Bases de données orientées graphe : Optimisation des requêtes Neo4j – Un guide complet

Les bases de données orientées graphe, en particulier Neo4j, sont devenues de plus en plus populaires pour gérer et analyser des données interconnectées. Cependant, à mesure que les ensembles de données s'agrandissent, l'exécution efficace des requêtes devient cruciale. Ce guide offre un aperçu complet des techniques d'optimisation des requêtes Neo4j, vous permettant de créer des applications graphe hautes performances.

Comprendre l'importance de l'optimisation des requêtes

Sans une optimisation appropriée, les requêtes Neo4j peuvent devenir lentes et gourmandes en ressources, impactant les performances et la scalabilité de l'application. L'optimisation implique une combinaison de la compréhension de l'exécution des requêtes Cypher, de l'exploitation des stratégies d'indexation et de l'emploi d'outils de profilage des performances. L'objectif est de minimiser le temps d'exécution et la consommation de ressources tout en garantissant des résultats précis.

Pourquoi l'optimisation des requêtes est-elle importante

• Performances améliorées : Une exécution plus rapide des requêtes se traduit par une meilleure réactivité de l'application et une expérience utilisateur plus positive.
• Consommation de ressources réduite : Les requêtes optimisées consomment moins de cycles CPU, de mémoire et d'E/S disque, réduisant ainsi les coûts d'infrastructure.
• Scalabilité améliorée : Des requêtes efficaces permettent à votre base de données Neo4j de gérer des ensembles de données plus importants et des charges de requêtes plus élevées sans dégradation des performances.
• Meilleure concurrence : Les requêtes optimisées minimisent les conflits de verrouillage et la contention, améliorant la concurrence et le débit.

Les fondamentaux du langage de requête Cypher

Cypher est le langage de requête déclaratif de Neo4j, conçu pour exprimer des motifs et des relations de graphe. Comprendre Cypher est la première étape vers une optimisation efficace des requêtes.

Syntaxe de base de Cypher

Voici un bref aperçu des éléments syntaxiques fondamentaux de Cypher :

• Nœuds : Représentent les entités dans le graphe. Entre parenthèses : (node).
• Relations : Représentent les connexions entre les nœuds. Entre crochets et reliées par des traits d'union et des flèches : -[relationship]-> ou <-[relationship]- ou -[relationship]-.
• Labels : Catégorisent les nœuds. Ajoutés après la variable du nœud : (node:Label).
• Propriétés : Paires clé-valeur associées aux nœuds et aux relations : {property: 'value'}.
• Mots-clés : Tels que MATCH, WHERE, RETURN, CREATE, DELETE, SET, MERGE, etc.

Clauses Cypher courantes

• MATCH : Utilisé pour trouver des motifs dans le graphe. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WHERE a.name = 'Alice' RETURN b
• WHERE : Filtre les résultats en fonction de conditions. MATCH (n:Product) WHERE n.price > 100 RETURN n
• RETURN : Spécifie les données à retourner par la requête. MATCH (n:City) RETURN n.name, n.population
• CREATE : Crée de nouveaux nœuds et relations. CREATE (n:Person {name: 'Bob', age: 30})
• DELETE : Supprime des nœuds et des relations. MATCH (n:OldNode) DELETE n
• SET : Met à jour les propriétés des nœuds et des relations. MATCH (n:Product {name: 'Laptop'}) SET n.price = 1200
• MERGE : Trouve un nœud ou une relation existant(e) ou en crée un(e) nouveau(elle) s'il(elle) n'existe pas. Utile pour les opérations idempotentes. MERGE (n:Country {name: 'Germany'})
• WITH : Permet d'enchaîner plusieurs clauses MATCH et de passer des résultats intermédiaires. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WITH a, count(b) AS friendsCount WHERE friendsCount > 5 RETURN a.name, friendsCount
• ORDER BY : Trie les résultats. MATCH (n:Movie) RETURN n ORDER BY n.title
• LIMIT : Limite le nombre de résultats retournés. MATCH (n:User) RETURN n LIMIT 10
• SKIP : Saute un nombre spécifié de résultats. MATCH (n:Product) RETURN n SKIP 5 LIMIT 10
• UNION/UNION ALL : Combine les résultats de plusieurs requêtes. MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Action' RETURN n.title UNION ALL MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Comedy' RETURN n.title
• CALL : Exécute des procédures stockées ou des fonctions définies par l'utilisateur. CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("PersonNameIndex", ["Person"], ["name"])

Plan d'exécution des requêtes Neo4j

Comprendre comment Neo4j exécute les requêtes est crucial pour l'optimisation. Neo4j utilise un plan d'exécution de requête pour déterminer la manière optimale de récupérer et de traiter les données. Vous pouvez visualiser le plan d'exécution à l'aide des commandes EXPLAIN et PROFILE.

EXPLAIN vs. PROFILE

• EXPLAIN : Montre le plan d'exécution logique sans réellement exécuter la requête. Il aide à comprendre les étapes que Neo4j suivra pour exécuter la requête.
• PROFILE : Exécute la requête et fournit des statistiques détaillées sur le plan d'exécution, y compris le nombre de lignes traitées, les accès à la base de données (database hits) et le temps d'exécution pour chaque étape. C'est inestimable pour identifier les goulots d'étranglement de performance.

Interprétation du plan d'exécution

Le plan d'exécution se compose d'une série d'opérateurs, chacun effectuant une tâche spécifique. Les opérateurs courants incluent :

• NodeByLabelScan : Balaye tous les nœuds avec un label spécifique.
• IndexSeek : Utilise un index pour trouver des nœuds en fonction des valeurs de leurs propriétés.
• Expand(All) : Traverse les relations pour trouver les nœuds connectés.
• Filter : Applique une condition de filtre aux résultats.
• Projection : Sélectionne des propriétés spécifiques des résultats.
• Sort : Ordonne les résultats.
• Limit : Restreint le nombre de résultats.

L'analyse du plan d'exécution peut révéler des opérations inefficaces, telles que des balayages complets de nœuds ou des filtrages inutiles, qui peuvent être optimisées.

Exemple : Analyse d'un plan d'exécution

Considérez la requête Cypher suivante :

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

              
                Copy
              
            
          

Le résultat de EXPLAIN pourrait montrer un NodeByLabelScan suivi d'un Expand(All). Cela indique que Neo4j balaye tous les nœuds Person pour trouver 'Alice' avant de traverser les relations FRIENDS_WITH. Sans index sur la propriété name, c'est inefficace.

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

              
                Copy
              
            
          

L'exécution de PROFILE fournira des statistiques d'exécution, révélant le nombre d'accès à la base de données et le temps passé sur chaque opération, confirmant davantage le goulot d'étranglement.

Stratégies d'indexation

Les index sont cruciaux pour optimiser les performances des requêtes en permettant à Neo4j de localiser rapidement les nœuds et les relations en fonction des valeurs des propriétés. Sans index, Neo4j recourt souvent à des balayages complets, qui sont lents pour les grands ensembles de données.

Types d'index dans Neo4j

• Index B-tree : Le type d'index standard, adapté aux requêtes d'égalité et de plage. Créé automatiquement pour les contraintes d'unicité ou manuellement à l'aide de la commande CREATE INDEX.
• Index Fulltext : Conçus pour la recherche de données textuelles à l'aide de mots-clés et de phrases. Créés à l'aide de la procédure db.index.fulltext.createNodeIndex ou db.index.fulltext.createRelationshipIndex.
• Index Point : Optimisés pour les données spatiales, permettant des requêtes efficaces basées sur les coordonnées géographiques. Créés à l'aide de la procédure db.index.point.createNodeIndex ou db.index.point.createRelationshipIndex.
• Index Range : Spécifiquement optimisés pour les requêtes de plage, offrant des améliorations de performance par rapport aux index B-tree pour certaines charges de travail. Disponibles dans Neo4j 5.7 et versions ultérieures.

Création et gestion des index

Vous pouvez créer des index à l'aide de commandes Cypher :

Index B-tree :

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

              
                Copy
              
            
          

Index Composite :

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

              
                Copy
              
            
          

Index Fulltext :

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

              
                Copy
              
            
          

Index Point :

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

              
                Copy
              
            
          

Vous pouvez lister les index existants à l'aide de la commande SHOW INDEXES :

            SHOW INDEXES
            

              
                Copy
              
            
          

Et supprimer des index à l'aide de la commande DROP INDEX :

            DROP INDEX PersonName
            

              
                Copy
              
            
          

Bonnes pratiques pour l'indexation

• Indexez les propriétés fréquemment interrogées : Identifiez les propriétés utilisées dans les clauses WHERE et les motifs MATCH.
• Utilisez des index composites pour plusieurs propriétés : Si vous interrogez fréquemment sur plusieurs propriétés ensemble, créez un index composite.
• Évitez la sur-indexation : Trop d'index peuvent ralentir les opérations d'écriture. Indexez uniquement les propriétés qui sont réellement utilisées dans les requêtes.
• Considérez la cardinalité des propriétés : Les index sont plus efficaces pour les propriétés à haute cardinalité (c'est-à-dire avec de nombreuses valeurs distinctes).
• Surveillez l'utilisation des index : Utilisez la commande PROFILE pour vérifier si les index sont utilisés par vos requêtes.
• Reconstruisez périodiquement les index : Avec le temps, les index peuvent se fragmenter. Les reconstruire peut améliorer les performances.

Exemple : Indexation pour la performance

Considérez un graphe de réseau social avec des nœuds Person et des relations FRIENDS_WITH. Si vous recherchez fréquemment les amis d'une personne spécifique par son nom, la création d'un index sur la propriété name du nœud Person peut considérablement améliorer les performances.

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

              
                Copy
              
            
          

Après avoir créé l'index, la requête suivante s'exécutera beaucoup plus rapidement :

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

              
                Copy
              
            
          

L'utilisation de PROFILE avant et après la création de l'index démontrera l'amélioration des performances.

Techniques d'optimisation des requêtes Cypher

En plus de l'indexation, plusieurs techniques d'optimisation des requêtes Cypher peuvent améliorer les performances.

1. Utiliser le bon motif MATCH

L'ordre des éléments dans votre motif MATCH peut avoir un impact significatif sur les performances. Commencez par les critères les plus sélectifs pour réduire le nombre de nœuds et de relations à traiter.

Inefficace :

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

              
                Copy
              
            
          

Optimisé :

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

              
                Copy
              
            
          

Dans la version optimisée, nous commençons par le nœud Product avec la propriété category, qui est susceptible d'être plus sélective que de balayer tous les nœuds puis de filtrer par ville.

2. Minimiser le transfert de données

Évitez de retourner des données inutiles. Sélectionnez uniquement les propriétés dont vous avez besoin dans la clause RETURN.

Inefficace :

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

              
                Copy
              
            
          

Optimisé :

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

              
                Copy
              
            
          

Retourner uniquement les propriétés name et email réduit la quantité de données transférées, améliorant les performances.

3. Utiliser WITH pour les résultats intermédiaires

La clause WITH vous permet d'enchaîner plusieurs clauses MATCH et de passer des résultats intermédiaires. Cela peut être utile pour décomposer des requêtes complexes en étapes plus petites et plus gérables.

Exemple : Trouver tous les produits qui sont fréquemment achetés ensemble.

            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
              
            
          

La clause WITH nous permet de collecter les produits de chaque commande, de filtrer les commandes avec plus d'un produit, puis de trouver les co-achats entre différents produits.

4. Utiliser des requêtes paramétrées

Les requêtes paramétrées préviennent les attaques par injection Cypher et améliorent les performances en permettant à Neo4j de réutiliser le plan d'exécution de la requête. Utilisez des paramètres au lieu d'intégrer des valeurs directement dans la chaîne de la requête.

Exemple (en utilisant les pilotes Neo4j) :

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

              
                Copy
              
            
          

Ici, $name est un paramètre qui est passé à la requête. Cela permet à Neo4j de mettre en cache le plan d'exécution de la requête et de le réutiliser pour différentes valeurs de name.

5. Éviter les produits cartésiens

Les produits cartésiens se produisent lorsque vous avez plusieurs clauses MATCH indépendantes dans une requête. Cela peut conduire à la génération d'un grand nombre de combinaisons inutiles, ce qui peut ralentir considérablement l'exécution de la requête. Assurez-vous que vos clauses MATCH sont liées les unes aux autres.

Inefficace :

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

              
                Copy
              
            
          

Optimisé (s'il existe une relation entre Person et Product) :

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

              
                Copy
              
            
          

Dans la version optimisée, nous utilisons une relation (PURCHASED) pour connecter les nœuds Person et Product, évitant ainsi le produit cartésien.

6. Utiliser les procédures et fonctions APOC

La bibliothèque APOC (Awesome Procedures On Cypher) fournit une collection de procédures et de fonctions utiles qui peuvent améliorer les capacités de Cypher et les performances. APOC inclut des fonctionnalités pour l'import/export de données, la refonte de graphes, et plus encore.

Exemple : Utilisation de apoc.periodic.iterate pour le traitement par lots

            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
              
            
          

Cet exemple montre comment utiliser apoc.periodic.iterate pour migrer des données de OldNode vers NewNode par lots. C'est beaucoup plus efficace que de traiter tous les nœuds en une seule transaction.

7. Considérer la configuration de la base de données

La configuration de Neo4j peut également avoir un impact sur les performances des requêtes. Les configurations clés incluent :

• Taille du tas (Heap Size) : Allouez suffisamment de mémoire de tas à Neo4j. Utilisez le paramètre dbms.memory.heap.max_size.
• Cache de pages (Page Cache) : Le cache de pages stocke les données fréquemment consultées en mémoire. Augmentez la taille du cache de pages (dbms.memory.pagecache.size) pour de meilleures performances.
• Journalisation des transactions : Ajustez les paramètres de journalisation des transactions pour équilibrer les performances et la durabilité des données.

Techniques d'optimisation avancées

Pour les applications de graphes complexes, des techniques d'optimisation plus avancées могут s'avérer nécessaires.

1. Modélisation des données du graphe

La façon dont vous modélisez les données de votre graphe peut avoir un impact significatif sur les performances des requêtes. Considérez les principes suivants :

• Choisissez les bons types de nœuds et de relations : Concevez votre schéma de graphe pour refléter les relations et les entités de votre domaine de données.
• Utilisez les labels efficacement : Utilisez les labels pour catégoriser les nœuds et les relations. Cela permet à Neo4j de filtrer rapidement les nœuds en fonction de leur type.
• Évitez l'utilisation excessive de propriétés : Bien que les propriétés soient utiles, une utilisation excessive peut ralentir les performances des requêtes. Envisagez d'utiliser des relations pour représenter des données fréquemment interrogées.
• Dénormalisez les données : Dans certains cas, la dénormalisation des données peut améliorer les performances des requêtes en réduisant le besoin de jointures. Cependant, soyez attentif à la redondance et à la cohérence des données.

2. Utiliser des procédures stockées et des fonctions définies par l'utilisateur

Les procédures stockées et les fonctions définies par l'utilisateur (UDF) vous permettent d'encapsuler une logique complexe et de l'exécuter directement dans la base de données Neo4j. Cela peut améliorer les performances en réduisant la surcharge réseau et en permettant à Neo4j d'optimiser l'exécution du code.

Exemple (création d'une UDF en 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
              
            
          

Vous pouvez ensuite appeler l'UDF depuis Cypher :

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

              
                Copy
              
            
          

3. Exploiter les algorithmes de graphes

Neo4j offre un support intégré pour divers algorithmes de graphes, tels que PageRank, le plus court chemin et la détection de communautés. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour analyser les relations et extraire des informations de vos données de graphe.

Exemple : Calcul du 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. Surveillance et réglage des performances

Surveillez en permanence les performances de votre base de données Neo4j et identifiez les domaines à améliorer. Utilisez les outils et techniques suivants :

• Neo4j Browser : Fournit une interface graphique pour exécuter des requêtes et analyser les performances.
• Neo4j Bloom : Un outil d'exploration de graphes qui vous permet de visualiser et d'interagir avec vos données de graphe.
• Monitoring Neo4j : Surveillez les métriques clés telles que le temps d'exécution des requêtes, l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire et les E/S disque.
• Logs Neo4j : Analysez les logs de Neo4j à la recherche d'erreurs et d'avertissements.
• Révisez et optimisez régulièrement les requêtes : Identifiez les requêtes lentes et appliquez les techniques d'optimisation décrites dans ce guide.

Exemples concrets

Examinons quelques exemples concrets d'optimisation de requêtes Neo4j.

1. Moteur de recommandation e-commerce

Une plateforme de e-commerce utilise Neo4j pour construire un moteur de recommandation. Le graphe est composé de nœuds User, de nœuds Product et de relations PURCHASED. La plateforme souhaite recommander des produits qui sont fréquemment achetés ensemble.

Requête initiale (lente) :

            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
              
            
          

Requête optimisée (rapide) :

            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
              
            
          

Dans la requête optimisée, nous utilisons la clause WITH pour collecter les produits dans chaque commande, puis trouver les co-achats entre différents produits. C'est beaucoup plus efficace que la requête initiale, qui crée un produit cartésien entre tous les produits achetés.

2. Analyse de réseau social

Un réseau social utilise Neo4j pour analyser les connexions entre les utilisateurs. Le graphe est composé de nœuds Person et de relations FRIENDS_WITH. La plateforme veut trouver des influenceurs dans le réseau.

Requête initiale (lente) :

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

              
                Copy
              
            
          

Requête optimisée (rapide) :

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

              
                Copy
              
            
          

Dans la requête optimisée, nous utilisons la fonction size() pour compter directement le nombre d'amis. C'est plus efficace que la requête initiale, qui nécessite de traverser toutes les relations FRIENDS_WITH.

De plus, la création d'un index sur le label Person accélérera la recherche initiale des nœuds :

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

              
                Copy
              
            
          

3. Recherche dans un graphe de connaissances

Un graphe de connaissances utilise Neo4j pour stocker des informations sur diverses entités et leurs relations. La plateforme souhaite fournir une interface de recherche pour trouver des entités liées.

Requête initiale (lente) :

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

              
                Copy
              
            
          

Requête optimisée (rapide) :

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

              
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Dans la requête optimisée, nous spécifions la profondeur de la traversée de la relation (*1..3), ce qui limite le nombre de relations à traverser. C'est plus efficace que la requête initiale, qui traverse toutes les relations possibles.

De plus, l'utilisation d'un index fulltext sur la propriété `name` pourrait accélérer la recherche initiale du nœud :

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

              
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Conclusion

L'optimisation des requêtes Neo4j est essentielle pour créer des applications graphe hautes performances. En comprenant l'exécution des requêtes Cypher, en exploitant les stratégies d'indexation, en employant des outils de profilage des performances et en appliquant diverses techniques d'optimisation, vous pouvez améliorer considérablement la vitesse et l'efficacité de vos requêtes. N'oubliez pas de surveiller en permanence les performances de votre base de données et d'ajuster vos stratégies d'optimisation à mesure que vos données et vos charges de requêtes évoluent. Ce guide fournit une base solide pour maîtriser l'optimisation des requêtes Neo4j et créer des applications graphe évolutives et performantes.

En mettant en œuvre ces techniques, vous pouvez vous assurer que votre base de données graphe Neo4j offre des performances optimales et constitue une ressource précieuse pour votre organisation.