一个节点具有大量关系的图的密码性能

Question

我有一个Neo4j图（版本2.2.2），其中包含大量关系。对于examaple：1个节点“组”，300000个节点“数据”，300000个从“组”到所有现有节点“数据”的关系。我需要检查数据节点集和特定组节点之间是否存在关系（例如，200个节点）。但我使用的密码查询非常慢。我尝试了许多修改这个密码，但没有结果。

创建图表的密码：

FOREACH (r IN range(1,300000) | CREATE (:Data {id:r}));
CREATE (:Group);
MATCH (g:Group),(d:Data) create (g)-[:READ]->(d);

查询1：成本。600003在730毫秒内的总db命中。可以接受，但我只要求1个节点。

PROFILE MATCH (d:Data)<-[:READ]-(g:Group) WHERE id(d) IN [10000] AND id(g)=300000 RETURN id(d);

查询2：COST。600003总db命中25793 ms。不可接受。

您需要替换“…”实际节点数从10000到10199

PROFILE MATCH (d:Data)<-[:READ]-(g:Group) WHERE id(d) IN [10000,10001,10002 " ..." ,10198,10199] AND id(g)=300000 RETURN id(d);

查询3：成本。309毫秒内总共有1000次db点击。这是我发现的唯一一个可以让查询被接受的解决方案。我在代码中返回了节点“Group”的所有id，并手动筛选结果，只返回id为300000的节点的关系

您需要替换“…”实际节点数从10000到10199

PROFILE MATCH (d:Data)<-[:READ]-(g:Group) WHERE id(d) IN [10000,10001,10002 " ..." ,10198,10199] RETURN id(d), id(g);

问题1：查询1中的总DB命中率令人惊讶，但我同意neoj的物理模型定义了该查询的执行方式-它需要查看节点“Group”中的每个现有关系。我接受这一点。但是，如果db命中数相同（执行计划相同），为什么查询1和查询2的执行时间有这么大的差异？我只返回节点的id，而不是大型属性集。

问题2：查询3是优化此查询的唯一解决方案吗？

Answer 1

显然，2.2中的Cypher存在问题。x，带seekById。

为了使用之前的Cypher PLANNER，您可以在查询前加上前缀“PLANNER RULE”，但您必须将模式一分为二，以使其非常快速，例如：

PLANNER RULE
MATCH (d:Data) WHERE id(d) IN [30]
MATCH (g:Group) WHERE id(g) = 300992
MATCH (d)<-[:READ]-(g)
RETURN id(d)