neo4j 查询耗时

qq_30847181 2022-11-23 15:36:17

根据我们的业务类型，在使用以下查询语句的时候，发现比较耗时。

MATCH (ip:IP) - [:Open] -> (port:Port)

OPTIONAL MATCH (port) - [bind:Bind] -> (service:Service) where bind.ip = ip.val

return count(1)

以下是执行流程，发现在第4步的时候，有接近100万次的DB操作

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Neo4j入门资料汇总，小组成员内部培训时整理，由浅入深的描述了一下Neo4j的使用。

＃neo4j_trie_plugin用于Neo4j Graph数据库的原始使用RTree进行几何计算，无法扩展以处理大量节点，而这些节点通常需要耗时的拆分和连接操作。另一方面，Geohash适合邻域计算的需要，并且在诸如mongoDB之类的数据库中实现，但是不幸的是，在Neo4j中却没有。该项目实现了基于Neo4j图形数据库的Geohash算法，并具有专门设计的trie树结构，可快速高效地进行检索。 Geohash实现是从借用的，并且该项目已获得LGPL许可。对于商业用途，请联系中国Linkedin上的董斌（gmail.com上的dongbin.cn）。安装和配置首先安装和配置neo4j。对于Mac用户：在终端中执行“ brew install neo4j”。然后找到/usr/local/Cellar/neo4j/xxx/libexec/conf/neo4j-serve

１、本项目完成了从无到有，以垂直网站为数据来源，构建起以疾病为中心的医疗知识图谱，实体规模4.4万，实体关系规模30万。并基于此，搭建起了一个可以回答18类问题的自动问答小系统,总共耗时3天。其中，数据采集与整理1天，知识图谱构建与入库0.5天，问答系统组件1.5天。总的来说，还是比较快速。 2、本项目以业务驱动，构建医疗知识图谱，知识schema设计基于所采集的结构化数据生成(对网页结构化数据进行xpath解析)。 3、本项目以neo4j作为存储，并基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以cypher查询语句作为问答搜索sql，支持了问答服务。 4、本项目可以快速部署，数据已经放在data/medical.json当中，本项目的数据，在本项目中的部署上，可以遵循项目运行步骤，完成数据库搭建，并提供搜索服务。

图数据库学习算法Neo4j- 一个调查图数据库Neo4j在临床数据上构建机器学习算法的可能性的项目工作量 6 * 30 * 6 = 1080小时会员 Minh Dung 纳西姆·乌丁（Nasim Uddin Ahmed）塞莱斯·塞尔文（Seles Selvan）塔哈·本·伊姆兰（Taha Bin Imran）尤姆纳·伊克巴尔（ Iqbal）拉胡尔·蒙达尔（Rahul Mondal）目标该项目的目标是使用图形数据库加速对高度互连的临床和生物学数据的分析。因此，我们将尝试将机器学习算法集成到图结构中机器学习算法的耗时步骤（数据访问，数据组织，网络培训）是什么，将机器学习算法与数据供应框架（例如图形数据库）连接的接口是什么？我们如何为机器学习算法优化图数据库的数据供应（例如，通过图数据库的特殊的与机器学习无关的运算符或适当的索引）？图数据库的哪些组成

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