2025년 7월 21일한국어

더 빠르고 효율적인 그래프 데이터베이스 성능을 위해 Neo4j 쿼리 최적화를 마스터하세요. Cypher 모범 사례, 인덱싱 전략, 프로파일링 기법 및 고급 최적화 방법을 배우세요.

그래프 데이터베이스: Neo4j 쿼리 최적화 – 종합 가이드

그래프 데이터베이스, 특히 Neo4j는 상호 연결된 데이터를 관리하고 분석하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 그러나 데이터 세트가 커짐에 따라 효율적인 쿼리 실행이 중요해집니다. 이 가이드는 Neo4j 쿼리 최적화 기술에 대한 포괄적인 개요를 제공하여 고성능 그래프 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

쿼리 최적화의 중요성 이해하기

적절한 쿼리 최적화가 없으면 Neo4j 쿼리는 느려지고 리소스를 많이 소모하여 애플리케이션 성능과 확장성에 영향을 미칠 수 있습니다. 최적화는 Cypher 쿼리 실행에 대한 이해, 인덱싱 전략 활용, 성능 프로파일링 도구 사용의 조합을 포함합니다. 목표는 정확한 결과를 보장하면서 실행 시간과 리소스 소비를 최소화하는 것입니다.

쿼리 최적화가 중요한 이유

성능 향상: 더 빠른 쿼리 실행은 더 나은 애플리케이션 응답성과 더 긍정적인 사용자 경험으로 이어집니다.
리소스 소비 감소: 최적화된 쿼리는 CPU 사이클, 메모리, 디스크 I/O를 더 적게 소비하여 인프라 비용을 절감합니다.
확장성 향상: 효율적인 쿼리를 통해 Neo4j 데이터베이스는 성능 저하 없이 더 큰 데이터 세트와 더 높은 쿼리 부하를 처리할 수 있습니다.
동시성 개선: 최적화된 쿼리는 잠금 충돌과 경합을 최소화하여 동시성과 처리량을 향상시킵니다.

Cypher 쿼리 언어 기본

Cypher는 그래프 패턴과 관계를 표현하기 위해 설계된 Neo4j의 선언적 쿼리 언어입니다. Cypher를 이해하는 것이 효과적인 쿼리 최적화의 첫걸음입니다.

기본 Cypher 구문

다음은 기본적인 Cypher 구문 요소에 대한 간략한 개요입니다:

노드: 그래프의 엔티티를 나타냅니다. 괄호로 묶습니다: (node).
관계: 노드 간의 연결을 나타냅니다. 대괄호로 묶고 하이픈과 화살표로 연결합니다: -[relationship]-> 또는 <-[relationship]- 또는 -[relationship]-.
레이블: 노드를 분류합니다. 노드 변수 뒤에 추가됩니다: (node:Label).
속성: 노드 및 관계와 관련된 키-값 쌍입니다: {property: 'value'}.
키워드: MATCH, WHERE, RETURN, CREATE, DELETE, SET, MERGE 등과 같은 키워드입니다.

일반적인 Cypher 절

MATCH: 그래프에서 패턴을 찾는 데 사용됩니다. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WHERE a.name = 'Alice' RETURN b
WHERE: 조건에 따라 결과를 필터링합니다. MATCH (n:Product) WHERE n.price > 100 RETURN n
RETURN: 쿼리에서 반환할 데이터를 지정합니다. MATCH (n:City) RETURN n.name, n.population
CREATE: 새로운 노드와 관계를 생성합니다. CREATE (n:Person {name: 'Bob', age: 30})
DELETE: 노드와 관계를 제거합니다. MATCH (n:OldNode) DELETE n
SET: 노드와 관계의 속성을 업데이트합니다. MATCH (n:Product {name: 'Laptop'}) SET n.price = 1200
MERGE: 기존 노드나 관계를 찾거나, 존재하지 않으면 새로 생성합니다. 멱등 연산에 유용합니다. MERGE (n:Country {name: 'Germany'})
WITH: 여러 MATCH 절을 연결하고 중간 결과를 전달할 수 있습니다. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WITH a, count(b) AS friendsCount WHERE friendsCount > 5 RETURN a.name, friendsCount
ORDER BY: 결과를 정렬합니다. MATCH (n:Movie) RETURN n ORDER BY n.title
LIMIT: 반환되는 결과의 수를 제한합니다. MATCH (n:User) RETURN n LIMIT 10
SKIP: 지정된 수의 결과를 건너뜁니다. MATCH (n:Product) RETURN n SKIP 5 LIMIT 10
UNION/UNION ALL: 여러 쿼리의 결과를 결합합니다. MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Action' RETURN n.title UNION ALL MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Comedy' RETURN n.title
CALL: 저장 프로시저 또는 사용자 정의 함수를 실행합니다. CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("PersonNameIndex", ["Person"], ["name"])

Neo4j 쿼리 실행 계획

Neo4j가 쿼리를 어떻게 실행하는지 이해하는 것은 최적화에 매우 중요합니다. Neo4j는 데이터를 검색하고 처리하는 최적의 방법을 결정하기 위해 쿼리 실행 계획을 사용합니다. EXPLAIN 및 PROFILE 명령을 사용하여 실행 계획을 볼 수 있습니다.

EXPLAIN vs. PROFILE

EXPLAIN: 쿼리를 실제로 실행하지 않고 논리적 실행 계획을 보여줍니다. Neo4j가 쿼리를 실행하기 위해 취할 단계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
PROFILE: 쿼리를 실행하고 각 단계에 대한 처리된 행 수, 데이터베이스 히트 수, 실행 시간 등 실행 계획에 대한 자세한 통계를 제공합니다. 이는 성능 병목 현상을 식별하는 데 매우 유용합니다.

실행 계획 해석하기

실행 계획은 각각 특정 작업을 수행하는 일련의 연산자로 구성됩니다. 일반적인 연산자는 다음과 같습니다:

NodeByLabelScan: 특정 레이블을 가진 모든 노드를 스캔합니다.
IndexSeek: 인덱스를 사용하여 속성 값을 기반으로 노드를 찾습니다.
Expand(All): 관계를 순회하여 연결된 노드를 찾습니다.
Filter: 결과에 필터 조건을 적용합니다.
Projection: 결과에서 특정 속성을 선택합니다.
Sort: 결과를 정렬합니다.
Limit: 결과 수를 제한합니다.

실행 계획을 분석하면 전체 노드 스캔이나 불필요한 필터링과 같이 최적화할 수 있는 비효율적인 작업을 발견할 수 있습니다.

예시: 실행 계획 분석

다음 Cypher 쿼리를 고려해 보세요:

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

EXPLAIN 출력은 NodeByLabelScan 다음에 Expand(All)이 표시될 수 있습니다. 이는 Neo4j가 FRIENDS_WITH 관계를 순회하기 전에 'Alice'를 찾기 위해 모든 Person 노드를 스캔하고 있음을 나타냅니다. name 속성에 인덱스가 없으면 이는 비효율적입니다.

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

PROFILE을 실행하면 각 작업에 소요된 데이터베이스 히트 수와 시간을 보여주는 실행 통계가 제공되어 병목 현상을 더욱 확실하게 확인할 수 있습니다.

인덱싱 전략

인덱스는 Neo4j가 속성 값을 기반으로 노드와 관계를 신속하게 찾을 수 있게 하여 쿼리 성능을 최적화하는 데 매우 중요합니다. 인덱스가 없으면 Neo4j는 종종 전체 스캔에 의존하게 되는데, 이는 대규모 데이터 세트에서는 느립니다.

Neo4j의 인덱스 유형

B-트리 인덱스: 표준 인덱스 유형으로, 동등성 및 범위 쿼리에 적합합니다. 고유 제약 조건에 대해 자동으로 생성되거나 CREATE INDEX 명령을 사용하여 수동으로 생성됩니다.
전체 텍스트(Fulltext) 인덱스: 키워드와 구문을 사용하여 텍스트 데이터를 검색하도록 설계되었습니다. db.index.fulltext.createNodeIndex 또는 db.index.fulltext.createRelationshipIndex 프로시저를 사용하여 생성됩니다.
포인트(Point) 인덱스: 공간 데이터에 최적화되어 지리적 좌표를 기반으로 한 효율적인 쿼리를 가능하게 합니다. db.index.point.createNodeIndex 또는 db.index.point.createRelationshipIndex 프로시저를 사용하여 생성됩니다.
범위(Range) 인덱스: 범위 쿼리에 특별히 최적화되어 있으며, 특정 워크로드에 대해 B-트리 인덱스보다 향상된 성능을 제공합니다. Neo4j 5.7 이상에서 사용할 수 있습니다.

인덱스 생성 및 관리

Cypher 명령을 사용하여 인덱스를 생성할 수 있습니다:

B-트리 인덱스:

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

복합 인덱스:

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

전체 텍스트 인덱스:

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

포인트 인덱스:

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

SHOW INDEXES 명령을 사용하여 기존 인덱스를 나열할 수 있습니다:

            SHOW INDEXES

그리고 DROP INDEX 명령을 사용하여 인덱스를 삭제할 수 있습니다:

            DROP INDEX PersonName

인덱싱 모범 사례

자주 쿼리되는 속성에 인덱스 생성: WHERE 절과 MATCH 패턴에서 사용되는 속성을 식별합니다.
여러 속성에 대해 복합 인덱스 사용: 여러 속성을 함께 자주 쿼리하는 경우 복합 인덱스를 생성합니다.
과도한 인덱싱 피하기: 너무 많은 인덱스는 쓰기 작업을 느리게 할 수 있습니다. 쿼리에서 실제로 사용되는 속성에만 인덱스를 생성합니다.
속성의 카디널리티 고려: 인덱스는 카디널리티가 높은(즉, 고유한 값이 많은) 속성에 더 효과적입니다.
인덱스 사용 모니터링: PROFILE 명령을 사용하여 쿼리에서 인덱스가 사용되고 있는지 확인합니다.
주기적으로 인덱스 재구성: 시간이 지남에 따라 인덱스가 조각화될 수 있습니다. 이를 재구성하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.

예시: 성능을 위한 인덱싱

Person 노드와 FRIENDS_WITH 관계가 있는 소셜 네트워크 그래프를 생각해 보세요. 특정 사람의 이름을 기준으로 친구를 자주 쿼리하는 경우, Person 노드의 name 속성에 인덱스를 생성하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다.

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

인덱스를 생성한 후 다음 쿼리는 훨씬 빠르게 실행됩니다:

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

인덱스 생성 전후에 PROFILE을 사용하면 성능 향상을 확인할 수 있습니다.

Cypher 쿼리 최적화 기법

인덱싱 외에도 여러 Cypher 쿼리 최적화 기법이 성능을 향상시킬 수 있습니다.

1. 올바른 MATCH 패턴 사용

MATCH 패턴의 요소 순서는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 처리해야 할 노드와 관계의 수를 줄이기 위해 가장 선택적인 기준으로 시작하세요.

비효율적:

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

최적화:

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

최적화된 버전에서는 category 속성을 가진 Product 노드에서 시작하는데, 이는 모든 노드를 스캔한 다음 도시로 필터링하는 것보다 더 선택적일 가능성이 높습니다.

2. 데이터 전송 최소화

불필요한 데이터 반환을 피하세요. RETURN 절에서 필요한 속성만 선택하세요.

비효율적:

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

최적화:

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

name과 email 속성만 반환하면 전송되는 데이터 양이 줄어들어 성능이 향상됩니다.

3. 중간 결과에 WITH 사용

WITH 절을 사용하면 여러 MATCH 절을 연결하고 중간 결과를 전달할 수 있습니다. 이는 복잡한 쿼리를 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누는 데 유용할 수 있습니다.

예시: 함께 자주 구매되는 모든 제품 찾기.

            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 절을 사용하면 각 주문의 제품을 수집하고, 두 개 이상의 제품이 있는 주문을 필터링한 다음, 다른 제품 간의 동시 구매를 찾을 수 있습니다.

4. 매개변수화된 쿼리 활용

매개변수화된 쿼리는 Cypher 주입 공격을 방지하고 Neo4j가 쿼리 실행 계획을 재사용할 수 있게 하여 성능을 향상시킵니다. 쿼리 문자열에 값을 직접 포함하는 대신 매개변수를 사용하세요.

예시 (Neo4j 드라이버 사용):

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

여기서 $name은 쿼리에 전달되는 매개변수입니다. 이를 통해 Neo4j는 쿼리 실행 계획을 캐시하고 다른 name 값에 대해 재사용할 수 있습니다.

5. 카티전 프로덕트(Cartesian Product) 피하기

카티전 프로덕트는 쿼리에 여러 독립적인 MATCH 절이 있을 때 발생합니다. 이로 인해 불필요한 조합이 대량으로 생성되어 쿼리 실행이 크게 느려질 수 있습니다. MATCH 절이 서로 관련되도록 하세요.

비효율적:

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

최적화 (Person과 Product 사이에 관계가 있는 경우):

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

최적화된 버전에서는 Person과 Product 노드를 연결하기 위해 관계(PURCHASED)를 사용하여 카티전 프로덕트를 피합니다.

6. APOC 프로시저 및 함수 사용

APOC(Awesome Procedures On Cypher) 라이브러리는 Cypher의 기능을 향상시키고 성능을 개선할 수 있는 유용한 프로시저와 함수의 모음입니다. APOC에는 데이터 가져오기/내보내기, 그래프 리팩토링 등을 위한 기능이 포함되어 있습니다.

예시: 배치 처리를 위한 apoc.periodic.iterate 사용

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

이 예는 OldNode에서 NewNode로 데이터를 배치로 마이그레이션하기 위해 apoc.periodic.iterate를 사용하는 방법을 보여줍니다. 이는 단일 트랜잭션에서 모든 노드를 처리하는 것보다 훨씬 효율적입니다.

7. 데이터베이스 구성 고려

Neo4j의 구성도 쿼리 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 주요 구성은 다음과 같습니다:

힙 크기: Neo4j에 충분한 힙 메모리를 할당합니다. dbms.memory.heap.max_size 설정을 사용합니다.
페이지 캐시: 페이지 캐시는 자주 액세스하는 데이터를 메모리에 저장합니다. 더 나은 성능을 위해 페이지 캐시 크기(dbms.memory.pagecache.size)를 늘립니다.
트랜잭션 로깅: 성능과 데이터 내구성의 균형을 맞추기 위해 트랜잭션 로깅 설정을 조정합니다.

고급 최적화 기법

복잡한 그래프 애플리케이션의 경우 더 고급 최적화 기술이 필요할 수 있습니다.

1. 그래프 데이터 모델링

그래프 데이터를 모델링하는 방식은 쿼리 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 다음 원칙을 고려하세요:

올바른 노드 및 관계 유형 선택: 데이터 도메인의 관계와 엔티티를 반영하도록 그래프 스키마를 설계합니다.
레이블 효과적으로 사용: 노드와 관계를 분류하는 데 레이블을 사용합니다. 이를 통해 Neo4j는 유형에 따라 노드를 신속하게 필터링할 수 있습니다.
과도한 속성 사용 피하기: 속성은 유용하지만 과도하게 사용하면 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다. 자주 쿼리되는 데이터를 나타내기 위해 관계를 사용하는 것을 고려하세요.
데이터 비정규화: 경우에 따라 데이터를 비정규화하면 조인의 필요성을 줄여 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 데이터 중복성과 일관성에 유의해야 합니다.

2. 저장 프로시저 및 사용자 정의 함수 사용

저장 프로시저 및 사용자 정의 함수(UDF)를 사용하면 복잡한 로직을 캡슐화하고 Neo4j 데이터베이스 내에서 직접 실행할 수 있습니다. 이는 네트워크 오버헤드를 줄이고 Neo4j가 코드 실행을 최적화하도록 허용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

예시 (Java로 UDF 생성):

            @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);
}

그런 다음 Cypher에서 UDF를 호출할 수 있습니다:

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

3. 그래프 알고리즘 활용

Neo4j는 PageRank, 최단 경로, 커뮤니티 감지 등 다양한 그래프 알고리즘에 대한 내장 지원을 제공합니다. 이러한 알고리즘을 사용하여 관계를 분석하고 그래프 데이터에서 통찰력을 추출할 수 있습니다.

예시: PageRank 계산

            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. 성능 모니터링 및 튜닝

Neo4j 데이터베이스의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선할 영역을 식별합니다. 다음 도구와 기술을 사용하세요:

Neo4j 브라우저: 쿼리를 실행하고 성능을 분석하기 위한 그래픽 인터페이스를 제공합니다.
Neo4j Bloom: 그래프 데이터를 시각화하고 상호 작용할 수 있는 그래프 탐색 도구입니다.
Neo4j 모니터링: 쿼리 실행 시간, CPU 사용량, 메모리 사용량, 디스크 I/O와 같은 주요 메트릭을 모니터링합니다.
Neo4j 로그: 오류 및 경고에 대해 Neo4j 로그를 분석합니다.
정기적으로 쿼리 검토 및 최적화: 느린 쿼리를 식별하고 이 가이드에 설명된 최적화 기술을 적용합니다.

실제 사례

Neo4j 쿼리 최적화의 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.

1. 전자 상거래 추천 엔진

한 전자 상거래 플랫폼은 Neo4j를 사용하여 추천 엔진을 구축합니다. 그래프는 User 노드, Product 노드 및 PURCHASED 관계로 구성됩니다. 플랫폼은 함께 자주 구매되는 제품을 추천하고 싶어합니다.

초기 쿼리 (느림):

            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

최적화된 쿼리 (빠름):

            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

최적화된 쿼리에서는 WITH 절을 사용하여 각 주문의 제품을 수집한 다음 다른 제품 간의 동시 구매를 찾습니다. 이는 모든 구매된 제품 간에 카티전 프로덕트를 생성하는 초기 쿼리보다 훨씬 효율적입니다.

2. 소셜 네트워크 분석

한 소셜 네트워크는 Neo4j를 사용하여 사용자 간의 연결을 분석합니다. 그래프는 Person 노드와 FRIENDS_WITH 관계로 구성됩니다. 플랫폼은 네트워크에서 영향력 있는 사람을 찾고 싶어합니다.

초기 쿼리 (느림):

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

최적화된 쿼리 (빠름):

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

최적화된 쿼리에서는 size() 함수를 사용하여 친구 수를 직접 계산합니다. 이는 모든 FRIENDS_WITH 관계를 순회해야 하는 초기 쿼리보다 더 효율적입니다.

또한, Person 레이블에 인덱스를 생성하면 초기 노드 조회가 빨라집니다:

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

3. 지식 그래프 검색

한 지식 그래프는 Neo4j를 사용하여 다양한 엔티티와 그 관계에 대한 정보를 저장합니다. 플랫폼은 관련 엔티티를 찾기 위한 검색 인터페이스를 제공하고 싶어합니다.

초기 쿼리 (느림):

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

최적화된 쿼리 (빠름):

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

최적화된 쿼리에서는 관계 순회 깊이(*1..3)를 지정하여 순회해야 할 관계의 수를 제한합니다. 이는 가능한 모든 관계를 순회하는 초기 쿼리보다 더 효율적입니다.

또한 `name` 속성에 전체 텍스트 인덱스를 사용하면 초기 노드 조회를 가속화할 수 있습니다:

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

결론

Neo4j 쿼리 최적화는 고성능 그래프 애플리케이션을 구축하는 데 필수적입니다. Cypher 쿼리 실행을 이해하고, 인덱싱 전략을 활용하고, 성능 프로파일링 도구를 사용하고, 다양한 최적화 기술을 적용함으로써 쿼리의 속도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터베이스의 성능을 지속적으로 모니터링하고 데이터 및 쿼리 워크로드가 발전함에 따라 최적화 전략을 조정하는 것을 잊지 마십시오. 이 가이드는 Neo4j 쿼리 최적화를 마스터하고 확장 가능하며 성능이 뛰어난 그래프 애플리케이션을 구축하기 위한 견고한 기반을 제공합니다.

이러한 기술을 구현함으로써 Neo4j 그래프 데이터베이스가 최적의 성능을 제공하고 조직에 귀중한 리소스가 되도록 보장할 수 있습니다.