Neo4J查詢性能不佳

Question

我正在使用NEO4J數據庫執行“壓力測試”。 沒什么大不了的，但是部分結果使我懷疑這種技術是否適合在線應用程序（或者我根本不了解Cypher）。

第一個測試是像

(1° node) -[:NEXT_FRAME]-> () -[:NEXT_FRAME]-> () -[:NEXT_FRAME]-> () -[:NEXT_FRAME]-> ... -[:NEXT_FRAME]-> (last node)

然后使用此查詢檢索整個路徑

START n=node:Frame(node_id="0"), m=node:Frame(node_id="9000")
MATCH p=(n)-[:FRAME_NEXT*]->(m)
RETURN p
ORDER BY m.node_id DESC
LIMIT 1

注意，當m.node_id == 2 ，查詢大約需要100毫秒。 現在有約9000個節點，最多可能需要30秒。 我不是專家，但是時間太多了！ 我認為9K節點不會產生太大的變化。

那么，我想念什么？

干杯（和聖誕快樂）

編輯：

我正在使用py2neo並以這種方式計時查詢：

    q_str = """
    START n=node:Frame(node_id="0"), m=node:Frame(node_id="%d")
    MATCH p=(n)-[:FRAME_NEXT*]->(m)
    RETURN p
    ORDER BY m.node_id DESC
    LIMIT 1
    """ % (i,)
    print q_str

    before = datetime.datetime.now()
    query = neo4j.CypherQuery(graph_db, q_str)
    record, = query.execute().data
    after = datetime.datetime.now()
    diff = after - before
    diff_ms = diff.total_seconds() *1000
    print 'Query took %.2f ms' % (diff_ms)

Answer 1

該查詢嘗試標識n和m之間的每條路徑，根據圖形的形狀，這可能是一個很大的數字。

在這種情況下，請盡量避免使用ORDER BY 。 由於僅需要標識一個路徑，因此以下操作可能會更快：

START n=node:Frame(node_id="0"), m=node:Frame(node_id="9000")
MATCH p=(n)-[:FRAME_NEXT*]->(m)
RETURN p
LIMIT 1

如果您正在尋找純粹的性能，那么直接使用遍歷API或圖形算法會更好。 這需要一些Java編碼。

Answer 2

這是Cypher的缺點，目前無法很好地處理較長的可變長度路徑。

您可以嘗試MATCH p=shortestPath((n)-[:FRAME_NEXT*]->(m))嗎？

另外，如果可以，您是否可以嘗試Neo4j 2.0，而不是使用標簽和新索引來使用舊索引。 根據查詢計划，應該使用更快的雙向遍歷匹配器。

MATCH (n: Frame {node_id:"0"})-[:FRAME_NEXT*]->(m:Frame {node_id:"9000"})
RETURN p

另外，使用REST遍歷器可能會更好： http : //docs.neo4j.org/chunked/milestone/rest-api-traverse.html

或REST-graph-algo： http : //docs.neo4j.org/chunked/milestone/rest-api-graph-algos.html

Answer 3

如果只有一條路徑，則可以刪除ODER BY和LIMIT 。 另外，嘗試使用shortestPath函數，即使您的圖形中只有一條匹配的路徑（即，即使所有路徑都是最短的），它也可以更快。 最后，如果您知道可變深度關系的深度，請在您的模式中聲明該深度，並且如果您僅大致知道深度，則指定一個范圍。 嘗試將這些組合進行比較，您可以在neo4j-shell中對其進行概要分析，並查看執行計划。

MATCH p=(n)-[:FRAME_NEXT*9000]->(m)
MATCH p=(n)-[:FRAME_NEXT*8900..9100]->(m)
MATCH p=shortestPath( (n)-[:FRAME_NEXT*]->(m) )
MATCH p=shortestPath( (n)-[:FRAME_NEXT*8900..9100]->(m) )