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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内容概要：本文深入探讨了Neo4j图数据库在计算机竞赛中的实战应用，重点围绕知识图谱构建与复杂关系推理两大核心能力展开。文章系统介绍了Neo4j的关键概念（节点、关系、Cypher语言、索引约束）与核心技术（模式设计、批量导入、路径剪枝、图算法集成），并通过全国大学生程序设计竞赛的真实案例，展示了如何利用Neo4j高效处理多跳查询、智能组卷、影响力分析和作弊检测等典型竞赛场景。配套的详细Cypher代码实现了数据建模、批量导入、多跳路径查询、冷门题推荐、性能耗时统计及PageRank影响力计算，体现了图数据库在关系密集型问题中的强大表达力与执行效率。; 适合人群：具备一定图数据库基础或对数据建模感兴趣的高校学生、参与ACM、Kaggle、信息安全竞赛等编程赛事的研发人员，以及希望提升复杂关系处理能力的开发者。; 使用场景及目标：①解决竞赛中多跳关联查询与“表连接爆炸”问题；②实现基于知识点掌握情况的个性化题目推荐；③进行社交网络中的影响力识别与异常行为检测；④掌握Cypher语言高级用法与Neo4j性能优化技巧；阅读建议：建议结合Neo4j环境动手实践文中代码，重点关注数据建模合理性、查询效率优化及图算法集成方式，同时可延伸探索图数据库与流计算、大模型结合的前沿方向。

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。

本文详细介绍了在Neo4j Desktop中手动安装APOC插件的步骤。由于网络原因，部分用户无法通过插件界面直接安装APOC插件。教程分为四个步骤：首先从GitHub下载对应版本的APOC插件包（.jar文件），然后将文件放入数据库的Plugins文件夹中，接着在数据库配置文件中添加必要的代码行以启用APOC功能，最后通过验证命令确认安装是否成功。整个过程图文并茂，适合初学者跟随操作。

＃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。

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