ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು: Neo4j ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ – ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ Neo4j, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಬೆಳೆದಂತೆ, ದಕ್ಷ ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ Neo4j ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಗ್ರಾಫ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಸರಿಯಾದ ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಇಲ್ಲದೆ, Neo4j ಕ್ವೆರಿಗಳು ನಿಧಾನವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸೈಫರ್ ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.

ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ

• ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ವೇಗದ ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಉತ್ತಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಕಡಿಮೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆ: ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ವೆರಿಗಳು ಕಡಿಮೆ ಸಿಪಿಯು ಸೈಕಲ್‌ಗಳು, ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್ I/O ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ವರ್ಧಿತ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ದಕ್ಷ ಕ್ವೆರಿಗಳು ನಿಮ್ಮ Neo4j ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕುಸಿತವಿಲ್ಲದೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ವೆರಿ ಲೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಉತ್ತಮ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ: ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ವೆರಿಗಳು ಲಾಕಿಂಗ್ ಸಂಘರ್ಷಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸೈಫರ್ ಕ್ವೆರಿ ಭಾಷೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು

ಸೈಫರ್ Neo4j ನ ಡಿಕ್ಲರೇಟಿವ್ ಕ್ವೆರಿ ಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದು, ಗ್ರಾಫ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ದಕ್ಷ ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಸೈಫರ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದೆ.

ಮೂಲಭೂತ ಸೈಫರ್ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್

ಮೂಲಭೂತ ಸೈಫರ್ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅಂಶಗಳ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಅವಲೋಕನ ಇಲ್ಲಿದೆ:

• ನೋಡ್‌ಗಳು: ಗ್ರಾಫ್‌ನಲ್ಲಿನ ಎಂಟಿಟಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಆವರಣಗಳಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರಿದಿದೆ: (node).
• ಸಂಬಂಧಗಳು: ನೋಡ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಚೌಕಾಕಾರದ ಆವರಣಗಳಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರಿದಿದೆ ಮತ್ತು ಹೈಫನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗಿದೆ: -[relationship]-> ಅಥವಾ <-[relationship]- ಅಥವಾ -[relationship]-.
• ಲೇಬಲ್‌ಗಳು: ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ನೋಡ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ನಂತರ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ: (node:Label).
• ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್: ನೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿತವಾದ ಕೀ-ಮೌಲ್ಯ ಜೋಡಿಗಳು: {property: 'value'}.
• ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳು: MATCH, WHERE, RETURN, CREATE, DELETE, SET, MERGE, ಇತ್ಯಾದಿ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೈಫರ್ ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳು

• MATCH: ಗ್ರಾಫ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WHERE a.name = 'Alice' RETURN b
• WHERE: ಷರತ್ತುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. MATCH (n:Product) WHERE n.price > 100 RETURN n
• RETURN: ಕ್ವೆರಿಯಿಂದ ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. MATCH (n:City) RETURN n.name, n.population
• CREATE: ಹೊಸ ನೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. CREATE (n:Person {name: 'Bob', age: 30})
• DELETE: ನೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. MATCH (n:OldNode) DELETE n
• SET: ನೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳ ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್ ಅನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. MATCH (n:Product {name: 'Laptop'}) SET n.price = 1200
• MERGE: ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನೋಡ್ ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಹೊಸದನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಐಡೆಂಪೊಟೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. MERGE (n:Country {name: 'Germany'})
• WITH: ಬಹು MATCH ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳನ್ನು ಚೈನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WITH a, count(b) AS friendsCount WHERE friendsCount > 5 RETURN a.name, friendsCount
• ORDER BY: ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ. MATCH (n:Movie) RETURN n ORDER BY n.title
• LIMIT: ಹಿಂತಿರುಗಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. MATCH (n:User) RETURN n LIMIT 10
• SKIP: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ಕಿಪ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. MATCH (n:Product) RETURN n SKIP 5 LIMIT 10
• UNION/UNION ALL: ಬಹು ಕ್ವೆರಿಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Action' RETURN n.title UNION ALL MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Comedy' RETURN n.title
• CALL: ಸ್ಟೋರ್ಡ್ ಪ್ರೊಸೀಜರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರ-ನಿರ್ಧರಿತ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("PersonNameIndex", ["Person"], ["name"])

Neo4j ಕ್ವೆರಿ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್

Neo4j ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. Neo4j ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕ್ವೆರಿ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನೀವು EXPLAIN ಮತ್ತು PROFILE ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಅನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.

EXPLAIN vs. PROFILE

• EXPLAIN: ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ನಿಜವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡದೆ ಲಾಜಿಕಲ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು Neo4j ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• PROFILE: ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತಕ್ಕೂ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಸಾಲುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಹಿಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• NodeByLabelScan: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೇಬಲ್ ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• IndexSeek: ಪ್ರಾಪರ್ಟಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
• Expand(All): ಸಂಪರ್ಕಿತ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ.
• Filter: ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಷರತ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
• Projection: ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• Sort: ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ.
• Limit: ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ ಪೂರ್ಣ ನೋಡ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಅನಗತ್ಯ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಅಸಮರ್ಥ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು, ಇವುಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು

ಕೆಳಗಿನ ಸೈಫರ್ ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

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

EXPLAIN ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಒಂದು NodeByLabelScan ಮತ್ತು ನಂತರ Expand(All) ಅನ್ನು ತೋರಿಸಬಹುದು. ಇದು Neo4j 'Alice' ಅನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಎಲ್ಲಾ Person ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, FRIENDS_WITH ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುವ ಮೊದಲು. name ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಯ ಮೇಲೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಇದು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ.

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

PROFILE ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವುದು ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಹಿಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಕಳೆದ ಸಮಯವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು

ಪ್ರಾಪರ್ಟಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು Neo4j ಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ. ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳಿಲ್ಲದೆ, Neo4j ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪೂರ್ಣ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳಿಗೆ ಮೊರೆಹೋಗುತ್ತದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

Neo4j ನಲ್ಲಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳ ವಿಧಗಳು

• ಬಿ-ಟ್ರೀ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು: ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಪ್ರಕಾರ, ಸಮಾನತೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿ ಕ್ವೆರಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಯೂನಿಕ್ ಕನ್‌ಸ್ಟ್ರೈಂಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ CREATE INDEX ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಫುಲ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು: ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. db.index.fulltext.createNodeIndex ಅಥವಾ db.index.fulltext.createRelationshipIndex ಪ್ರೊಸೀಜರ್ ಬಳಸಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಪಾಯಿಂಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು: ಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಡೇಟಾಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಭೌಗೋಳಿಕ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಮರ್ಥ ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. db.index.point.createNodeIndex ಅಥವಾ db.index.point.createRelationshipIndex ಪ್ರೊಸೀಜರ್ ಬಳಸಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ರೇಂಜ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು: ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಶ್ರೇಣಿ ಕ್ವೆರಿಗಳಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಕೆಲವು ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ ಬಿ-ಟ್ರೀ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. Neo4j 5.7 ಮತ್ತು ನಂತರದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ.

ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ನೀವು ಸೈಫರ್ ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು:

ಬಿ-ಟ್ರೀ ಇಂಡೆಕ್ಸ್:

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

ಸಂಯೋಜಿತ ಇಂಡೆಕ್ಸ್:

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

ಫುಲ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್:

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

ಪಾಯಿಂಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್:

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

ನೀವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು SHOW INDEXES ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಬಹುದು:

SHOW INDEXES

ಮತ್ತು DROP INDEX ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಡ್ರಾಪ್ ಮಾಡಬಹುದು:

DROP INDEX PersonName

ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

• ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡಲಾಗುವ ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್ ಅನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿ: WHERE ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು MATCH ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
• ಬಹು ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿತ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ನೀವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಹು ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್ ಮೇಲೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಸಂಯೋಜಿತ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ.
• ಅತಿಯಾದ-ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ರೈಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಕ್ವೆರಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿ.
• ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್‌ನ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ (ಅಂದರೆ, ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳು) ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ.
• ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಕ್ವೆರಿಗಳಿಂದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತಿವೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು PROFILE ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ.
• ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಿಸಿ: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟ್ ಆಗಬಹುದು. ಅವುಗಳನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಿಸುವುದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್

Person ನೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು FRIENDS_WITH ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ನೀವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸ್ನೇಹಿತರನ್ನು ಹೆಸರಿನಿಂದ ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡಿದರೆ, Person ನೋಡ್‌ನ name ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಯ ಮೇಲೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ರಚಿಸುವುದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

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

ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ರಚಿಸಿದ ನಂತರ, ಕೆಳಗಿನ ಕ್ವೆರಿ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ:

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

ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ರಚಿಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ PROFILE ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.

ಸೈಫರ್ ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು

ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಜೊತೆಗೆ, ಹಲವಾರು ಸೈಫರ್ ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

1. ಸರಿಯಾದ MATCH ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ನಿಮ್ಮ MATCH ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅಂಶಗಳ ಕ್ರಮವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ನೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅತ್ಯಂತ ಆಯ್ದ ಮಾನದಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.

ಅಸಮರ್ಥ:

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ:

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು category ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ Product ನೋಡ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ ನಂತರ ನಗರದಿಂದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಆಯ್ದವಾಗಿರಬಹುದು.

2. ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು

ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. RETURN ಕ್ಲಾಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.

ಅಸಮರ್ಥ:

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ:

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

ಕೇವಲ name ಮತ್ತು email ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವುದರಿಂದ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಮಧ್ಯಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ WITH ಬಳಸುವುದು

WITH ಕ್ಲಾಸ್ ನಿಮಗೆ ಬಹು MATCH ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳನ್ನು ಚೈನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಚಿಕ್ಕ, ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಆಗಾಗ್ಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಖರೀದಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ.

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 ಕ್ಲಾಸ್ ನಮಗೆ ಪ್ರತಿ ಆರ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿರುವ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ವಿವಿಧ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ನಡುವೆ ಸಹ-ಖರೀದಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

4. ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಕ್ವೆರಿಗಳು ಸೈಫರ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ದಾಳಿಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು Neo4j ಗೆ ಕ್ವೆರಿ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಅನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ವೆರಿ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಉದಾಹರಣೆ (Neo4j ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು):

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

ಇಲ್ಲಿ, $name ಕ್ವೆರಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು Neo4j ಗೆ ಕ್ವೆರಿ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಅನ್ನು ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು name ನ ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಅದನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

5. ಕಾರ್ಟೇಶಿಯನ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು

ಕ್ವೆರಿಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಬಹು ಸ್ವತಂತ್ರ MATCH ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಕಾರ್ಟೇಶಿಯನ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅನಗತ್ಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ MATCH ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಅಸಮರ್ಥ:

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ವ್ಯಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನದ ನಡುವೆ ಸಂಬಂಧವಿದ್ದರೆ):

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು Person ಮತ್ತು Product ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸಂಬಂಧವನ್ನು (PURCHASED) ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಕಾರ್ಟೇಶಿಯನ್ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತೇವೆ.

6. APOC ಪ್ರೊಸೀಜರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

APOC (Awesome Procedures On Cypher) ಲೈಬ್ರರಿಯು ಉಪಯುಕ್ತ ಪ್ರೊಸೀಜರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸೈಫರ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. APOC ಡೇಟಾ ಆಮದು/ರಫ್ತು, ಗ್ರಾಫ್ ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ apoc.periodic.iterate ಬಳಸುವುದು

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

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು OldNode ನಿಂದ NewNode ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲು apoc.periodic.iterate ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾಗಿದೆ.

7. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ

Neo4j ನ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಪ್ರಮುಖ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಹೀಪ್ ಗಾತ್ರ: Neo4j ಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಹೀಪ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ. dbms.memory.heap.max_size ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಬಳಸಿ.
• ಪೇಜ್ ಕ್ಯಾಶ್: ಪೇಜ್ ಕ್ಯಾಶ್ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಪೇಜ್ ಕ್ಯಾಶ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು (dbms.memory.pagecache.size) ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
• ವಹಿವಾಟು ಲಾಗಿಂಗ್: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಬಾಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ವಹಿವಾಟು ಲಾಗಿಂಗ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.

ಸುಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು

ಸಂಕೀರ್ಣ ಗ್ರಾಫ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.

1. ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್

ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವು ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಕೆಳಗಿನ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ಸರಿಯಾದ ನೋಡ್ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧದ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಟಿಟಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಫ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ.
• ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿ: ನೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಇದು Neo4j ಗೆ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಪ್ರಕಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
• ಅತಿಯಾದ ಪ್ರಾಪರ್ಟಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ಪ್ರಾಪರ್ಟೀಸ್ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅತಿಯಾದ ಬಳಕೆಯು ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡಲಾಗುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಡೇಟಾವನ್ನು ಡಿನಾರ್ಮಲೈಸ್ ಮಾಡಿ: ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಡಿನಾರ್ಮಲೈಸ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಜಾಯಿನ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ.

2. ಸ್ಟೋರ್ಡ್ ಪ್ರೊಸೀಜರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ-ನಿರ್ಧರಿತ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಸ್ಟೋರ್ಡ್ ಪ್ರೊಸೀಜರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ-ನಿರ್ಧರಿತ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳು (UDFs) ನಿಮಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ತರ್ಕವನ್ನು ಎನ್‌ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲೇಟ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ Neo4j ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು Neo4j ಗೆ ಕೋಡ್‌ನ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ (ಜಾವಾದಲ್ಲಿ UDF ರಚಿಸುವುದು):

@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);
}

ನಂತರ ನೀವು ಸೈಫರ್‌ನಿಂದ UDF ಅನ್ನು ಕರೆಯಬಹುದು:

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

3. ಗ್ರಾಫ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

Neo4j ಪೇಜ್‌ರ್ಯಾಂಕ್, ಶಾರ್ಟೆಸ್ಟ್ ಪಾತ್, ಮತ್ತು ಕಮ್ಯೂನಿಟಿ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್‌ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಗ್ರಾಫ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಂತರ್ಗತ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಪೇಜ್‌ರ್ಯಾಂಕ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು

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. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಟ್ಯೂನಿಂಗ್

ನಿಮ್ಮ Neo4j ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಕೆಳಗಿನ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ:

• Neo4j ಬ್ರೌಸರ್: ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• Neo4j ಬ್ಲೂಮ್: ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಗ್ರಾಫ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರೇಶನ್ ಟೂಲ್.
• Neo4j ಮಾನಿಟರಿಂಗ್: ಕ್ವೆರಿ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಸಮಯ, ಸಿಪಿಯು ಬಳಕೆ, ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆ, ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್ I/O ನಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.
• Neo4j ಲಾಗ್‌ಗಳು: ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ Neo4j ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ.
• ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ: ನಿಧಾನವಾದ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಕೆಲವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ Neo4j ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.

1. ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್

ಒಂದು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ ನಿರ್ಮಿಸಲು Neo4j ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಫ್ User ನೋಡ್‌ಗಳು, Product ನೋಡ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು PURCHASED ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಖರೀದಿಸುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ.

ಆರಂಭಿಕ ಕ್ವೆರಿ (ನಿಧಾನ):

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ವೆರಿ (ವೇಗ):

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ವೆರಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪ್ರತಿ ಆರ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು WITH ಕ್ಲಾಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ವಿವಿಧ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ನಡುವೆ ಸಹ-ಖರೀದಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಆರಂಭಿಕ ಕ್ವೆರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾಗಿದೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಖರೀದಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ನಡುವೆ ಕಾರ್ಟೇಶಿಯನ್ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಒಂದು ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು Neo4j ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಫ್ Person ನೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು FRIENDS_WITH ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಭಾವಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ.

ಆರಂಭಿಕ ಕ್ವೆರಿ (ನಿಧಾನ):

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ವೆರಿ (ವೇಗ):

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ವೆರಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ನೇರವಾಗಿ ಸ್ನೇಹಿತರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎಣಿಸಲು size() ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಆರಂಭಿಕ ಕ್ವೆರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾಗಿದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಎಲ್ಲಾ FRIENDS_WITH ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, Person ಲೇಬಲ್ ಮೇಲೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ರಚಿಸುವುದರಿಂದ ಆರಂಭಿಕ ನೋಡ್ ಲುಕಪ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:

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

3. ನಾಲೆಜ್ ಗ್ರಾಫ್ ಹುಡುಕಾಟ

ಒಂದು ನಾಲೆಜ್ ಗ್ರಾಫ್ ವಿವಿಧ ಎಂಟಿಟಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು Neo4j ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಸಂಬಂಧಿತ ಎಂಟಿಟಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಹುಡುಕಾಟ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ.

ಆರಂಭಿಕ ಕ್ವೆರಿ (ನಿಧಾನ):

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ವೆರಿ (ವೇಗ):

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

ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ವೆರಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಂಬಂಧದ ಟ್ರಾವರ್ಸಲ್‌ನ ಆಳವನ್ನು (*1..3) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಹಾದುಹೋಗಬೇಕಾದ ಸಂಬಂಧಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಆರಂಭಿಕ ಕ್ವೆರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾಗಿದೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ.

ಇದಲ್ಲದೆ, `name` ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಯ ಮೇಲೆ ಫುಲ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಆರಂಭಿಕ ನೋಡ್ ಲುಕಪ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು:

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

ತೀರ್ಮಾನ

ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಗ್ರಾಫ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು Neo4j ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಸೈಫರ್ ಕ್ವೆರಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಕ್ವೆರಿಗಳ ವೇಗ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ನೀವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕ್ವೆರಿ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳು ವಿಕಸನಗೊಂಡಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ Neo4j ಕ್ವೆರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯುಳ್ಳ ಗ್ರಾಫ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ದೃಢವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ Neo4j ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸೂಕ್ತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.