Ich benutze Neo4j Grafik, um Graph-Datenbank zu erstellen. Verwenden des Befehls load csv zum Erstellen einer Beziehung. Es dauert 2 Stunden, um eine Million Datenzeilenbeziehung in eine beliebige Beziehung zu laden. Gibt es eine andere Möglichkeit, Beziehungen schneller zu erstellen?Neo4j Beziehung schreiben Prozess
CREATE ist schneller als MERGE.Und die Verwendung von MERGE oder MATCH kann zu "Eager Operation" führen. Bitte gehen Sie durch diese blog für mehr Referenz.
Als eine Arbeit können Sie versuchen, die folgende Abfrage.
Sie können WITH in der Abfrage verwenden, um das cartisianische Produkt und die gesamte 'Zeile' zu vermeiden. Versuchen Sie, Index zu "indexed_date" hinzuzufügen und versuchen Sie die folgende Abfrage.
USING PERIODIC COMMIT LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///raw.csv" AS row
MATCH (tweet_id:tweet_id {name: row.tweet_id}) with tweet_id
MATCH (indexed_date:indexed_date {name: row.indexed_date}) with indexed_date,tweet_id
CREATE (indexed_date)-[date_i_tweet:date_i_tweet]->(tweet_id);
this helps
Dank dieser helps.Just eine Frage. Hast du an einem Echtzeit-Update auf neo4j gearbeitet? Wenn die Datengröße zunimmt, ist der Aktualisierungsprozess niedriger. Irgendwelche Vorschläge zum Aktualisieren des Garph schneller? –
Ja, die Aktualisierung ist langsam. Versuchen Sie, die Daten zu begrenzen oder sich auf einen Satz von Eigenschaften/Knoten gleichzeitig zu konzentrieren. Die Geschwindigkeit des Updates hängt auch von Ihrem Schema ab. – techie95
Für Ihre Abfrage, sollten Sie haben:
tweet_id: CREATE CONSTRAINT ON (n:tweet_id) ASSETS n.tweet_id IS UNIQUEindexed_date: CREATE CONSTRAINT ON (n:indexed_date) ASSETS n.indexed_date IS UNIQUEProst
Danke an alle. Das hilft. –
Können Sie Ihre CSV Abfrage cspher laden? Hast du einige Indizes/Constraints erstellt? – logisima
q = '' 'Durch die periodische COMMIT LOAD CSV-Header aus "file: ///raw.csv" als Zeilen MATCH (tweet_id: tweet_id {Name: row.tweet_id}) MATCH (indexed_date: indexed_date {Name: row.indexed_date}) MERGE (indexed_date) - [date_i_tweet: date_i_tweet] -> (tweet_id); ''‘ graph_3.cypher.execute (q) –
i Indizes auf tweet_id erstellt haben –