如何优化ArangoDB中的图遍历？

Question

我主要打算问这个问题：“ArangoDB是真正的图形数据库吗？”

但是，这个问题听起来很冒犯。

你们，triAGENS的人们在创建“多范式”数据库方面做得非常出色。 作为PostgreSQL，PostGIS，MongoDB和Neo4J / Titan的用户，我真的很高兴看到“一体化”的解决方案:)

但问题仍然存在，基本上在ArangoDB中创建图形需要创建两个独立的集合：一个用于边缘，一个用于顶点，因此，据我所知，它已经意味着顶点和相关边缘不是“物理”邻居。

而且，即使在创建了适当的索引之后，我在Gremlin中做这种事情时也面临着一些严重的性能问题

g.v('an_id').out('likes').in('likes').count()

在~3秒后（感知时间）返回结果

我以为我很难理解Gremlin和Blueprint / ArangoDB是如何工作的所以我试图使用AQL重写相同的查询：

LET lst = (FOR e1 in NEIGHBORS(vertices, edges, "an_id", "outbound", [ { "$label": "likes" } ] )
    FOR e2 in NEIGHBORS(vertices, edges, e1.edge._to, "inbound", [ { "$label": "likes" } ] )
        RETURN 1
    )
RETURN length(lst)

这给了我一个相同数量级的延迟。

如果我尝试在Titan或Neo4j数据库上运行相同的查询（使用相同的数据），查询几乎立即返回（感知时间：<200ms）

所以在我看来，ArangoDB图形功能是“传统文档数据库”之上的“智能图形层”，但ArangoDB不是“本机”图形数据库。

为了证实这种感觉，我转换数据以在PostgreSQL中加载它并运行一个查询（你可以假设有一个多表JOIN）并得到类似的（对ArangoDB）执行延迟

我做错了什么（在AQL查询中）？

有没有办法优化数据库以获得更好的遍历时间？

在PostgreSQL中，从概念上讲，我会混合使用edge和node并使用CLUSTER子句对数据进行物理排序，在ArangoDB中可以做类似的事情吗？ （我认为它会很难，因为它会涉及“交错”边缘和节点，只是一种直觉）

Answer 1

我是ArangoDB的核心开发人员。 您能否根据您使用的数据维度向我提供更多信息？

• 顶点数量
• 边缘量

然后我们可以创建具有相同尺寸的自己的设置并进行优化。