قواعد بيانات الرسم البياني: تحسين استعلامات Neo4j – دليل شامل

أصبحت قواعد بيانات الرسم البياني، وخاصة Neo4j، شائعة بشكل متزايد لإدارة وتحليل البيانات المترابطة. ومع ذلك، مع نمو مجموعات البيانات، يصبح التنفيذ الفعال للاستعلامات أمرًا بالغ الأهمية. يقدم هذا الدليل نظرة عامة شاملة على تقنيات تحسين استعلامات Neo4j، مما يمكّنك من بناء تطبيقات رسم بياني عالية الأداء.

فهم أهمية تحسين الاستعلامات

بدون تحسين مناسب للاستعلامات، يمكن أن تصبح استعلامات Neo4j بطيئة وتستهلك الكثير من الموارد، مما يؤثر على أداء التطبيق وقابليته للتوسع. يتضمن التحسين مزيجًا من فهم تنفيذ استعلامات Cypher، والاستفادة من استراتيجيات الفهرسة، واستخدام أدوات تحليل الأداء. الهدف هو تقليل وقت التنفيذ واستهلاك الموارد مع ضمان نتائج دقيقة.

لماذا يعتبر تحسين الاستعلامات مهمًا

• تحسين الأداء: تنفيذ أسرع للاستعلامات يؤدي إلى استجابة أفضل للتطبيقات وتجربة مستخدم أكثر إيجابية.
• تقليل استهلاك الموارد: تستهلك الاستعلامات المحسّنة دورات وحدة معالجة مركزية وذاكرة ومدخلات/مخرجات قرص أقل، مما يقلل من تكاليف البنية التحتية.
• تعزيز قابلية التوسع: تسمح الاستعلامات الفعالة لقاعدة بيانات Neo4j الخاصة بك بالتعامل مع مجموعات بيانات أكبر وأحمال استعلام أعلى دون تدهور في الأداء.
• تزامن أفضل: تقلل الاستعلامات المحسّنة من تعارضات القفل والتنافس، مما يحسن التزامن والإنتاجية.

أساسيات لغة الاستعلام Cypher

Cypher هي لغة استعلام تعريفية خاصة بـ Neo4j، مصممة للتعبير عن أنماط وعلاقات الرسم البياني. فهم Cypher هو الخطوة الأولى نحو تحسين فعال للاستعلامات.

بنية Cypher الأساسية

فيما يلي نظرة عامة موجزة على عناصر بنية Cypher الأساسية:

• العقد (Nodes): تمثل الكيانات في الرسم البياني. تكون محاطة بأقواس: (node).
• العلاقات (Relationships): تمثل الروابط بين العقد. تكون محاطة بأقواس مربعة ومتصلة بشرطات وأسهم: -[relationship]-> أو <-[relationship]- أو -[relationship]-.
• التصنيفات (Labels): تصنف العقد. تضاف بعد متغير العقدة: (node:Label).
• الخصائص (Properties): أزواج المفتاح-القيمة المرتبطة بالعقد والعلاقات: {property: 'value'}.
• الكلمات المفتاحية (Keywords): مثل MATCH، WHERE، RETURN، CREATE، DELETE، SET، MERGE، إلخ.

عبارات Cypher الشائعة

• MATCH: تستخدم للعثور على الأنماط في الرسم البياني. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WHERE a.name = 'Alice' RETURN b
• WHERE: تقوم بتصفية النتائج بناءً على الشروط. MATCH (n:Product) WHERE n.price > 100 RETURN n
• RETURN: تحدد البيانات التي سيتم إرجاعها من الاستعلام. MATCH (n:City) RETURN n.name, n.population
• CREATE: تنشئ عقدًا وعلاقات جديدة. CREATE (n:Person {name: 'Bob', age: 30})
• DELETE: تزيل العقد والعلاقات. MATCH (n:OldNode) DELETE n
• SET: تقوم بتحديث خصائص العقد والعلاقات. MATCH (n:Product {name: 'Laptop'}) SET n.price = 1200
• MERGE: إما أن تجد عقدة أو علاقة موجودة أو تنشئ واحدة جديدة إذا لم تكن موجودة. مفيدة للعمليات المتكررة. MERGE (n:Country {name: 'Germany'})
• WITH: تسمح بربط عدة عبارات MATCH وتمرير النتائج الوسيطة. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WITH a, count(b) AS friendsCount WHERE friendsCount > 5 RETURN a.name, friendsCount
• ORDER BY: ترتب النتائج. MATCH (n:Movie) RETURN n ORDER BY n.title
• LIMIT: تحد من عدد النتائج المرجعة. MATCH (n:User) RETURN n LIMIT 10
• SKIP: تتخطى عددًا محددًا من النتائج. MATCH (n:Product) RETURN n SKIP 5 LIMIT 10
• UNION/UNION ALL: تجمع نتائج استعلامات متعددة. MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Action' RETURN n.title UNION ALL MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Comedy' RETURN n.title
• CALL: تنفذ الإجراءات المخزنة أو الوظائف المعرفة من قبل المستخدم. CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("PersonNameIndex", ["Person"], ["name"])

خطة تنفيذ استعلام Neo4j

فهم كيفية تنفيذ Neo4j للاستعلامات أمر حاسم للتحسين. تستخدم Neo4j خطة تنفيذ استعلام لتحديد الطريقة المثلى لاسترداد البيانات ومعالجتها. يمكنك عرض خطة التنفيذ باستخدام أوامر EXPLAIN و PROFILE.

EXPLAIN مقابل PROFILE

• EXPLAIN: تعرض خطة التنفيذ المنطقية دون تشغيل الاستعلام فعليًا. تساعد في فهم الخطوات التي ستتخذها Neo4j لتنفيذ الاستعلام.
• PROFILE: تنفذ الاستعلام وتوفر إحصاءات مفصلة حول خطة التنفيذ، بما في ذلك عدد الصفوف التي تمت معالجتها، ومرات الوصول إلى قاعدة البيانات، ووقت التنفيذ لكل خطوة. هذا لا يقدر بثمن لتحديد اختناقات الأداء.

تفسير خطة التنفيذ

تتكون خطة التنفيذ من سلسلة من العوامل (operators)، يقوم كل منها بمهمة محددة. تشمل العوامل الشائعة:

• NodeByLabelScan: تفحص جميع العقد ذات التصنيف المحدد.
• IndexSeek: تستخدم فهرسًا للعثور على العقد بناءً على قيم الخصائص.
• Expand(All): تجتاز العلاقات للعثور على العقد المتصلة.
• Filter: تطبق شرط تصفية على النتائج.
• Projection: تختار خصائص محددة من النتائج.
• Sort: ترتب النتائج.
• Limit: تقيد عدد النتائج.

يمكن أن يكشف تحليل خطة التنفيذ عن عمليات غير فعالة، مثل فحص العقد بالكامل أو التصفية غير الضرورية، والتي يمكن تحسينها.

مثال: تحليل خطة التنفيذ

ضع في اعتبارك استعلام Cypher التالي:

            EXPLAIN MATCH (p:Person {name: 'Alice'})-[:FRIENDS_WITH]->(f:Person) RETURN f.name
            

              
                Copy
              
            
          

قد يُظهر مخرج EXPLAIN عملية NodeByLabelScan متبوعة بـ Expand(All). يشير هذا إلى أن Neo4j تقوم بفحص جميع عقد Person للعثور على 'Alice' قبل اجتياز علاقات FRIENDS_WITH. بدون فهرس على خاصية name، يكون هذا غير فعال.

            PROFILE MATCH (p:Person {name: 'Alice'})-[:FRIENDS_WITH]->(f:Person) RETURN f.name
            

              
                Copy
              
            
          

سيؤدي تشغيل PROFILE إلى توفير إحصاءات التنفيذ، مما يكشف عن عدد مرات الوصول إلى قاعدة البيانات والوقت المستغرق في كل عملية، مما يؤكد الاختناق بشكل أكبر.

استراتيجيات الفهرسة

تعتبر الفهارس حاسمة لتحسين أداء الاستعلام من خلال السماح لـ Neo4j بتحديد مواقع العقد والعلاقات بسرعة بناءً على قيم الخصائص. بدون فهارس، غالبًا ما تلجأ Neo4j إلى عمليات المسح الكامل، والتي تكون بطيئة لمجموعات البيانات الكبيرة.

أنواع الفهارس في Neo4j

• فهارس شجرة B (B-tree Indexes): نوع الفهرس القياسي، مناسب لاستعلامات المساواة والنطاق. يتم إنشاؤه تلقائيًا للقيود الفريدة أو يدويًا باستخدام أمر CREATE INDEX.
• فهارس النص الكامل (Fulltext Indexes): مصممة للبحث في البيانات النصية باستخدام الكلمات المفتاحية والعبارات. يتم إنشاؤها باستخدام إجراء db.index.fulltext.createNodeIndex أو db.index.fulltext.createRelationshipIndex.
• فهارس النقاط (Point Indexes): مُحسّنة للبيانات المكانية، مما يسمح بالاستعلام الفعال بناءً على الإحداثيات الجغرافية. يتم إنشاؤها باستخدام إجراء db.index.point.createNodeIndex أو db.index.point.createRelationshipIndex.
• فهارس النطاق (Range Indexes): مُحسّنة خصيصًا لاستعلامات النطاق، وتقدم تحسينات في الأداء على فهارس شجرة B لبعض أعباء العمل. متاحة في Neo4j 5.7 والإصدارات الأحدث.

إنشاء وإدارة الفهارس

يمكنك إنشاء الفهارس باستخدام أوامر Cypher:

فهرس شجرة B:

            CREATE INDEX PersonName FOR (n:Person) ON (n.name)
            

              
                Copy
              
            
          

فهرس مركب:

            CREATE INDEX PersonNameAge FOR (n:Person) ON (n.name, n.age)
            

              
                Copy
              
            
          

فهرس النص الكامل:

            CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("PersonNameIndex", ["Person"], ["name"])
            

              
                Copy
              
            
          

فهرس النقطة:

            CALL db.index.point.createNodeIndex("LocationIndex", ["Venue"], ["latitude", "longitude"], {spatial.wgs-84: true})
            

              
                Copy
              
            
          

يمكنك سرد الفهارس الموجودة باستخدام أمر SHOW INDEXES:

            SHOW INDEXES
            

              
                Copy
              
            
          

وإسقاط الفهارس باستخدام أمر DROP INDEX:

            DROP INDEX PersonName
            

              
                Copy
              
            
          

أفضل الممارسات للفهرسة

• فهرسة الخصائص التي يتم الاستعلام عنها بشكل متكرر: حدد الخصائص المستخدمة في عبارات WHERE وأنماط MATCH.
• استخدام الفهارس المركبة لخصائص متعددة: إذا كنت تستعلم بشكل متكرر عن خصائص متعددة معًا، فأنشئ فهرسًا مركبًا.
• تجنب الإفراط في الفهرسة: يمكن أن يؤدي وجود عدد كبير جدًا من الفهارس إلى إبطاء عمليات الكتابة. قم بفهرسة الخصائص المستخدمة بالفعل في الاستعلامات فقط.
• مراعاة تعددية الخصائص (cardinality): تكون الفهارس أكثر فعالية للخصائص ذات التعددية العالية (أي العديد من القيم المميزة).
• مراقبة استخدام الفهرس: استخدم أمر PROFILE للتحقق مما إذا كانت الفهارس تُستخدم في استعلاماتك.
• إعادة بناء الفهارس بشكل دوري: مع مرور الوقت، يمكن أن تتجزأ الفهارس. يمكن أن تؤدي إعادة بنائها إلى تحسين الأداء.

مثال: الفهرسة لتحسين الأداء

ضع في اعتبارك رسمًا بيانيًا لشبكة اجتماعية به عقد Person وعلاقات FRIENDS_WITH. إذا كنت تستعلم بشكل متكرر عن أصدقاء شخص معين بالاسم، فإن إنشاء فهرس على خاصية name لعقدة Person يمكن أن يحسن الأداء بشكل كبير.

            CREATE INDEX PersonName FOR (n:Person) ON (n.name)
            

              
                Copy
              
            
          

بعد إنشاء الفهرس، سيتم تنفيذ الاستعلام التالي بشكل أسرع بكثير:

            MATCH (p:Person {name: 'Alice'})-[:FRIENDS_WITH]->(f:Person) RETURN f.name
            

              
                Copy
              
            
          

سيُظهر استخدام PROFILE قبل وبعد إنشاء الفهرس تحسن الأداء.

تقنيات تحسين استعلامات Cypher

بالإضافة إلى الفهرسة، يمكن للعديد من تقنيات تحسين استعلامات Cypher تحسين الأداء.

1. استخدام نمط MATCH الصحيح

يمكن أن يؤثر ترتيب العناصر في نمط MATCH الخاص بك بشكل كبير على الأداء. ابدأ بالمعايير الأكثر انتقائية لتقليل عدد العقد والعلاقات التي تحتاج إلى معالجة.

غير فعال:

            MATCH (a)-[:RELATED_TO]->(b:Product) WHERE b.category = 'Electronics' AND a.city = 'London' RETURN a, b
            

              
                Copy
              
            
          

محسّن:

            MATCH (b:Product {category: 'Electronics'})<-[:RELATED_TO]-(a {city: 'London'}) RETURN a, b
            

              
                Copy
              
            
          

في النسخة المحسّنة، نبدأ بعقدة Product ذات خاصية category، والتي من المرجح أن تكون أكثر انتقائية من فحص جميع العقد ثم التصفية حسب المدينة.

2. تقليل نقل البيانات

تجنب إرجاع البيانات غير الضرورية. حدد فقط الخصائص التي تحتاجها في عبارة RETURN.

غير فعال:

            MATCH (n:User {country: 'USA'}) RETURN n
            

              
                Copy
              
            
          

محسّن:

            MATCH (n:User {country: 'USA'}) RETURN n.name, n.email
            

              
                Copy
              
            
          

يؤدي إرجاع خصائص name و email فقط إلى تقليل كمية البيانات المنقولة، مما يحسن الأداء.

3. استخدام WITH للنتائج الوسيطة

تسمح لك عبارة WITH بربط عدة عبارات MATCH وتمرير النتائج الوسيطة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لتقسيم الاستعلامات المعقدة إلى خطوات أصغر وأكثر قابلية للإدارة.

مثال: العثور على جميع المنتجات التي يتم شراؤها معًا بشكل متكرر.

            MATCH (o:Order)-[:CONTAINS]->(p:Product)
WITH o, collect(p) AS products
WHERE size(products) > 1
UNWIND products AS product1
UNWIND products AS product2
WHERE id(product1) < id(product2)
WITH product1, product2, count(*) AS co_purchases
ORDER BY co_purchases DESC
LIMIT 10
RETURN product1.name, product2.name, co_purchases
            

              
                Copy
              
            
          

تسمح لنا عبارة WITH بجمع المنتجات في كل طلب، وتصفية الطلبات التي تحتوي على أكثر من منتج واحد، ثم العثور على عمليات الشراء المشتركة بين المنتجات المختلفة.

4. استخدام الاستعلامات ذات المعلمات

تمنع الاستعلامات ذات المعلمات هجمات حقن Cypher وتحسن الأداء من خلال السماح لـ Neo4j بإعادة استخدام خطة تنفيذ الاستعلام. استخدم المعلمات بدلاً من تضمين القيم مباشرة في سلسلة الاستعلام.

مثال (باستخدام برامج تشغيل Neo4j):

            session.run("MATCH (n:Person {name: $name}) RETURN n", {name: 'Alice'})
            

              
                Copy
              
            
          

هنا، $name هو معلمة يتم تمريرها إلى الاستعلام. هذا يسمح لـ Neo4j بتخزين خطة تنفيذ الاستعلام مؤقتًا وإعادة استخدامها لقيم مختلفة لـ name.

5. تجنب المنتجات الديكارتية

تحدث المنتجات الديكارتية عندما يكون لديك عدة عبارات MATCH مستقلة في استعلام واحد. يمكن أن يؤدي هذا إلى إنشاء عدد كبير من التركيبات غير الضرورية، مما قد يبطئ تنفيذ الاستعلام بشكل كبير. تأكد من أن عبارات MATCH الخاصة بك مرتبطة ببعضها البعض.

غير فعال:

            MATCH (a:Person {city: 'London'})
MATCH (b:Product {category: 'Electronics'})
RETURN a, b
            

              
                Copy
              
            
          

محسّن (إذا كانت هناك علاقة بين الشخص والمنتج):

            MATCH (a:Person {city: 'London'})-[:PURCHASED]->(b:Product {category: 'Electronics'})
RETURN a, b
            

              
                Copy
              
            
          

في النسخة المحسّنة، نستخدم علاقة (PURCHASED) لربط عقد Person و Product، متجنبين المنتج الديكارتي.

6. استخدام إجراءات ووظائف APOC

توفر مكتبة APOC (Awesome Procedures On Cypher) مجموعة من الإجراءات والوظائف المفيدة التي يمكنها تعزيز قدرات Cypher وتحسين الأداء. تتضمن APOC وظائف لاستيراد/تصدير البيانات، وإعادة هيكلة الرسم البياني، والمزيد.

مثال: استخدام apoc.periodic.iterate للمعالجة الدفعية

            CALL apoc.periodic.iterate(
  "MATCH (n:OldNode) RETURN n",
  "CREATE (newNode:NewNode) SET newNode = n.properties WITH n DELETE n",
  {batchSize: 1000, parallel: true}
)
            

              
                Copy
              
            
          

يوضح هذا المثال استخدام apoc.periodic.iterate لترحيل البيانات من OldNode إلى NewNode على دفعات. هذا أكثر كفاءة بكثير من معالجة جميع العقد في معاملة واحدة.

7. مراعاة تكوين قاعدة البيانات

يمكن أن يؤثر تكوين Neo4j أيضًا على أداء الاستعلام. تشمل التكوينات الرئيسية:

• حجم الكومة (Heap Size): خصص ذاكرة كومة كافية لـ Neo4j. استخدم إعداد dbms.memory.heap.max_size.
• ذاكرة التخزين المؤقت للصفحة (Page Cache): تخزن ذاكرة التخزين المؤقت للصفحة البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر في الذاكرة. قم بزيادة حجم ذاكرة التخزين المؤقت للصفحة (dbms.memory.pagecache.size) للحصول على أداء أفضل.
• تسجيل المعاملات (Transaction Logging): اضبط إعدادات تسجيل المعاملات لتحقيق التوازن بين الأداء ومتانة البيانات.

تقنيات التحسين المتقدمة

بالنسبة لتطبيقات الرسم البياني المعقدة، قد تكون هناك حاجة إلى تقنيات تحسين أكثر تقدمًا.

1. نمذجة بيانات الرسم البياني

يمكن أن يكون للطريقة التي تنمذج بها بيانات الرسم البياني تأثير كبير على أداء الاستعلام. ضع في اعتبارك المبادئ التالية:

• اختر أنواع العقد والعلاقات الصحيحة: صمم مخطط الرسم البياني الخاص بك ليعكس العلاقات والكيانات في مجال بياناتك.
• استخدم التصنيفات بفعالية: استخدم التصنيفات لتصنيف العقد والعلاقات. هذا يسمح لـ Neo4j بتصفية العقد بسرعة بناءً على نوعها.
• تجنب الاستخدام المفرط للخصائص: في حين أن الخصائص مفيدة، إلا أن الاستخدام المفرط يمكن أن يبطئ أداء الاستعلام. فكر في استخدام العلاقات لتمثيل البيانات التي يتم الاستعلام عنها بشكل متكرر.
• إلغاء تطبيع البيانات (Denormalize): في بعض الحالات، يمكن أن يؤدي إلغاء تطبيع البيانات إلى تحسين أداء الاستعلام عن طريق تقليل الحاجة إلى عمليات الربط. ومع ذلك، كن حذرًا من تكرار البيانات واتساقها.

2. استخدام الإجراءات المخزنة والوظائف المعرفة من قبل المستخدم

تسمح الإجراءات المخزنة والوظائف المعرفة من قبل المستخدم (UDFs) بتغليف منطق معقد وتنفيذه مباشرة داخل قاعدة بيانات Neo4j. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين الأداء عن طريق تقليل الحمل الزائد على الشبكة والسماح لـ Neo4j بتحسين تنفيذ الكود.

مثال (إنشاء UDF في Java):

            @Procedure(name = "custom.distance", mode = Mode.READ)
@Description("Calculates the distance between two points on Earth.")
public Double distance(@Name("lat1") Double lat1, @Name("lon1") Double lon1,
                       @Name("lat2") Double lat2, @Name("lon2") Double lon2) {
  // Implementation of the distance calculation
  return calculateDistance(lat1, lon1, lat2, lon2);
}
            

              
                Copy
              
            
          

يمكنك بعد ذلك استدعاء UDF من Cypher:

            RETURN custom.distance(34.0522, -118.2437, 40.7128, -74.0060) AS distance
            

              
                Copy
              
            
          

3. الاستفادة من خوارزميات الرسم البياني

توفر Neo4j دعمًا مدمجًا لمختلف خوارزميات الرسم البياني، مثل PageRank، وأقصر مسار، واكتشاف المجتمع. يمكن استخدام هذه الخوارزميات لتحليل العلاقات واستخراج رؤى من بيانات الرسم البياني الخاصة بك.

مثال: حساب PageRank

            CALL algo.pageRank.stream('Person', 'FRIENDS_WITH', {iterations:20, dampingFactor:0.85})
YIELD nodeId, score
RETURN nodeId, score
ORDER BY score DESC
LIMIT 10
            

              
                Copy
              
            
          

4. مراقبة الأداء وضبطه

راقب أداء قاعدة بيانات Neo4j الخاصة بك باستمرار وحدد مجالات التحسين. استخدم الأدوات والتقنيات التالية:

• Neo4j Browser: يوفر واجهة رسومية لتنفيذ الاستعلامات وتحليل الأداء.
• Neo4j Bloom: أداة لاستكشاف الرسم البياني تتيح لك تصور بيانات الرسم البياني والتفاعل معها.
• Neo4j Monitoring: راقب المقاييس الرئيسية مثل وقت تنفيذ الاستعلام، واستخدام وحدة المعالجة المركزية، واستخدام الذاكرة، ومدخلات/مخرجات القرص.
• Neo4j Logs: حلل سجلات Neo4j بحثًا عن الأخطاء والتحذيرات.
• مراجعة الاستعلامات وتحسينها بانتظام: حدد الاستعلامات البطيئة وطبق تقنيات التحسين الموضحة في هذا الدليل.

أمثلة من العالم الحقيقي

دعنا نفحص بعض الأمثلة الواقعية لتحسين استعلامات Neo4j.

1. محرك توصيات للتجارة الإلكترونية

تستخدم منصة تجارة إلكترونية Neo4j لبناء محرك توصيات. يتكون الرسم البياني من عقد User، وعقد Product، وعلاقات PURCHASED. تريد المنصة التوصية بالمنتجات التي يتم شراؤها معًا بشكل متكرر.

الاستعلام الأولي (بطيء):

            MATCH (u:User)-[:PURCHASED]->(p1:Product), (u)-[:PURCHASED]->(p2:Product)
WHERE p1 <> p2
RETURN p1.name, p2.name, count(*) AS co_purchases
ORDER BY co_purchases DESC
LIMIT 10
            

              
                Copy
              
            
          

الاستعلام المحسّن (سريع):

            MATCH (o:Order)-[:CONTAINS]->(p:Product)
WITH o, collect(p) AS products
WHERE size(products) > 1
UNWIND products AS product1
UNWIND products AS product2
WHERE id(product1) < id(product2)
WITH product1, product2, count(*) AS co_purchases
ORDER BY co_purchases DESC
LIMIT 10
RETURN product1.name, product2.name, co_purchases
            

              
                Copy
              
            
          

في الاستعلام المحسّن، نستخدم عبارة WITH لجمع المنتجات في كل طلب ثم العثور على عمليات الشراء المشتركة بين المنتجات المختلفة. هذا أكثر كفاءة بكثير من الاستعلام الأولي، الذي ينشئ منتجًا ديكارتيًا بين جميع المنتجات المشتراة.

2. تحليل الشبكات الاجتماعية

تستخدم شبكة اجتماعية Neo4j لتحليل الروابط بين المستخدمين. يتكون الرسم البياني من عقد Person وعلاقات FRIENDS_WITH. تريد المنصة العثور على المؤثرين في الشبكة.

الاستعلام الأولي (بطيء):

            MATCH (p:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(f:Person)
RETURN p.name, count(f) AS friends_count
ORDER BY friends_count DESC
LIMIT 10
            

              
                Copy
              
            
          

الاستعلام المحسّن (سريع):

            MATCH (p:Person)
RETURN p.name, size((p)-[:FRIENDS_WITH]->()) AS friends_count
ORDER BY friends_count DESC
LIMIT 10
            

              
                Copy
              
            
          

في الاستعلام المحسّن، نستخدم دالة size() لحساب عدد الأصدقاء مباشرة. هذا أكثر كفاءة من الاستعلام الأولي، الذي يتطلب اجتياز جميع علاقات FRIENDS_WITH.

بالإضافة إلى ذلك، سيؤدي إنشاء فهرس على تصنيف Person إلى تسريع البحث الأولي عن العقدة:

            CREATE INDEX PersonLabel FOR (p:Person) ON (p)
            

              
                Copy
              
            
          

3. البحث في الرسم البياني المعرفي

يستخدم الرسم البياني المعرفي Neo4j لتخزين معلومات حول مختلف الكيانات وعلاقاتها. تريد المنصة توفير واجهة بحث للعثور على الكيانات ذات الصلة.

الاستعلام الأولي (بطيء):

            MATCH (e1)-[:RELATED_TO*]->(e2)
WHERE e1.name = 'Neo4j'
RETURN e2.name
            

              
                Copy
              
            
          

الاستعلام المحسّن (سريع):

            MATCH (e1 {name: 'Neo4j'})-[:RELATED_TO*1..3]->(e2)
RETURN e2.name
            

              
                Copy
              
            
          

في الاستعلام المحسّن، نحدد عمق اجتياز العلاقة (*1..3)، مما يحد من عدد العلاقات التي يجب اجتيازها. هذا أكثر كفاءة من الاستعلام الأولي، الذي يجتاز جميع العلاقات الممكنة.

علاوة على ذلك، يمكن أن يؤدي استخدام فهرس النص الكامل على خاصية `name` إلى تسريع البحث الأولي عن العقدة:

            CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("EntityNameIndex", ["Entity"], ["name"])
            

              
                Copy
              
            
          

الخاتمة

يعد تحسين استعلامات Neo4j أمرًا ضروريًا لبناء تطبيقات رسم بياني عالية الأداء. من خلال فهم تنفيذ استعلامات Cypher، والاستفادة من استراتيجيات الفهرسة، واستخدام أدوات تحليل الأداء، وتطبيق تقنيات التحسين المختلفة، يمكنك تحسين سرعة وكفاءة استعلاماتك بشكل كبير. تذكر أن تراقب أداء قاعدة بياناتك باستمرار وتعدل استراتيجيات التحسين الخاصة بك مع تطور بياناتك وأعباء عمل الاستعلامات. يوفر هذا الدليل أساسًا متينًا لإتقان تحسين استعلامات Neo4j وبناء تطبيقات رسم بياني قابلة للتطوير وعالية الأداء.

من خلال تنفيذ هذه التقنيات، يمكنك ضمان أن قاعدة بيانات الرسم البياني Neo4j الخاصة بك تقدم أداءً مثاليًا وتوفر موردًا قيمًا لمؤسستك.