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我有一个包含 7340 个节点的 Neo4j 数据库。每个节点都有一个标签（neoplasm）和 2 个属性（conceptID 和 fullySpecifiedName）。两个属性都启用了自动索引，并且我在 neoplasm:conceptID 和 neoplasm:fullySpecifiedName 上创建了模式索引。节点是术语树中的概念。有一个根节点，其他根节点通常通过多条路径下降到高达 13 层的深度。从一个 SQL Server 实现来看，层次结构如下...

Depth Relationship Count
0     1
1     37
2     360
3     1598
4     3825
5     6406
6     7967
7     7047
8     4687
9     2271
10    825
11    258
12    77
13    3

我正在使用 C# 程序和 neo4jclient 添加关系，它构造和执行像这样的密码查询......

MATCH (child:neoplasm), (parent:neoplasm)
WHERE child.conceptID = "448257000"   AND parent.conceptID="372095001"   
CREATE child-[:ISA]->parent

将关系添加到第 3 级非常快，第 4 级本身也不错，但在第 5 级时，事情开始变得非常缓慢，平均每个关系超过 9 秒。

上面的示例查询是通过http://localhost:7474/browser/接口执行的，耗时 12917 毫秒，因此执行时间差不是 C# 代码和 neo4jclient API 的特性。

我认为图形数据库应该快得令人眼花缭乱，而且性能与大小无关。

到目前为止，我只添加了 35362 个关系中的 9033 个。即使速度没有随着关系数量的增加而进一步降低，剩余的添加也需要三天多的时间！

谁能提出为什么这个表现如此糟糕？或者这种性质的写性能是正常的，只是读性能那么好。返回 5 级节点的父节点的示例 Cypher 查询返回 23 个fullySpecifiedName 属性的列表，所用时间比我用秒表测量的时间还短！（不到一秒钟）。

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3 回答 3

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When using different Indexes on labels at the same time, Cypher does not (yet) choose these to make the query faster, instead, try giving hints to use them, see http://docs.neo4j.org/chunked/milestone/query-using.html#using-query-using-multiple-index-hints

PROFILE
MATCH (child:neoplasm), (parent:neoplasm)
WHERE child.conceptID = "448257000"   AND parent.conceptID="372095001"   
USING INDEX child:neoplasm(conceptID)
USING INDEX parent:neoplasm(conceptID)
CREATE child-[:ISA]->parent

Does that improve things? Also, please post the PROFILE output for better insight.

于 2013-10-23T09:39:54.157 回答
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你说你正在使用自动索引。但是，您的查询将使用架构索引而不是自动索引。自动索引基于属性的节点索引并且不绑定到标签。Schema 索引是 Neo4j 2.0 的一个令人惊叹的新特性。

因此，摆脱自动索引，并按照 Tatham 的建议，使用以下方法创建模式索引：

CREATE INDEX ON :neoplasm(conceptId)

即使使用模式索引，插入关系也会随着图表的增长而变慢，因为索引通常在 log(n) 级别进行扩展。但是，它应该比您观察到的时间快得多。

于 2013-10-22T12:28:36.703 回答
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我似乎找到了答案。我重新启动了 Neop4j 数据库（Neop4j 2.0.0-M06）并得到 Neo4j 的通常消息将在几秒钟内准备好。半个多小时后，状态变为绿色。在那段时间里，我正在监视这个过程，它似乎正在重建 lucene 索引。

从那以后，我尝试加载更多关系，现在它们以可接受的速度添加（每个关系约 100 毫秒）。

感谢您的评论

于 2013-10-23T10:27:32.397 回答