导入大型CSV文件时出现Neo4j / Py2Neo超时问题

Question

将大型CSV文件（> 200MB）中的数据导入Neo4j时，响应最终会挂起。 查询确实完成 ，并且导入了所有记录，但是似乎存在某种响应超时，这导致没有指示导入查询已完成。 这是一个问题，因为我们无法自动将多个文件导入Neo4j，因为脚本会继续等待查询完成，即使它已经存在。

导入1个文件大约需要10-15分钟。

管道中的任何地方都不会抛出任何错误，一切都会挂起。 我只能告诉进程何时完成，因为VM CPU活动已经停止。

此过程适用于较小的文件 ，并在上一个文件导入完成后发送回确认，并移至下一个文件。

我已经尝试直接在控制台上运行Jupyter笔记本中的脚本以及python脚本。 我甚至尝试通过浏览器控制台直接在Neo4j上运行查询。 每种方式都会导致挂起查询，因此我不确定问题是来自Neo4j还是Py2Neo。

示例查询：

USING PERIODIC COMMIT 1000
LOAD CSV FROM {csvfile}  AS line
MERGE (:Author { authorid: line[0], name: line[1] } )

使用Py2Neo修改了python脚本：

from azure.storage.blob import BlockBlobService
blob_service = BlockBlobService(account_name="<name>",account_key="<key>")
generator = blob_service.list_blobs("parsed-csv-files")

for blob in generator:
    print(blob.name)
    csv_file_base = "http://<base_uri>/parsed-csv-files/"
    csvfile = csv_file_base + blob.name
    params = { "csvfile":csvfile }
    mygraph.run(query, parameters=params )

Neo4j debug.log似乎没有记录任何错误。

示例debug.log：

2019-05-30 05:44:32.022+0000 INFO [o.n.k.i.i.s.GenericNativeIndexProvider] Schema index cleanup job finished: descriptor=IndexRule[id=16, descriptor=Index( UNIQUE, :label[5](property[5]) ), provider={key=native-btree, version=1.0}, owner=42], indexFile=/data/databases/graph.db/schema/index/native-btree-1.0/16/index-16 Number of pages visited: 598507, Number of cleaned crashed pointers: 0, Time spent: 2m 25s 235ms
2019-05-30 05:44:32.071+0000 INFO [o.n.k.i.i.s.GenericNativeIndexProvider] Schema index cleanup job closed: descriptor=IndexRule[id=16, descriptor=Index( UNIQUE, :label[5](property[5]) ), provider={key=native-btree, version=1.0}, owner=42], indexFile=/data/databases/graph.db/schema/index/native-btree-1.0/16/index-16
2019-05-30 05:44:32.071+0000 INFO [o.n.k.i.i.s.GenericNativeIndexProvider] Schema index cleanup job started: descriptor=IndexRule[id=19, descriptor=Index( UNIQUE, :label[6](property[6]) ), provider={key=native-btree, version=1.0}, owner=46], indexFile=/data/databases/graph.db/schema/index/native-btree-1.0/19/index-19
2019-05-30 05:44:57.126+0000 INFO [o.n.k.i.i.s.GenericNativeIndexProvider] Schema index cleanup job finished: descriptor=IndexRule[id=19, descriptor=Index( UNIQUE, :label[6](property[6]) ), provider={key=native-btree, version=1.0}, owner=46], indexFile=/data/databases/graph.db/schema/index/native-btree-1.0/19/index-19 Number of pages visited: 96042, Number of cleaned crashed pointers: 0, Time spent: 25s 55ms
2019-05-30 05:44:57.127+0000 INFO [o.n.k.i.i.s.GenericNativeIndexProvider] Schema index cleanup job closed: descriptor=IndexRule[id=19, descriptor=Index( UNIQUE, :label[6](property[6]) ), provider={key=native-btree, version=1.0}, owner=46], indexFile=/data/databases/graph.db/schema/index/native-btree-1.0/19/index-19

编辑：使用更简单的查询仍然提出相同的问题

Answer 1

由于查询将花费大量时间在数据库端完成，因此py2neo可能存在等待问题。

定期提交不应该有任何问题。

您是否尝试过Python neo4j驱动程序并从python中读取csv并以这种方式执行查询？

这是neo4j驱动程序的示例代码。

import pandas as pd
from neo4j import GraphDatabase

driver = GraphDatabase.driver(serveruri, auth=(user,pwd))
with driver.session() as session:
    file = config['spins_file']
    row_chunks = pd.read_csv(file, sep=',', error_bad_lines=False,
                       index_col=False,
                       low_memory=False,
                       chunksize=config['chunk_size'])
    for i, rows in enumerate(row_chunks):
        print("Chunk {}".format(i))
        rows_dict = {'rows': rows.fillna(value="").to_dict('records')}
        session.run(statement="""
                    unwind data.rows as row
                    MERGE (:Author { authorid: line[0], name: line[1] } )
                    """,
                    dict=rows_dict)