Neo4j：插入7k节点很慢（Spring Data Neo4j/SpringRestGraphDatabase）

Question

我正在构建一个应用程序，我的用户可以在其中管理字典。一个功能是上传一个文件来初始化或更新字典的内容。

我首先关注的结构部分是Dictionary-[：CONTAINS]-

我读过很多关于使用REST加载/插入性能的文章，我试图应用我找到的建议，但运气不好。由于我的应用程序限制，BatchInserter工具对我来说似乎不是一个好选择。

我能否希望在几秒钟而不是几分钟内加载10k节点？

这是我读了所有的书后得出的代码：

Map<String, Object> dicProps = new HashMap<String, Object>();
dicProps.put("locale", locale);
dicProps.put("category", category);
Dictionary dictionary = template.createNodeAs(Dictionary.class, dicProps);
Map<String, Object> wordProps = new HashMap<String, Object>();
Set<Word> words = readFile(filename); 
for (Word gw : words) {
  wordProps.put("txt", gw.getTxt());
  Word w = template.createNodeAs(Word.class, wordProps);
  template.createRelationshipBetween(dictionary, w, Contains.class, "CONTAINS", true);
}




Answer 1

试试下面的方法

1. 在执行批处理操作时，使用本地Neo4j API而不是sping-data-neo4j。
2. 分批提交，即可以为每500字

注意：SDN添加的某些属性（类型）在使用本机方法时将丢失。

Answer 2

我解决了这样的问题，只是创建一些CSV文件，然后从Neo4j读取它。需要采取以下步骤：

>

写一些得到输入数据的类，并在此基础上创建CSV文件（它可以是每个节点类型的一个文件，甚至你可以创建用于构建关系的文件）。

在我的例子中，我还创建了servlet，允许Neo4j通过HTTP读取该文件。

创建适当的密码语句，允许读取和解析该CSV文件。我使用了一些示例（如果使用Spring数据，还记得标签）：

>

load csv with headers from {fileUrl} as line 
   merge (:UserProfile:_UserProfile {email: line.email})

更复杂的：

load csv with headers from {fileUrl} as line 
     match (c:Calendar {calendarId: line.calendarId})
     merge (a:Activity:_Activity {eventId: line.eventId})
on create set  a.eventSummary = line.eventSummary,
     a.eventDescription = line.eventDescription,
     a.eventStartDateTime = toInt(line.eventStartDateTime),
     a.eventEndDateTime = toInt(line.eventEndDateTime),
     a.eventCreated = toInt(line.eventCreated), 
     a.recurringId = line.recurringId
merge (a)-[r:EXPORTED_FROM]->c
return count(r)