neo4j中的大数据导入

Question

我正在导入大约1200万个节点和1300万个关系的数据。

是否可以在短时间内直接从sql导入这些数据，因为neo4j以其快速处理大数据而闻名？有什么建议或帮助吗？

以下是CSV使用的加载（数字上的索引（num））：

USING PERIODIC COMMIT 50000 load csv with headers from "file:c:/Users/hasham munir/Desktop/Numbers/CRTest2/Numbers.csv" 
AS csvLine fieldterminator ';' 
Merge (Numbers:Number {num: csvLine.Numbers}) return * ; 

USING PERIODIC COMMIT 50000 load csv with headers from "file:c:/Users/hasham munir/Desktop/Numbers/CRTest2/Level1.csv" 
AS csvLine fieldterminator ';' 
MERGE (TermNum:Number {num: csvLine.TermNum}) 
MERGE (OrigNum:Number {num: (csvLine.OrigNum)}) 
MERGE (OrigNum)-[r:CALLS ]->(TermNum) return * ;

Answer 1

要多长时间？

给大家一个参考，我的db大约是4M节点，65万个唯一关系，~10M-15M属性（没有那么大，但应该提供一个想法）。加载节点文件+设置多个标签，然后加载关系文件+设置关系（都是通过加载CSV）不到10分钟。这也是在一台电脑上完成的，但如果你的电脑要花几个小时，我会做一些调整。

我的建议如下：

“num”字段是唯一的吗？如果是，考虑添加以下约束（注意：这也将创建索引，因此不需要单独创建索引）。我认为这可能会加速合并（我不确定这一点），尽管参见下一点。

创建约束（numbers：number）断言numbers.num是唯一的；

如果num字段是唯一的，并且这是一个全新的数据库（即，当您运行这个脚本时，您是从零开始的），那么调用CREATE来创建节点，而不是MERGE（仅用于创建节点）。

这可能已经过时，但提供了一些关于Windows和Linux之间的不同设置和差异的背景知识。
http://blog.bruggen.com/2014/02/some-neo4j-import-tweaks-what-and-where.html

Windows和Linux之间的这些差异本身在不同版本之间发生了变化（如下面的链接所示）
Cypher MATCH query speed，
https://stackoverflow.com/a/29055966/4471711

Michael上面的回答似乎表明，如果您没有使用Neo4j运行java应用程序，您不需要担心堆(-xmx)，但是考虑到我看到的其他信息，我认为这似乎不对，但可能所有其他信息都在2.2之前。

我也经历过这些。http://neo4j.com/docs/stable/configuration.html

因此，我所做的就是将heap（neo4j.vmoptions中的-xmx)和pagecache都设置为32G。