847 rows

                        ⚠️ Full table scan - consider index

🎯 Optimisations Recommandées

                    1. Créer index sur :Employe:

                    CREATE INDEX employe_scan FOR (e:Employe) ON (e.actif)

                    2. Ordre du MATCH: Commencer par Zone (plus sélectif) plutôt que Employe

                    3. Impact estimé: Réduction de 60% du temps d'exécution (de 847ms à ~340ms)

💡 Best Practices

Recommandations pour visualisations efficaces

🎨 Choix de la Visualisation

                        • Pédagogie: Graph Pattern Diagram

                        • Performance: Execution Timeline + Query Plan

                        • Décisionnel: Heatmap + Comparison Charts

                        • Validation: Before/After State

                        • Debugging: Flow Diagram + Cardinality

🛠️ Outils Recommandés

                        • Neo4j Browser: Graph visualization intégrée

                        • Neo4j Bloom: Exploration visuelle avancée

                        • Arrows.app: Diagrammes ER pour modélisation

                        • D3.js + Cytoscape: Visualisations web custom

                        • Graphviz: Génération automatique de diagrammes

📊 Métriques à Visualiser

                        • db hits: Nombre d'opérations sur la base

                        • rows: Cardinalité à chaque étape

                        • time: Durée d'exécution par opérateur

                        • memory: Consommation mémoire (PROFILE)

                        • cache: Taux de hit/miss des index

🚀 Workflow Itératif

                        1. Écrire la requête Cypher initiale

                        2. Visualiser avec Graph Pattern Diagram

                        3. Profiler avec EXPLAIN/PROFILE

                        4. Optimiser via indexes et refactoring

                        5. Comparer performances avant/après

                        6. Documenter avec visualisations finales

🔗 Intégration SafetyGraph AgenticX5

Visualisations alimentant les agents IA

🤖

Agent A1 - Prédiction

Utilise Graph Pattern + Heatmaps pour identifier patterns prédictifs

🔍

Agent A2 - Détection

Monitore Execution Timelines en temps réel pour anomalies

✅

Agent A3 - Contrôle

Valide mutations via Before/After State comparisons

📝

Agent A4 - Explication

Génère Flow Diagrams pour expliquer décisions aux utilisateurs