M

MLOG

ગુજરાતી

ઝડપી અને વધુ કાર્યક્ષમ ગ્રાફ ડેટાબેઝ પર્ફોર્મન્સ માટે Neo4j ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશનમાં નિપુણતા મેળવો. સાઇફરની શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ, ઇન્ડેક્સિંગ વ્યૂહરચનાઓ, પ્રોફાઇલિંગ તકનીકો અને અદ્યતન ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિઓ શીખો.

ગ્રાફ ડેટાબેઝ: Neo4j ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન – એક વ્યાપક માર્ગદર્શિકા

ગ્રાફ ડેટાબેઝ, ખાસ કરીને Neo4j, એકબીજા સાથે જોડાયેલા ડેટાના સંચાલન અને વિશ્લેષણ માટે વધુને વધુ લોકપ્રિય બન્યા છે. જોકે, જેમ જેમ ડેટાસેટ્સ વધે છે, તેમ તેમ કાર્યક્ષમ ક્વેરી એક્ઝિક્યુશન નિર્ણાયક બને છે. આ માર્ગદર્શિકા Neo4j ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકોની વ્યાપક ઝાંખી પૂરી પાડે છે, જે તમને ઉચ્ચ-પ્રદર્શન ગ્રાફ એપ્લિકેશન્સ બનાવવામાં સક્ષમ બનાવે છે.

ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશનનું મહત્વ સમજવું

યોગ્ય ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન વિના, Neo4j ક્વેરીઝ ધીમી અને સંસાધન-સઘન બની શકે છે, જે એપ્લિકેશનના પ્રદર્શન અને સ્કેલેબિલિટીને અસર કરે છે. ઓપ્ટિમાઇઝેશનમાં સાઇફર ક્વેરી એક્ઝિક્યુશનને સમજવું, ઇન્ડેક્સિંગ વ્યૂહરચનાઓનો લાભ લેવો અને પર્ફોર્મન્સ પ્રોફાઇલિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરવો શામેલ છે. આનો મુખ્ય ધ્યેય સચોટ પરિણામો સુનિશ્ચિત કરતી વખતે એક્ઝિક્યુશન સમય અને સંસાધન વપરાશને ઘટાડવાનો છે.

ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન શા માટે મહત્વનું છે

સાઇફર ક્વેરી લેંગ્વેજના મૂળભૂત સિદ્ધાંતો

સાઇફર એ Neo4j ની ઘોષણાત્મક ક્વેરી લેંગ્વેજ છે, જે ગ્રાફ પેટર્ન અને સંબંધોને વ્યક્ત કરવા માટે રચાયેલ છે. સાઇફરને સમજવું એ અસરકારક ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન તરફનું પ્રથમ પગલું છે.

મૂળભૂત સાઇફર સિન્ટેક્સ

અહીં મૂળભૂત સાઇફર સિન્ટેક્સ તત્વોની સંક્ષિપ્ત ઝાંખી છે:

સામાન્ય સાઇફર ક્લોઝ

Neo4j ક્વેરી એક્ઝિક્યુશન પ્લાન

Neo4j ક્વેરી કેવી રીતે ચલાવે છે તે સમજવું ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે નિર્ણાયક છે. Neo4j ડેટા પુનઃપ્રાપ્ત કરવા અને પ્રક્રિયા કરવા માટે શ્રેષ્ઠ માર્ગ નક્કી કરવા માટે ક્વેરી એક્ઝિક્યુશન પ્લાનનો ઉપયોગ કરે છે. તમે EXPLAIN અને PROFILE કમાન્ડનો ઉપયોગ કરીને એક્ઝિક્યુશન પ્લાન જોઈ શકો છો.

EXPLAIN vs. PROFILE

એક્ઝિક્યુશન પ્લાનનું અર્થઘટન

એક્ઝિક્યુશન પ્લાનમાં ઓપરેટર્સની શ્રેણી હોય છે, દરેક એક ચોક્કસ કાર્ય કરે છે. સામાન્ય ઓપરેટર્સમાં શામેલ છે:

એક્ઝિક્યુશન પ્લાનનું વિશ્લેષણ કરવાથી બિનકાર્યક્ષમ કામગીરીઓ જાહેર થઈ શકે છે, જેમ કે સંપૂર્ણ નોડ સ્કેન અથવા બિનજરૂરી ફિલ્ટરિંગ, જેને ઓપ્ટિમાઇઝ કરી શકાય છે.

ઉદાહરણ: એક્ઝિક્યુશન પ્લાનનું વિશ્લેષણ

નીચેની સાઇફર ક્વેરીનો વિચાર કરો:

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

EXPLAIN આઉટપુટ NodeByLabelScan પછી Expand(All) બતાવી શકે છે. આ સૂચવે છે કે Neo4j FRIENDS_WITH સંબંધોને પાર કરતા પહેલા 'Alice' ને શોધવા માટે બધા Person નોડ્સને સ્કેન કરી રહ્યું છે. name પ્રોપર્ટી પર ઇન્ડેક્સ વિના, આ બિનકાર્યક્ષમ છે.

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

PROFILE ચલાવવાથી એક્ઝિક્યુશન આંકડા મળશે, જે ડેટાબેઝ હિટ્સની સંખ્યા અને દરેક ઓપરેશન પર વિતાવેલો સમય દર્શાવશે, જે અવરોધની વધુ પુષ્ટિ કરશે.

ઇન્ડેક્સિંગ વ્યૂહરચનાઓ

ઇન્ડેક્સ એ ક્વેરી પર્ફોર્મન્સને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે નિર્ણાયક છે કારણ કે તે Neo4j ને પ્રોપર્ટી મૂલ્યોના આધારે નોડ્સ અને સંબંધોને ઝડપથી શોધવાની મંજૂરી આપે છે. ઇન્ડેક્સ વિના, Neo4j ઘણીવાર સંપૂર્ણ સ્કેનનો આશરો લે છે, જે મોટા ડેટાસેટ્સ માટે ધીમું હોય છે.

Neo4j માં ઇન્ડેક્સના પ્રકારો

ઇન્ડેક્સ બનાવવું અને મેનેજ કરવું

તમે સાઇફર કમાન્ડનો ઉપયોગ કરીને ઇન્ડેક્સ બનાવી શકો છો:

B-tree ઇન્ડેક્સ:

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

કમ્પોઝિટ ઇન્ડેક્સ:

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

ફુલટેક્સ્ટ ઇન્ડેક્સ:

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

પોઇન્ટ ઇન્ડેક્સ:

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

તમે SHOW INDEXES કમાન્ડનો ઉપયોગ કરીને હાલના ઇન્ડેક્સની સૂચિ જોઈ શકો છો:

SHOW INDEXES

અને DROP INDEX કમાન્ડનો ઉપયોગ કરીને ઇન્ડેક્સને ડ્રોપ કરી શકો છો:

DROP INDEX PersonName

ઇન્ડેક્સિંગ માટે શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ

ઉદાહરણ: પર્ફોર્મન્સ માટે ઇન્ડેક્સિંગ

Person નોડ્સ અને FRIENDS_WITH સંબંધો સાથેના સોશિયલ નેટવર્ક ગ્રાફનો વિચાર કરો. જો તમે વારંવાર નામ દ્વારા કોઈ ચોક્કસ વ્યક્તિના મિત્રો માટે ક્વેરી કરો છો, તો Person નોડની name પ્રોપર્ટી પર ઇન્ડેક્સ બનાવવાથી પ્રદર્શનમાં નોંધપાત્ર સુધારો થઈ શકે છે.

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

ઇન્ડેક્સ બનાવ્યા પછી, નીચેની ક્વેરી ખૂબ ઝડપથી ચાલશે:

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

ઇન્ડેક્સ બનાવતા પહેલા અને પછી PROFILE નો ઉપયોગ કરવાથી પ્રદર્શન સુધારણા દેખાશે.

સાઇફર ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો

ઇન્ડેક્સિંગ ઉપરાંત, ઘણી સાઇફર ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો પ્રદર્શનને સુધારી શકે છે.

1. સાચી MATCH પેટર્નનો ઉપયોગ કરવો

તમારી MATCH પેટર્નમાં તત્વોનો ક્રમ પ્રદર્શન પર નોંધપાત્ર અસર કરી શકે છે. પ્રક્રિયા કરવા માટે જરૂરી નોડ્સ અને સંબંધોની સંખ્યા ઘટાડવા માટે સૌથી પસંદગીના માપદંડથી પ્રારંભ કરો.

બિનકાર્યક્ષમ:

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ:

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ સંસ્કરણમાં, અમે category પ્રોપર્ટી સાથેના Product નોડથી શરૂઆત કરીએ છીએ, જે બધા નોડ્સને સ્કેન કરીને પછી શહેર દ્વારા ફિલ્ટર કરવા કરતાં વધુ પસંદગીયુક્ત હોવાની શક્યતા છે.

2. ડેટા ટ્રાન્સફર ઘટાડવું

બિનજરૂરી ડેટા પરત કરવાનું ટાળો. RETURN ક્લોઝમાં ફક્ત તમને જોઈતી પ્રોપર્ટીઝ જ પસંદ કરો.

બિનકાર્યક્ષમ:

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ:

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

ફક્ત name અને email પ્રોપર્ટીઝ પરત કરવાથી ટ્રાન્સફર થતા ડેટાની માત્રામાં ઘટાડો થાય છે, જેનાથી પ્રદર્શનમાં સુધારો થાય છે.

3. મધ્યવર્તી પરિણામો માટે WITH નો ઉપયોગ કરવો

WITH ક્લોઝ તમને બહુવિધ MATCH ક્લોઝને ચેઇન કરવાની અને મધ્યવર્તી પરિણામો પસાર કરવાની મંજૂરી આપે છે. જટિલ ક્વેરીને નાના, વધુ વ્યવસ્થાપિત પગલાઓમાં તોડવા માટે આ ઉપયોગી થઈ શકે છે.

ઉદાહરણ: વારંવાર એકસાથે ખરીદવામાં આવતા તમામ ઉત્પાદનો શોધો.

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

WITH ક્લોઝ અમને દરેક ઓર્ડરમાં ઉત્પાદનો એકત્રિત કરવા, એક કરતાં વધુ ઉત્પાદનવાળા ઓર્ડરને ફિલ્ટર કરવા અને પછી વિવિધ ઉત્પાદનો વચ્ચે સહ-ખરીદી શોધવાની મંજૂરી આપે છે.

4. પેરામીટરાઇઝ્ડ ક્વેરીનો ઉપયોગ કરવો

પેરામીટરાઇઝ્ડ ક્વેરી સાઇફર ઇન્જેક્શન હુમલાઓને અટકાવે છે અને Neo4j ને ક્વેરી એક્ઝિક્યુશન પ્લાનનો ફરીથી ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપીને પ્રદર્શનમાં સુધારો કરે છે. ક્વેરી સ્ટ્રિંગમાં સીધા મૂલ્યો એમ્બેડ કરવાને બદલે પેરામીટર્સનો ઉપયોગ કરો.

ઉદાહરણ (Neo4j ડ્રાઇવર્સનો ઉપયોગ કરીને):

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

અહીં, $name એ એક પેરામીટર છે જે ક્વેરીને પસાર કરવામાં આવે છે. આ Neo4j ને ક્વેરી એક્ઝિક્યુશન પ્લાનને કેશ કરવાની અને name ના વિવિધ મૂલ્યો માટે તેનો ફરીથી ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે.

5. કાર્ટેશિયન ઉત્પાદનો ટાળવા

જ્યારે તમારી ક્વેરીમાં બહુવિધ સ્વતંત્ર MATCH ક્લોઝ હોય ત્યારે કાર્ટેશિયન ઉત્પાદનો થાય છે. આનાથી બિનજરૂરી સંયોજનોની મોટી સંખ્યા ઉત્પન્ન થઈ શકે છે, જે ક્વેરી એક્ઝિક્યુશનને નોંધપાત્ર રીતે ધીમું કરી શકે છે. ખાતરી કરો કે તમારા MATCH ક્લોઝ એકબીજા સાથે સંબંધિત છે.

બિનકાર્યક્ષમ:

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ (જો વ્યક્તિ અને ઉત્પાદન વચ્ચે સંબંધ હોય):

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ સંસ્કરણમાં, અમે Person અને Product નોડ્સને જોડવા માટે સંબંધ (PURCHASED) નો ઉપયોગ કરીએ છીએ, કાર્ટેશિયન ઉત્પાદનને ટાળીએ છીએ.

6. APOC પ્રક્રિયાઓ અને કાર્યોનો ઉપયોગ કરવો

APOC (Awesome Procedures On Cypher) લાઇબ્રેરી ઉપયોગી પ્રક્રિયાઓ અને કાર્યોનો સંગ્રહ પૂરો પાડે છે જે સાઇફરની ક્ષમતાઓને વધારી શકે છે અને પ્રદર્શનમાં સુધારો કરી શકે છે. APOC માં ડેટા આયાત/નિકાસ, ગ્રાફ રિફેક્ટરિંગ અને વધુ માટેની કાર્યક્ષમતા શામેલ છે.

ઉદાહરણ: બેચ પ્રોસેસિંગ માટે apoc.periodic.iterate નો ઉપયોગ કરવો

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

આ ઉદાહરણ OldNode થી NewNode માં બેચમાં ડેટા સ્થાનાંતરિત કરવા માટે apoc.periodic.iterate નો ઉપયોગ દર્શાવે છે. એક જ ટ્રાન્ઝેક્શનમાં બધા નોડ્સની પ્રક્રિયા કરવા કરતાં આ વધુ કાર્યક્ષમ છે.

7. ડેટાબેઝ કન્ફિગરેશન ધ્યાનમાં લો

Neo4j નું કન્ફિગરેશન પણ ક્વેરી પર્ફોર્મન્સને અસર કરી શકે છે. મુખ્ય કન્ફિગરેશનમાં શામેલ છે:

અદ્યતન ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો

જટિલ ગ્રાફ એપ્લિકેશન્સ માટે, વધુ અદ્યતન ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો જરૂરી હોઈ શકે છે.

1. ગ્રાફ ડેટા મોડેલિંગ

તમે તમારા ગ્રાફ ડેટાને જે રીતે મોડેલ કરો છો તે ક્વેરી પર્ફોર્મન્સ પર નોંધપાત્ર અસર કરી શકે છે. નીચેના સિદ્ધાંતો ધ્યાનમાં લો:

2. સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓ અને વપરાશકર્તા-નિર્ધારિત કાર્યોનો ઉપયોગ કરવો

સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓ અને વપરાશકર્તા-નિર્ધારિત કાર્યો (UDFs) તમને જટિલ તર્કને સમાવિષ્ટ કરવા અને તેને સીધા Neo4j ડેટાબેઝમાં ચલાવવાની મંજૂરી આપે છે. આ નેટવર્ક ઓવરહેડ ઘટાડીને અને Neo4j ને કોડના એક્ઝિક્યુશનને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવાની મંજૂરી આપીને પ્રદર્શનમાં સુધારો કરી શકે છે.

ઉદાહરણ (જાવામાં UDF બનાવવું):

@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);
}

પછી તમે સાઇફરમાંથી UDF ને કૉલ કરી શકો છો:

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

3. ગ્રાફ એલ્ગોરિધમ્સનો લાભ લેવો

Neo4j વિવિધ ગ્રાફ એલ્ગોરિધમ્સ માટે બિલ્ટ-ઇન સપોર્ટ પૂરો પાડે છે, જેમ કે પેજરેન્ક, શોર્ટેસ્ટ પાથ અને કોમ્યુનિટી ડિટેક્શન. આ એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ સંબંધોનું વિશ્લેષણ કરવા અને તમારા ગ્રાફ ડેટામાંથી આંતરદૃષ્ટિ કાઢવા માટે કરી શકાય છે.

ઉદાહરણ: પેજરેન્કની ગણતરી

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

4. પર્ફોર્મન્સ મોનિટરિંગ અને ટ્યુનિંગ

તમારા Neo4j ડેટાબેઝના પ્રદર્શનનું સતત નિરીક્ષણ કરો અને સુધારણા માટેના ક્ષેત્રોને ઓળખો. નીચેના સાધનો અને તકનીકોનો ઉપયોગ કરો:

વાસ્તવિક-દુનિયાના ઉદાહરણો

ચાલો Neo4j ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશનના કેટલાક વાસ્તવિક-દુનિયાના ઉદાહરણો તપાસીએ.

1. ઈ-કોમર્સ ભલામણ એન્જિન

એક ઈ-કોમર્સ પ્લેટફોર્મ ભલામણ એન્જિન બનાવવા માટે Neo4j નો ઉપયોગ કરે છે. ગ્રાફમાં User નોડ્સ, Product નોડ્સ અને PURCHASED સંબંધો છે. પ્લેટફોર્મ એવા ઉત્પાદનોની ભલામણ કરવા માંગે છે જે વારંવાર એકસાથે ખરીદવામાં આવે છે.

પ્રારંભિક ક્વેરી (ધીમી):

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ ક્વેરી (ઝડપી):

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ ક્વેરીમાં, અમે દરેક ઓર્ડરમાં ઉત્પાદનો એકત્રિત કરવા માટે WITH ક્લોઝનો ઉપયોગ કરીએ છીએ અને પછી વિવિધ ઉત્પાદનો વચ્ચે સહ-ખરીદી શોધીએ છીએ. આ પ્રારંભિક ક્વેરી કરતાં વધુ કાર્યક્ષમ છે, જે તમામ ખરીદેલા ઉત્પાદનો વચ્ચે કાર્ટેશિયન ઉત્પાદન બનાવે છે.

2. સોશિયલ નેટવર્ક વિશ્લેષણ

એક સોશિયલ નેટવર્ક વપરાશકર્તાઓ વચ્ચેના જોડાણોનું વિશ્લેષણ કરવા માટે Neo4j નો ઉપયોગ કરે છે. ગ્રાફમાં Person નોડ્સ અને FRIENDS_WITH સંબંધો છે. પ્લેટફોર્મ નેટવર્કમાં પ્રભાવકોને શોધવા માંગે છે.

પ્રારંભિક ક્વેરી (ધીમી):

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ ક્વેરી (ઝડપી):

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ ક્વેરીમાં, અમે સીધા મિત્રોની સંખ્યા ગણવા માટે size() ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીએ છીએ. આ પ્રારંભિક ક્વેરી કરતાં વધુ કાર્યક્ષમ છે, જેને તમામ FRIENDS_WITH સંબંધોને પાર કરવાની જરૂર પડે છે.

વધુમાં, Person લેબલ પર ઇન્ડેક્સ બનાવવાથી પ્રારંભિક નોડ લુકઅપને વેગ મળશે:

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

3. જ્ઞાન ગ્રાફ શોધ

એક જ્ઞાન ગ્રાફ વિવિધ એન્ટિટીઝ અને તેમના સંબંધો વિશેની માહિતી સંગ્રહિત કરવા માટે Neo4j નો ઉપયોગ કરે છે. પ્લેટફોર્મ સંબંધિત એન્ટિટીઝ શોધવા માટે એક શોધ ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરવા માંગે છે.

પ્રારંભિક ક્વેરી (ધીમી):

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ ક્વેરી (ઝડપી):

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

ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ ક્વેરીમાં, અમે સંબંધ ટ્રાવર્સલની ઊંડાઈ (*1..3) સ્પષ્ટ કરીએ છીએ, જે પાર કરવા માટે જરૂરી સંબંધોની સંખ્યાને મર્યાદિત કરે છે. આ પ્રારંભિક ક્વેરી કરતાં વધુ કાર્યક્ષમ છે, જે તમામ સંભવિત સંબંધોને પાર કરે છે.

વધુમાં, `name` પ્રોપર્ટી પર ફુલટેક્સ્ટ ઇન્ડેક્સનો ઉપયોગ કરવાથી પ્રારંભિક નોડ લુકઅપને વેગ મળી શકે છે:

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

નિષ્કર્ષ

ઉચ્ચ-પ્રદર્શન ગ્રાફ એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે Neo4j ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન આવશ્યક છે. સાઇફર ક્વેરી એક્ઝિક્યુશનને સમજીને, ઇન્ડેક્સિંગ વ્યૂહરચનાઓનો લાભ લઈને, પર્ફોર્મન્સ પ્રોફાઇલિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરીને અને વિવિધ ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો લાગુ કરીને, તમે તમારી ક્વેરીની ગતિ અને કાર્યક્ષમતામાં નોંધપાત્ર સુધારો કરી શકો છો. તમારા ડેટાબેઝના પ્રદર્શનનું સતત નિરીક્ષણ કરવાનું યાદ રાખો અને તમારા ડેટા અને ક્વેરી વર્કલોડના વિકાસ સાથે તમારી ઓપ્ટિમાઇઝેશન વ્યૂહરચનાઓને સમાયોજિત કરો. આ માર્ગદર્શિકા Neo4j ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશનમાં નિપુણતા મેળવવા અને સ્કેલેબલ અને પર્ફોર્મન્ટ ગ્રાફ એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે એક મજબૂત પાયો પૂરો પાડે છે.

આ તકનીકોને અમલમાં મૂકીને, તમે ખાતરી કરી શકો છો કે તમારો Neo4j ગ્રાફ ડેટાબેઝ શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન આપે છે અને તમારી સંસ્થા માટે મૂલ્યવાન સંસાધન પૂરું પાડે છે.