ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസുകൾ: നിയോ4ജെ ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ – ഒരു സമഗ്രമായ ഗൈഡ്

ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസുകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് നിയോ4ജെ, പരസ്പരം ബന്ധിതമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും വളരെ പ്രചാരം നേടിയിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വലുതാകുമ്പോൾ, കാര്യക്ഷമമായ ക്വറി എക്സിക്യൂഷൻ നിർണായകമാകുന്നു. ഈ ഗൈഡ് നിയോ4ജെ ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സമഗ്രമായ വിവരണം നൽകുന്നു, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ഗ്രാഫ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.

ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ പ്രാധാന്യം മനസ്സിലാക്കൽ

ശരിയായ ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഇല്ലാതെ, നിയോ4ജെ ക്വറികൾ വേഗത കുറഞ്ഞതും കൂടുതൽ വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതും ആകാം, ഇത് ആപ്ലിക്കേഷന്റെ പ്രകടനത്തെയും സ്കേലബിലിറ്റിയെയും ബാധിക്കും. ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ സൈഫർ ക്വറി എക്സിക്യൂഷൻ മനസ്സിലാക്കുക, ഇൻഡെക്സിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക, പെർഫോമൻസ് പ്രൊഫൈലിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നതിനൊപ്പം എക്സിക്യൂഷൻ സമയവും വിഭവ ഉപഭോഗവും കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.

എന്തുകൊണ്ട് ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രധാനമാണ്

• മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകടനം: വേഗതയേറിയ ക്വറി എക്സിക്യൂഷൻ മികച്ച ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രതികരണത്തിനും കൂടുതൽ നല്ല ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിനും ഇടയാക്കുന്നു.
• വിഭവ ഉപഭോഗം കുറയ്ക്കുന്നു: ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ക്വറികൾ കുറഞ്ഞ സിപിയു സൈക്കിളുകൾ, മെമ്മറി, ഡിസ്ക് I/O എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നു.
• മെച്ചപ്പെട്ട സ്കേലബിലിറ്റി: കാര്യക്ഷമമായ ക്വറികൾ നിങ്ങളുടെ നിയോ4ജെ ഡാറ്റാബേസിന് പ്രകടനത്തിൽ കുറവ് വരാതെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ഉയർന്ന ക്വറി ലോഡുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
• മികച്ച കൺകറൻസി: ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ക്വറികൾ ലോക്കിംഗ് വൈരുദ്ധ്യങ്ങളും തർക്കങ്ങളും കുറയ്ക്കുകയും, കൺകറൻസിയും ത്രൂപുട്ടും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

സൈഫർ ക്വറി ലാംഗ്വേജ് അടിസ്ഥാനങ്ങൾ

ഗ്രാഫ് പാറ്റേണുകളും ബന്ധങ്ങളും പ്രകടിപ്പിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത നിയോ4ജെയുടെ ഡിക്ലറേറ്റീവ് ക്വറി ഭാഷയാണ് സൈഫർ. കാര്യക്ഷമമായ ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലേക്കുള്ള ആദ്യപടി സൈഫർ മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ്.

അടിസ്ഥാന സൈഫർ സിന്റാക്സ്

അടിസ്ഥാന സൈഫർ സിന്റാക്സ് ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു സംഗ്രഹം താഴെ നൽകുന്നു:

• നോഡുകൾ (Nodes): ഗ്രാഫിലെ എന്റിറ്റികളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. പരാൻതീസിസിൽ ഉൾക്കൊള്ളിച്ചിരിക്കുന്നു: (node).
• റിലേഷൻഷിപ്പുകൾ (Relationships): നോഡുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. സ്ക്വയർ ബ്രാക്കറ്റുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തി ഹൈഫനുകളും അമ്പടയാളങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു: -[relationship]-> അല്ലെങ്കിൽ <-[relationship]- അല്ലെങ്കിൽ -[relationship]-.
• ലേബലുകൾ (Labels): നോഡുകളെ തരംതിരിക്കുന്നു. നോഡ് വേരിയബിളിന് ശേഷം ചേർക്കുന്നു: (node:Label).
• പ്രോപ്പർട്ടികൾ (Properties): നോഡുകളുമായും റിലേഷൻഷിപ്പുകളുമായും ബന്ധപ്പെട്ട കീ-വാല്യൂ ജോഡികൾ: {property: 'value'}.
• കീവേഡുകൾ (Keywords): MATCH, WHERE, RETURN, CREATE, DELETE, SET, MERGE തുടങ്ങിയവ.

സാധാരണ സൈഫർ ക്ലോസുകൾ

• MATCH: ഗ്രാഫിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WHERE a.name = 'Alice' RETURN b
• WHERE: വ്യവസ്ഥകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫലങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു. MATCH (n:Product) WHERE n.price > 100 RETURN n
• RETURN: ക്വറിയിൽ നിന്ന് ഏത് ഡാറ്റ തിരികെ നൽകണമെന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്നു. MATCH (n:City) RETURN n.name, n.population
• CREATE: പുതിയ നോഡുകളും റിലേഷൻഷിപ്പുകളും ഉണ്ടാക്കുന്നു. CREATE (n:Person {name: 'Bob', age: 30})
• DELETE: നോഡുകളും റിലേഷൻഷിപ്പുകളും നീക്കം ചെയ്യുന്നു. MATCH (n:OldNode) DELETE n
• SET: നോഡുകളുടെയും റിലേഷൻഷിപ്പുകളുടെയും പ്രോപ്പർട്ടികൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. MATCH (n:Product {name: 'Laptop'}) SET n.price = 1200
• MERGE: ഒന്നുകിൽ നിലവിലുള്ള ഒരു നോഡിനെയോ റിലേഷൻഷിപ്പിനെയോ കണ്ടെത്തുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ അത് നിലവിലില്ലെങ്കിൽ പുതിയൊരെണ്ണം ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഐഡംപൊട്ടന്റ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദം. MERGE (n:Country {name: 'Germany'})
• WITH: ഒന്നിലധികം MATCH ക്ലോസുകൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കാനും ഇടക്കാല ഫലങ്ങൾ കൈമാറാനും അനുവദിക്കുന്നു. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WITH a, count(b) AS friendsCount WHERE friendsCount > 5 RETURN a.name, friendsCount
• ORDER BY: ഫലങ്ങളെ ക്രമീകരിക്കുന്നു. MATCH (n:Movie) RETURN n ORDER BY n.title
• LIMIT: തിരികെ നൽകുന്ന ഫലങ്ങളുടെ എണ്ണം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. MATCH (n:User) RETURN n LIMIT 10
• SKIP: നിർദ്ദിഷ്ട എണ്ണം ഫലങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നു. MATCH (n:Product) RETURN n SKIP 5 LIMIT 10
• UNION/UNION ALL: ഒന്നിലധികം ക്വറികളുടെ ഫലങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Action' RETURN n.title UNION ALL MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Comedy' RETURN n.title
• CALL: സ്റ്റോർഡ് പ്രൊസീജറുകളോ ഉപയോക്താവ് നിർവചിച്ച ഫംഗ്ഷനുകളോ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നു. CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("PersonNameIndex", ["Person"], ["name"])

നിയോ4ജെ ക്വറി എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ

ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്, നിയോ4ജെ എങ്ങനെയാണ് ക്വറികൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ മാർഗ്ഗം നിർണ്ണയിക്കാൻ നിയോ4ജെ ഒരു ക്വറി എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. EXPLAIN, PROFILE കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ കാണാൻ കഴിയും.

EXPLAIN vs. PROFILE

• EXPLAIN: ക്വറി യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാതെ ലോജിക്കൽ എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ കാണിക്കുന്നു. ക്വറി എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ നിയോ4ജെ സ്വീകരിക്കുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
• PROFILE: ക്വറി എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു, പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത വരികളുടെ എണ്ണം, ഡാറ്റാബേസ് ഹിറ്റുകൾ, ഓരോ ഘട്ടത്തിനുമുള്ള എക്സിക്യൂഷൻ സമയം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ. പ്രകടനത്തിലെ തടസ്സങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് അമൂല്യമാണ്.

എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ വ്യാഖ്യാനിക്കൽ

എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനിൽ ഓപ്പറേറ്റർമാരുടെ ഒരു പരമ്പര അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഓരോന്നും ഒരു പ്രത്യേക ചുമതല നിർവഹിക്കുന്നു. സാധാരണ ഓപ്പറേറ്റർമാരിൽ ഉൾപ്പെടുന്നവ:

• NodeByLabelScan: ഒരു പ്രത്യേക ലേബലുള്ള എല്ലാ നോഡുകളും സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു.
• IndexSeek: പ്രോപ്പർട്ടി മൂല്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നോഡുകൾ കണ്ടെത്താൻ ഒരു ഇൻഡെക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• Expand(All): ബന്ധിപ്പിച്ച നോഡുകൾ കണ്ടെത്താൻ റിലേഷൻഷിപ്പുകളിലൂടെ സഞ്ചരിക്കുന്നു.
• Filter: ഫലങ്ങളിൽ ഒരു ഫിൽട്ടർ വ്യവസ്ഥ പ്രയോഗിക്കുന്നു.
• Projection: ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് നിർദ്ദിഷ്ട പ്രോപ്പർട്ടികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
• Sort: ഫലങ്ങളെ ക്രമീകരിക്കുന്നു.
• Limit: ഫലങ്ങളുടെ എണ്ണം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു.

എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ഫുൾ നോഡ് സ്കാനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അനാവശ്യ ഫിൽട്ടറിംഗ് പോലുള്ള കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത പ്രവർത്തനങ്ങളെ വെളിപ്പെടുത്തും, അവ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ഉദാഹരണം: ഒരു എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ വിശകലനം ചെയ്യൽ

ഇനിപ്പറയുന്ന സൈഫർ ക്വറി പരിഗണിക്കുക:

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

              
                Copy
              
            
          

EXPLAIN ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു NodeByLabelScan-ഉം തുടർന്ന് ഒരു Expand(All)-ഉം കാണിച്ചേക്കാം. 'Alice' നെ കണ്ടെത്തുന്നതിന് മുമ്പായി എല്ലാ Person നോഡുകളും നിയോ4ജെ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നുവെന്നും അതിനുശേഷം FRIENDS_WITH റിലേഷൻഷിപ്പുകളിലൂടെ സഞ്ചരിക്കുന്നുവെന്നും ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. name പ്രോപ്പർട്ടിയിൽ ഒരു ഇൻഡെക്സ് ഇല്ലാതെ, ഇത് കാര്യക്ഷമമല്ല.

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

              
                Copy
              
            
          

PROFILE പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് എക്സിക്യൂഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകും, ഡാറ്റാബേസ് ഹിറ്റുകളുടെ എണ്ണവും ഓരോ ഓപ്പറേഷനിലും ചെലവഴിച്ച സമയവും വെളിപ്പെടുത്തുകയും, തടസ്സം കൂടുതൽ സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ചെയ്യും.

ഇൻഡെക്സിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ

പ്രോപ്പർട്ടി മൂല്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നോഡുകളും റിലേഷൻഷിപ്പുകളും വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ നിയോ4ജെയെ അനുവദിക്കുന്നതിലൂടെ ക്വറി പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇൻഡെക്സുകൾ നിർണായകമാണ്. ഇൻഡെക്സുകൾ ഇല്ലാതെ, നിയോ4ജെ പലപ്പോഴും ഫുൾ സ്കാനുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു, ഇത് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് വേഗത കുറഞ്ഞതാണ്.

നിയോ4ജെയിലെ ഇൻഡെക്സുകളുടെ തരങ്ങൾ

• ബി-ട്രീ ഇൻഡെക്സുകൾ (B-tree Indexes): സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഇൻഡെക്സ് തരം, തുല്യതയ്ക്കും റേഞ്ച് ക്വറികൾക്കും അനുയോജ്യമാണ്. യൂണീക് കൺസ്ട്രെയിന്റുകൾക്കായി യാന്ത്രികമായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു അല്ലെങ്കിൽ CREATE INDEX കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് സ്വമേധയാ സൃഷ്ടിക്കാം.
• ഫുൾടെക്സ്റ്റ് ഇൻഡെക്സുകൾ (Fulltext Indexes): കീവേഡുകളും ശൈലികളും ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ തിരയുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. db.index.fulltext.createNodeIndex അല്ലെങ്കിൽ db.index.fulltext.createRelationshipIndex പ്രൊസീജർ ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
• പോയിന്റ് ഇൻഡെക്സുകൾ (Point Indexes): സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയ്ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തവ, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ കോർഡിനേറ്റുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കാര്യക്ഷമമായ ക്വറി ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. db.index.point.createNodeIndex അല്ലെങ്കിൽ db.index.point.createRelationshipIndex പ്രൊസീജർ ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
• റേഞ്ച് ഇൻഡെക്സുകൾ (Range Indexes): റേഞ്ച് ക്വറികൾക്കായി പ്രത്യേകം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തവ, ചില വർക്ക്ലോഡുകൾക്ക് ബി-ട്രീ ഇൻഡെക്സുകളേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം നൽകുന്നു. നിയോ4ജെ 5.7-ലും അതിനുശേഷമുള്ള പതിപ്പുകളിലും ലഭ്യമാണ്.

ഇൻഡെക്സുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യൽ

സൈഫർ കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഇൻഡെക്സുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും:

ബി-ട്രീ ഇൻഡെക്സ്:

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

              
                Copy
              
            
          

കോമ്പോസിറ്റ് ഇൻഡെക്സ്:

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

              
                Copy
              
            
          

ഫുൾടെക്സ്റ്റ് ഇൻഡെക്സ്:

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

              
                Copy
              
            
          

പോയിന്റ് ഇൻഡെക്സ്:

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

              
                Copy
              
            
          

നിലവിലുള്ള ഇൻഡെക്സുകൾ SHOW INDEXES കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് ലിസ്റ്റ് ചെയ്യാം:

            SHOW INDEXES
            

              
                Copy
              
            
          

DROP INDEX കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് ഇൻഡെക്സുകൾ നീക്കം ചെയ്യാം:

            DROP INDEX PersonName
            

              
                Copy
              
            
          

ഇൻഡെക്സിംഗിനുള്ള മികച്ച രീതികൾ

• പതിവായി ക്വറി ചെയ്യുന്ന പ്രോപ്പർട്ടികൾക്ക് ഇൻഡെക്സ് ചെയ്യുക: WHERE ക്ലോസുകളിലും MATCH പാറ്റേണുകളിലും ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോപ്പർട്ടികൾ തിരിച്ചറിയുക.
• ഒന്നിലധികം പ്രോപ്പർട്ടികൾക്കായി കോമ്പോസിറ്റ് ഇൻഡെക്സുകൾ ഉപയോഗിക്കുക: നിങ്ങൾ ഒന്നിലധികം പ്രോപ്പർട്ടികളിൽ ഒരുമിച്ച് പതിവായി ക്വറി ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു കോമ്പോസിറ്റ് ഇൻഡെക്സ് ഉണ്ടാക്കുക.
• അമിതമായ ഇൻഡെക്സിംഗ് ഒഴിവാക്കുക: വളരെയധികം ഇൻഡെക്സുകൾ റൈറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങളെ മന്ദഗതിയിലാക്കും. ക്വറികളിൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോപ്പർട്ടികൾക്ക് മാത്രം ഇൻഡെക്സ് ചെയ്യുക.
• പ്രോപ്പർട്ടികളുടെ കാർഡിനാലിറ്റി പരിഗണിക്കുക: ഉയർന്ന കാർഡിനാലിറ്റിയുള്ള (അതായത്, ധാരാളം വ്യത്യസ്ത മൂല്യങ്ങൾ) പ്രോപ്പർട്ടികൾക്ക് ഇൻഡെക്സുകൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാണ്.
• ഇൻഡെക്സ് ഉപയോഗം നിരീക്ഷിക്കുക: നിങ്ങളുടെ ക്വറികൾ ഇൻഡെക്സുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ PROFILE കമാൻഡ് ഉപയോഗിക്കുക.
• ഇടയ്ക്കിടെ ഇൻഡെക്സുകൾ പുനർനിർമ്മിക്കുക: കാലക്രമേണ, ഇൻഡെക്സുകൾ ഫ്രാഗ്മെന്റഡ് ആയേക്കാം. അവ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നത് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തും.

ഉദാഹരണം: പ്രകടനത്തിനായി ഇൻഡെക്സിംഗ്

Person നോഡുകളും FRIENDS_WITH റിലേഷൻഷിപ്പുകളുമുള്ള ഒരു സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഗ്രാഫ് പരിഗണിക്കുക. ഒരു പ്രത്യേക വ്യക്തിയുടെ സുഹൃത്തുക്കളെ പേര് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ പതിവായി ക്വറി ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, Person നോഡിന്റെ name പ്രോപ്പർട്ടിയിൽ ഒരു ഇൻഡെക്സ് സൃഷ്ടിക്കുന്നത് പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തും.

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

              
                Copy
              
            
          

ഇൻഡെക്സ് ഉണ്ടാക്കിയ ശേഷം, ഇനിപ്പറയുന്ന ക്വറി വളരെ വേഗത്തിൽ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യും:

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

              
                Copy
              
            
          

ഇൻഡെക്സ് ഉണ്ടാക്കുന്നതിന് മുമ്പും ശേഷവും PROFILE ഉപയോഗിക്കുന്നത് പ്രകടനത്തിലെ മെച്ചം പ്രകടമാക്കും.

സൈഫർ ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

ഇൻഡെക്സിംഗിന് പുറമെ, നിരവധി സൈഫർ ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തും.

1. ശരിയായ MATCH പാറ്റേൺ ഉപയോഗിക്കുക

നിങ്ങളുടെ MATCH പാറ്റേണിലെ ഘടകങ്ങളുടെ ക്രമം പ്രകടനത്തെ ഗണ്യമായി ബാധിക്കും. പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ട നോഡുകളുടെയും റിലേഷൻഷിപ്പുകളുടെയും എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഏറ്റവും തിരഞ്ഞെടുത്ത മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക.

കാര്യക്ഷമമല്ലാത്തത്:

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

              
                Copy
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തത്:

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

              
                Copy
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പതിപ്പിൽ, ഞങ്ങൾ category പ്രോപ്പർട്ടിയുള്ള Product നോഡിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്നു, ഇത് എല്ലാ നോഡുകളും സ്കാൻ ചെയ്ത് നഗരം അനുസരിച്ച് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ തിരഞ്ഞെടുത്തതാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

2. ഡാറ്റാ കൈമാറ്റം കുറയ്ക്കുക

അനാവശ്യ ഡാറ്റ തിരികെ നൽകുന്നത് ഒഴിവാക്കുക. RETURN ക്ലോസിൽ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള പ്രോപ്പർട്ടികൾ മാത്രം തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

കാര്യക്ഷമമല്ലാത്തത്:

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

              
                Copy
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തത്:

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

              
                Copy
              
            
          

name, email പ്രോപ്പർട്ടികൾ മാത്രം തിരികെ നൽകുന്നത് കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ് കുറയ്ക്കുകയും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

3. ഇടക്കാല ഫലങ്ങൾക്കായി WITH ഉപയോഗിക്കുക

WITH ക്ലോസ് നിങ്ങളെ ഒന്നിലധികം MATCH ക്ലോസുകൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കാനും ഇടക്കാല ഫലങ്ങൾ കൈമാറാനും അനുവദിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ ക്വറികളെ ചെറുതും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായ ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.

ഉദാഹരണം: ഒരുമിച്ച് പതിവായി വാങ്ങുന്ന എല്ലാ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും കണ്ടെത്തുക.

            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
              
            
          

WITH ക്ലോസ് ഓരോ ഓർഡറിലെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശേഖരിക്കാനും, ഒന്നിൽ കൂടുതൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുള്ള ഓർഡറുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും, തുടർന്ന് വ്യത്യസ്ത ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കിടയിലുള്ള കോ-പർച്ചേസുകൾ കണ്ടെത്താനും നമ്മെ അനുവദിക്കുന്നു.

4. പാരാമീറ്ററൈസ്ഡ് ക്വറികൾ ഉപയോഗിക്കുക

പാരാമീറ്ററൈസ്ഡ് ക്വറികൾ സൈഫർ ഇൻജെക്ഷൻ ആക്രമണങ്ങൾ തടയുകയും, നിയോ4ജെയെ ക്വറി എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ പുനരുപയോഗിക്കാൻ അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ക്വറി സ്ട്രിംഗിൽ നേരിട്ട് മൂല്യങ്ങൾ ചേർക്കുന്നതിന് പകരം പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

ഉദാഹരണം (നിയോ4ജെ ഡ്രൈവറുകൾ ഉപയോഗിച്ച്):

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

              
                Copy
              
            
          

ഇവിടെ, $name എന്നത് ക്വറിയിലേക്ക് കൈമാറുന്ന ഒരു പാരാമീറ്ററാണ്. ഇത് നിയോ4ജെയെ ക്വറി എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ കാഷെ ചെയ്യാനും name-ന്റെ വ്യത്യസ്ത മൂല്യങ്ങൾക്കായി അത് പുനരുപയോഗിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.

5. കാർട്ടീഷ്യൻ പ്രൊഡക്റ്റുകൾ ഒഴിവാക്കുക

ഒരു ക്വറിയിൽ ഒന്നിലധികം സ്വതന്ത്രമായ MATCH ക്ലോസുകൾ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ കാർട്ടീഷ്യൻ പ്രൊഡക്റ്റുകൾ സംഭവിക്കുന്നു. ഇത് അനാവശ്യമായ ധാരാളം കോമ്പിനേഷനുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, ഇത് ക്വറി എക്സിക്യൂഷനെ ഗണ്യമായി മന്ദഗതിയിലാക്കും. നിങ്ങളുടെ MATCH ക്ലോസുകൾ പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

കാര്യക്ഷമമല്ലാത്തത്:

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

              
                Copy
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തത് (Person-നും Product-നും ഇടയിൽ ഒരു റിലേഷൻഷിപ്പ് ഉണ്ടെങ്കിൽ):

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

              
                Copy
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പതിപ്പിൽ, Person, Product നോഡുകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഒരു റിലേഷൻഷിപ്പ് (PURCHASED) ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് കാർട്ടീഷ്യൻ പ്രൊഡക്റ്റ് ഒഴിവാക്കുന്നു.

6. APOC പ്രൊസീജറുകളും ഫംഗ്ഷനുകളും ഉപയോഗിക്കുക

APOC (Awesome Procedures On Cypher) ലൈബ്രറി സൈഫറിന്റെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കാനും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയുന്ന ഉപയോഗപ്രദമായ പ്രൊസീജറുകളുടെയും ഫംഗ്ഷനുകളുടെയും ഒരു ശേഖരം നൽകുന്നു. ഡാറ്റ ഇമ്പോർട്ട്/എക്സ്പോർട്ട്, ഗ്രാഫ് റീഫാക്റ്ററിംഗ് തുടങ്ങിയവയ്ക്കുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ APOC-ൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഉദാഹരണം: ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗിനായി apoc.periodic.iterate ഉപയോഗിക്കുന്നു

            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
              
            
          

ഈ ഉദാഹരണം OldNode-ൽ നിന്ന് NewNode-ലേക്ക് ബാച്ചുകളായി ഡാറ്റ മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് apoc.periodic.iterate ഉപയോഗിക്കുന്നത് കാണിക്കുന്നു. എല്ലാ നോഡുകളും ഒരൊറ്റ ട്രാൻസാക്ഷനിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ ഇത് വളരെ കാര്യക്ഷമമാണ്.

7. ഡാറ്റാബേസ് കോൺഫിഗറേഷൻ പരിഗണിക്കുക

നിയോ4ജെയുടെ കോൺഫിഗറേഷനും ക്വറി പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കും. പ്രധാന കോൺഫിഗറേഷനുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• ഹീപ് സൈസ് (Heap Size): നിയോ4ജെയ്ക്ക് ആവശ്യമായ ഹീപ് മെമ്മറി അനുവദിക്കുക. dbms.memory.heap.max_size ക്രമീകരണം ഉപയോഗിക്കുക.
• പേജ് കാഷെ (Page Cache): പേജ് കാഷെ പതിവായി ആക്സസ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ മെമ്മറിയിൽ സംഭരിക്കുന്നു. മികച്ച പ്രകടനത്തിനായി പേജ് കാഷെ വലുപ്പം (dbms.memory.pagecache.size) വർദ്ധിപ്പിക്കുക.
• ട്രാൻസാക്ഷൻ ലോഗിംഗ് (Transaction Logging): പ്രകടനവും ഡാറ്റയുടെ നിലനിൽപ്പും സന്തുലിതമാക്കാൻ ട്രാൻസാക്ഷൻ ലോഗിംഗ് ക്രമീകരണങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുക.

നൂതന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

സങ്കീർണ്ണമായ ഗ്രാഫ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്, കൂടുതൽ നൂതനമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

1. ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാ മോഡലിംഗ്

നിങ്ങളുടെ ഗ്രാഫ് ഡാറ്റ മോഡൽ ചെയ്യുന്ന രീതി ക്വറി പ്രകടനത്തിൽ കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തും. ഇനിപ്പറയുന്ന തത്വങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക:

• ശരിയായ നോഡും റിലേഷൻഷിപ്പ് തരങ്ങളും തിരഞ്ഞെടുക്കുക: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ഡൊമെയ്‌നിലെ ബന്ധങ്ങളെയും എന്റിറ്റികളെയും പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നതിനായി നിങ്ങളുടെ ഗ്രാഫ് സ്കീമ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക.
• ലേബലുകൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുക: നോഡുകളെയും റിലേഷൻഷിപ്പുകളെയും തരംതിരിക്കാൻ ലേബലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. ഇത് നോഡുകളെ അവയുടെ തരം അനുസരിച്ച് വേഗത്തിൽ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാൻ നിയോ4ജെയെ അനുവദിക്കുന്നു.
• അമിതമായ പ്രോപ്പർട്ടി ഉപയോഗം ഒഴിവാക്കുക: പ്രോപ്പർട്ടികൾ ഉപയോഗപ്രദമാണെങ്കിലും, അമിതമായ ഉപയോഗം ക്വറി പ്രകടനത്തെ മന്ദഗതിയിലാക്കും. പതിവായി ക്വറി ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ റിലേഷൻഷിപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
• ഡാറ്റ ഡീനോർമലൈസ് ചെയ്യുക: ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഡാറ്റ ഡീനോർമലൈസ് ചെയ്യുന്നത് ജോയിനുകളുടെ ആവശ്യം കുറച്ച് ക്വറി പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തും. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റയുടെ ആവർത്തനത്തെയും സ്ഥിരതയെയും കുറിച്ച് ശ്രദ്ധിക്കുക.

2. സ്റ്റോർഡ് പ്രൊസീജറുകളും യൂസർ-ഡിഫൈൻഡ് ഫംഗ്ഷനുകളും ഉപയോഗിക്കുക

സ്റ്റോർഡ് പ്രൊസീജറുകളും യൂസർ-ഡിഫൈൻഡ് ഫംഗ്ഷനുകളും (UDFs) സങ്കീർണ്ണമായ ലോജിക് ഉൾക്കൊള്ളാനും അത് നിയോ4ജെ ഡാറ്റാബേസിനുള്ളിൽ നേരിട്ട് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് നെറ്റ്‌വർക്ക് ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുകയും കോഡിന്റെ എക്സിക്യൂഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ നിയോ4ജെയെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തും.

ഉദാഹരണം (ജാവയിൽ ഒരു UDF ഉണ്ടാക്കുന്നു):

            @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
              
            
          

അതിനുശേഷം നിങ്ങൾക്ക് സൈഫറിൽ നിന്ന് UDF വിളിക്കാം:

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

              
                Copy
              
            
          

3. ഗ്രാഫ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തൽ

പേജ് റാങ്ക്, ഷോർട്ടസ്റ്റ് പാത്ത്, കമ്മ്യൂണിറ്റി ഡിറ്റക്ഷൻ തുടങ്ങിയ വിവിധ ഗ്രാഫ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് നിയോ4ജെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ പിന്തുണ നൽകുന്നു. ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ ബന്ധങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും നിങ്ങളുടെ ഗ്രാഫ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടാനും ഉപയോഗിക്കാം.

ഉദാഹരണം: പേജ് റാങ്ക് കണക്കാക്കൽ

            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. പെർഫോമൻസ് മോണിറ്ററിംഗും ട്യൂണിംഗും

നിങ്ങളുടെ നിയോ4ജെ ഡാറ്റാബേസിന്റെ പ്രകടനം തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള മേഖലകൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുക. ഇനിപ്പറയുന്ന ടൂളുകളും ടെക്നിക്കുകളും ഉപയോഗിക്കുക:

• നിയോ4ജെ ബ്രൗസർ (Neo4j Browser): ക്വറികൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിനും പ്രകടനം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഒരു ഗ്രാഫിക്കൽ ഇന്റർഫേസ് നൽകുന്നു.
• നിയോ4ജെ ബ്ലൂം (Neo4j Bloom): നിങ്ങളുടെ ഗ്രാഫ് ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും സംവദിക്കാനും അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഗ്രാഫ് എക്സ്പ്ലോറേഷൻ ടൂൾ.
• നിയോ4ജെ മോണിറ്ററിംഗ് (Neo4j Monitoring): ക്വറി എക്സിക്യൂഷൻ സമയം, സിപിയു ഉപയോഗം, മെമ്മറി ഉപയോഗം, ഡിസ്ക് I/O തുടങ്ങിയ പ്രധാന മെട്രിക്കുകൾ നിരീക്ഷിക്കുക.
• നിയോ4ജെ ലോഗുകൾ (Neo4j Logs): പിശകുകൾക്കും മുന്നറിയിപ്പുകൾക്കുമായി നിയോ4ജെ ലോഗുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക.
• പതിവായി ക്വറികൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക: വേഗത കുറഞ്ഞ ക്വറികൾ കണ്ടെത്തുകയും ഈ ഗൈഡിൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക.

യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ

നിയോ4ജെ ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ ചില യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ പരിശോധിക്കാം.

1. ഇ-കൊമേഴ്സ് റെക്കമൻഡേഷൻ എഞ്ചിൻ

ഒരു ഇ-കൊമേഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ഒരു റെക്കമൻഡേഷൻ എഞ്ചിൻ നിർമ്മിക്കാൻ നിയോ4ജെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഗ്രാഫിൽ User നോഡുകൾ, Product നോഡുകൾ, PURCHASED റിലേഷൻഷിപ്പുകൾ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഒരുമിച്ച് പതിവായി വാങ്ങുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യാൻ പ്ലാറ്റ്ഫോം ആഗ്രഹിക്കുന്നു.

പ്രാരംഭ ക്വറി (വേഗത കുറഞ്ഞത്):

            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
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ക്വറി (വേഗതയേറിയത്):

            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
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ക്വറിയിൽ, ഓരോ ഓർഡറിലെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശേഖരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ WITH ക്ലോസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, തുടർന്ന് വ്യത്യസ്ത ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കിടയിലുള്ള കോ-പർച്ചേസുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. വാങ്ങിയ എല്ലാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കിടയിലും ഒരു കാർട്ടീഷ്യൻ പ്രൊഡക്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രാരംഭ ക്വറിയേക്കാൾ ഇത് വളരെ കാര്യക്ഷമമാണ്.

2. സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് വിശകലനം

ഒരു സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഉപയോക്താക്കൾക്കിടയിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ നിയോ4ജെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഗ്രാഫിൽ Person നോഡുകളും FRIENDS_WITH റിലേഷൻഷിപ്പുകളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. നെറ്റ്‌വർക്കിലെ സ്വാധീനമുള്ളവരെ കണ്ടെത്താൻ പ്ലാറ്റ്ഫോം ആഗ്രഹിക്കുന്നു.

പ്രാരംഭ ക്വറി (വേഗത കുറഞ്ഞത്):

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

              
                Copy
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ക്വറി (വേഗതയേറിയത്):

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

              
                Copy
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ക്വറിയിൽ, സുഹൃത്തുക്കളുടെ എണ്ണം നേരിട്ട് കണക്കാക്കാൻ ഞങ്ങൾ size() ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എല്ലാ FRIENDS_WITH റിലേഷൻഷിപ്പുകളിലൂടെയും സഞ്ചരിക്കേണ്ട പ്രാരംഭ ക്വറിയേക്കാൾ ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാണ്.

കൂടാതെ, Person ലേബലിൽ ഒരു ഇൻഡെക്സ് സൃഷ്ടിക്കുന്നത് പ്രാരംഭ നോഡ് ലുക്ക്അപ്പിന്റെ വേഗത വർദ്ധിപ്പിക്കും:

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

              
                Copy
              
            
          

3. നോളജ് ഗ്രാഫ് സെർച്ച്

ഒരു നോളജ് ഗ്രാഫ് വിവിധ എന്റിറ്റികളെയും അവയുടെ ബന്ധങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കാൻ നിയോ4ജെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ബന്ധപ്പെട്ട എന്റിറ്റികൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഒരു സെർച്ച് ഇന്റർഫേസ് നൽകാൻ പ്ലാറ്റ്ഫോം ആഗ്രഹിക്കുന്നു.

പ്രാരംഭ ക്വറി (വേഗത കുറഞ്ഞത്):

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

              
                Copy
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ക്വറി (വേഗതയേറിയത്):

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

              
                Copy
              
            
          

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ക്വറിയിൽ, ഞങ്ങൾ റിലേഷൻഷിപ്പ് ട്രാവേഴ്സലിന്റെ ആഴം (*1..3) വ്യക്തമാക്കുന്നു, ഇത് സഞ്ചരിക്കേണ്ട റിലേഷൻഷിപ്പുകളുടെ എണ്ണം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. സാധ്യമായ എല്ലാ റിലേഷൻഷിപ്പുകളിലൂടെയും സഞ്ചരിക്കുന്ന പ്രാരംഭ ക്വറിയേക്കാൾ ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാണ്.

കൂടാതെ, `name` പ്രോപ്പർട്ടിയിൽ ഒരു ഫുൾടെക്സ്റ്റ് ഇൻഡെക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് പ്രാരംഭ നോഡ് ലുക്ക്അപ്പിന് വേഗത കൂട്ടും:

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

              
                Copy
              
            
          

ഉപസംഹാരം

ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ഗ്രാഫ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് നിയോ4ജെ ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അത്യാവശ്യമാണ്. സൈഫർ ക്വറി എക്സിക്യൂഷൻ മനസ്സിലാക്കുക, ഇൻഡെക്സിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക, പെർഫോമൻസ് പ്രൊഫൈലിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, വിവിധ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ പ്രയോഗിക്കുക എന്നിവയിലൂടെ നിങ്ങളുടെ ക്വറികളുടെ വേഗതയും കാര്യക്ഷമതയും ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസിന്റെ പ്രകടനം തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കാനും നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയും ക്വറി വർക്ക്ലോഡുകളും വികസിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ തന്ത്രങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാനും ഓർമ്മിക്കുക. ഈ ഗൈഡ് നിയോ4ജെ ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടുന്നതിനും സ്കേലബിളും മികച്ച പ്രകടനവുമുള്ള ഗ്രാഫ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ഒരു ഉറച്ച അടിത്തറ നൽകുന്നു.

ഈ ടെക്നിക്കുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ നിയോ4ജെ ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസ് ഒപ്റ്റിമൽ പ്രകടനം നൽകുന്നുവെന്നും നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന് ഒരു വിലയേറിയ വിഭവമായി മാറുന്നുവെന്നും ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും.