வரைபட தரவுத்தளங்கள்: நியோ4ஜெ வினவல் மேம்படுத்தல் – ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

வரைபட தரவுத்தளங்கள், குறிப்பாக நியோ4ஜெ, ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட தரவை நிர்வகிப்பதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் பெருகிய முறையில் பிரபலமாகிவிட்டன. இருப்பினும், தரவுத்தொகுப்புகள் வளரும்போது, திறமையான வினவல் செயலாக்கம் மிக முக்கியமானது. இந்த வழிகாட்டி நியோ4ஜெ வினவல் மேம்படுத்தல் நுட்பங்களின் விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது, இது உயர் செயல்திறன் கொண்ட வரைபட பயன்பாடுகளை உருவாக்க உங்களுக்கு உதவுகிறது.

வினவல் மேம்படுத்தலின் முக்கியத்துவத்தைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

சரியான வினவல் மேம்படுத்தல் இல்லாமல், நியோ4ஜெ வினவல்கள் மெதுவாகவும், அதிக வளம் தேவைப்படுபவையாகவும் மாறக்கூடும், இது பயன்பாட்டின் செயல்திறன் மற்றும் அளவிடுதலைப் பாதிக்கிறது. மேம்படுத்தல் என்பது சைஃபர் வினவல் செயலாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வது, குறியீட்டு உத்திகளைப் பயன்படுத்துவது மற்றும் செயல்திறன் சுயவிவரக் கருவிகளைப் பயன்படுத்துவது ஆகியவற்றின் கலவையை உள்ளடக்கியது. துல்லியமான முடிவுகளை உறுதிசெய்யும் அதே வேளையில், செயலாக்க நேரத்தையும் வள நுகர்வையும் குறைப்பதே இதன் குறிக்கோள்.

வினவல் மேம்படுத்தல் ஏன் முக்கியமானது

• மேம்பட்ட செயல்திறன்: வேகமான வினவல் செயலாக்கம் சிறந்த பயன்பாட்டுப் பதிலுக்கும், நேர்மறையான பயனர் அனுபவத்திற்கும் வழிவகுக்கிறது.
• குறைந்த வள நுகர்வு: மேம்படுத்தப்பட்ட வினவல்கள் குறைவான CPU சுழற்சிகள், நினைவகம் மற்றும் வட்டு I/O-ஐப் பயன்படுத்துகின்றன, இது உள்கட்டமைப்பு செலவுகளைக் குறைக்கிறது.
• மேம்பட்ட அளவிடுதல்: திறமையான வினவல்கள் உங்கள் நியோ4ஜெ தரவுத்தளத்தை செயல்திறன் குறையாமல் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் அதிக வினவல் சுமைகளைக் கையாள அனுமதிக்கின்றன.
• சிறந்த ஒத்திசைவு: மேம்படுத்தப்பட்ட வினவல்கள் பூட்டுதல் முரண்பாடுகள் மற்றும் போட்டியைக் குறைக்கின்றன, ஒத்திசைவு மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன.

சைஃபர் வினவல் மொழியின் அடிப்படைகள்

சைஃபர் என்பது நியோ4ஜெ-யின் அறிவிப்பு வினவல் மொழியாகும், இது வரைபட வடிவங்களையும் உறவுகளையும் வெளிப்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. சைஃபரைப் புரிந்துகொள்வது திறமையான வினவல் மேம்படுத்தலுக்கான முதல் படியாகும்.

அடிப்படை சைஃபர் தொடரியல்

அடிப்படை சைஃபர் தொடரியல் கூறுகளின் சுருக்கமான கண்ணோட்டம் இங்கே:

• Nodes: வரைபடத்தில் உள்ள நிறுவனங்களைக் குறிக்கின்றன. அடைப்புக்குறிக்குள் இணைக்கப்பட்டுள்ளது: (node).
• Relationships: முனைகளுக்கு இடையிலான இணைப்புகளைக் குறிக்கின்றன. சதுர அடைப்புக்குறிக்குள் இணைக்கப்பட்டு, கோடுகள் மற்றும் அம்புக்குறிகளுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளது: -[relationship]-> அல்லது <-[relationship]- அல்லது -[relationship]-.
• Labels: முனைகளை வகைப்படுத்துகின்றன. முனையின் மாறிக்குப் பிறகு சேர்க்கப்பட்டது: (node:Label).
• Properties: முனைகள் மற்றும் உறவுகளுடன் தொடர்புடைய விசை-மதிப்பு ஜோடிகள்: {property: 'value'}.
• Keywords: MATCH, WHERE, RETURN, CREATE, DELETE, SET, MERGE போன்ற முக்கிய வார்த்தைகள்.

பொதுவான சைஃபர் உட்பிரிவுகள்

• MATCH: வரைபடத்தில் வடிவங்களைக் கண்டறியப் பயன்படுகிறது. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WHERE a.name = 'Alice' RETURN b
• WHERE: நிபந்தனைகளின் அடிப்படையில் முடிவுகளை வடிகட்டுகிறது. MATCH (n:Product) WHERE n.price > 100 RETURN n
• RETURN: வினவலில் இருந்து என்ன தரவைத் திருப்ப வேண்டும் என்பதைக் குறிப்பிடுகிறது. MATCH (n:City) RETURN n.name, n.population
• CREATE: புதிய முனைகள் மற்றும் உறவுகளை உருவாக்குகிறது. CREATE (n:Person {name: 'Bob', age: 30})
• DELETE: முனைகள் மற்றும் உறவுகளை நீக்குகிறது. MATCH (n:OldNode) DELETE n
• SET: முனைகள் மற்றும் உறவுகளின் பண்புகளைப் புதுப்பிக்கிறது. MATCH (n:Product {name: 'Laptop'}) SET n.price = 1200
• MERGE: இருக்கும் ஒரு முனை அல்லது உறவைக் கண்டறிகிறது அல்லது அது இல்லையென்றால் புதிய ஒன்றை உருவாக்குகிறது. ஐடம்பொட்டன்ட் செயல்பாடுகளுக்குப் பயனுள்ளது. MERGE (n:Country {name: 'Germany'})
• WITH: பல MATCH உட்பிரிவுகளை இணைக்கவும், இடைநிலை முடிவுகளை அனுப்பவும் அனுமதிக்கிறது. MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person) WITH a, count(b) AS friendsCount WHERE friendsCount > 5 RETURN a.name, friendsCount
• ORDER BY: முடிவுகளை வரிசைப்படுத்துகிறது. MATCH (n:Movie) RETURN n ORDER BY n.title
• LIMIT: திருப்பி அனுப்பப்படும் முடிவுகளின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. MATCH (n:User) RETURN n LIMIT 10
• SKIP: குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான முடிவுகளைத் தவிர்க்கிறது. MATCH (n:Product) RETURN n SKIP 5 LIMIT 10
• UNION/UNION ALL: பல வினவல்களின் முடிவுகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Action' RETURN n.title UNION ALL MATCH (n:Movie) WHERE n.genre = 'Comedy' RETURN n.title
• CALL: சேமிக்கப்பட்ட நடைமுறைகள் அல்லது பயனர் வரையறுக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளைச் செயல்படுத்துகிறது. CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("PersonNameIndex", ["Person"], ["name"])

நியோ4ஜெ வினவல் செயலாக்கத் திட்டம்

நியோ4ஜெ வினவல்களை எவ்வாறு செயல்படுத்துகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது மேம்படுத்தலுக்கு முக்கியமானது. தரவைப் பெறுவதற்கும் செயலாக்குவதற்கும் உகந்த வழியைத் தீர்மானிக்க நியோ4ஜெ ஒரு வினவல் செயலாக்கத் திட்டத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. EXPLAIN மற்றும் PROFILE கட்டளைகளைப் பயன்படுத்தி நீங்கள் செயலாக்கத் திட்டத்தைக் காணலாம்.

EXPLAIN மற்றும் PROFILE ஒப்பீடு

• EXPLAIN: வினவலை உண்மையில் இயக்காமல் தர்க்கரீதியான செயலாக்கத் திட்டத்தைக் காட்டுகிறது. வினவலைச் செயல்படுத்த நியோ4ஜெ எடுக்கும் படிகளைப் புரிந்துகொள்ள இது உதவுகிறது.
• PROFILE: வினவலைச் செயல்படுத்தி, செயலாக்கப்பட்ட வரிசைகளின் எண்ணிக்கை, தரவுத்தளத் தாக்கங்கள் மற்றும் ஒவ்வொரு படிக்குமான செயலாக்க நேரம் உட்பட செயலாக்கத் திட்டம் பற்றிய விரிவான புள்ளிவிவரங்களை வழங்குகிறது. செயல்திறன் தடைகளைக் கண்டறிவதற்கு இது விலைமதிப்பற்றது.

செயலாக்கத் திட்டத்தை விளக்குதல்

செயலாக்கத் திட்டம் தொடர்ச்சியான ஆபரேட்டர்களைக் கொண்டுள்ளது, ஒவ்வொன்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட பணியைச் செய்கிறது. பொதுவான ஆபரேட்டர்கள் பின்வருமாறு:

• NodeByLabelScan: ஒரு குறிப்பிட்ட லேபிளுடன் அனைத்து முனைகளையும் ஸ்கேன் செய்கிறது.
• IndexSeek: பண்பு மதிப்புகளின் அடிப்படையில் முனைகளைக் கண்டறிய ஒரு குறியீட்டைப் பயன்படுத்துகிறது.
• Expand(All): இணைக்கப்பட்ட முனைகளைக் கண்டறிய உறவுகளைக் கடந்து செல்கிறது.
• Filter: முடிவுகளுக்கு ஒரு வடிகட்டி நிபந்தனையைப் பயன்படுத்துகிறது.
• Projection: முடிவுகளிலிருந்து குறிப்பிட்ட பண்புகளைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது.
• Sort: முடிவுகளை வரிசைப்படுத்துகிறது.
• Limit: முடிவுகளின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்துகிறது.

செயலாக்கத் திட்டத்தை பகுப்பாய்வு செய்வது, முழு முனை ஸ்கேன்கள் அல்லது தேவையற்ற வடிகட்டுதல் போன்ற திறமையற்ற செயல்பாடுகளை வெளிப்படுத்தக்கூடும், அவற்றை மேம்படுத்தலாம்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு செயலாக்கத் திட்டத்தை பகுப்பாய்வு செய்தல்

பின்வரும் சைஃபர் வினவலைக் கவனியுங்கள்:

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

              
                Copy
              
            
          

EXPLAIN வெளியீடு ஒரு NodeByLabelScan-ஐத் தொடர்ந்து ஒரு Expand(All)-ஐக் காட்டக்கூடும். 'Alice'-ஐக் கண்டறிய FRIENDS_WITH உறவுகளைக் கடந்து செல்வதற்கு முன்பு, நியோ4ஜெ அனைத்து Person முனைகளையும் ஸ்கேன் செய்கிறது என்பதைக் இது குறிக்கிறது. name பண்பில் ஒரு குறியீடு இல்லாமல், இது திறமையற்றது.

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

              
                Copy
              
            
          

PROFILE-ஐ இயக்குவது செயலாக்கப் புள்ளிவிவரங்களை வழங்கும், இது ஒவ்வொரு செயல்பாட்டிலும் செலவழித்த தரவுத்தளத் தாக்கங்கள் மற்றும் நேரத்தின் எண்ணிக்கையை வெளிப்படுத்தி, தடையை மேலும் உறுதிப்படுத்தும்.

குறியீட்டு உத்திகள்

பண்பு மதிப்புகளின் அடிப்படையில் முனைகள் மற்றும் உறவுகளை விரைவாகக் கண்டறிய நியோ4ஜெ-ஐ அனுமதிப்பதன் மூலம் வினவல் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு குறியீடுகள் முக்கியமானவை. குறியீடுகள் இல்லாமல், நியோ4ஜெ பெரும்பாலும் முழு ஸ்கேன்களை நாடுகிறது, இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு மெதுவாக இருக்கும்.

நியோ4ஜெ-யில் உள்ள குறியீடுகளின் வகைகள்

• B-tree Indexes: நிலையான குறியீட்டு வகை, சமத்துவம் மற்றும் வரம்பு வினவல்களுக்கு ஏற்றது. தனித்துவமான கட்டுப்பாடுகளுக்கு தானாக உருவாக்கப்பட்டது அல்லது CREATE INDEX கட்டளையைப் பயன்படுத்தி கைமுறையாக உருவாக்கப்பட்டது.
• Fulltext Indexes: முக்கிய வார்த்தைகள் மற்றும் சொற்றொடர்களைப் பயன்படுத்தி உரைத் தரவைத் தேடுவதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டது. db.index.fulltext.createNodeIndex அல்லது db.index.fulltext.createRelationshipIndex செயல்முறையைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்டது.
• Point Indexes: இடஞ்சார்ந்த தரவுகளுக்காக மேம்படுத்தப்பட்டது, புவியியல் ஆயத்தொலைவுகளின் அடிப்படையில் திறமையான வினவல்களை அனுமதிக்கிறது. db.index.point.createNodeIndex அல்லது db.index.point.createRelationshipIndex செயல்முறையைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்டது.
• Range Indexes: வரம்பு வினவல்களுக்காக குறிப்பாக மேம்படுத்தப்பட்டது, சில பணிச்சுமைகளுக்கு B-tree குறியீடுகளை விட செயல்திறன் மேம்பாடுகளை வழங்குகிறது. நியோ4ஜெ 5.7 மற்றும் அதற்குப் பிந்தைய பதிப்புகளில் கிடைக்கிறது.

குறியீடுகளை உருவாக்குதல் மற்றும் நிர்வகித்தல்

சைஃபர் கட்டளைகளைப் பயன்படுத்தி நீங்கள் குறியீடுகளை உருவாக்கலாம்:

B-tree குறியீடு:

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

              
                Copy
              
            
          

கூட்டுக் குறியீடு:

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

              
                Copy
              
            
          

முழுஉரைக் குறியீடு:

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

              
                Copy
              
            
          

புள்ளிக் குறியீடு:

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

              
                Copy
              
            
          

SHOW INDEXES கட்டளையைப் பயன்படுத்தி இருக்கும் குறியீடுகளைப் பட்டியலிடலாம்:

            SHOW INDEXES
            

              
                Copy
              
            
          

மேலும் DROP INDEX கட்டளையைப் பயன்படுத்தி குறியீடுகளை நீக்கலாம்:

            DROP INDEX PersonName
            

              
                Copy
              
            
          

குறியீட்டிற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

• அடிக்கடி வினவப்படும் பண்புகளை குறியிடுங்கள்: WHERE உட்பிரிவுகள் மற்றும் MATCH வடிவங்களில் பயன்படுத்தப்படும் பண்புகளை அடையாளம் காணுங்கள்.
• பல பண்புகளுக்கு கூட்டுக் குறியீடுகளைப் பயன்படுத்தவும்: நீங்கள் அடிக்கடி பல பண்புகளில் ஒன்றாக வினவினால், ஒரு கூட்டுக் குறியீட்டை உருவாக்கவும்.
• அதிகப்படியான குறியீட்டைத் தவிர்க்கவும்: அதிகப்படியான குறியீடுகள் எழுதும் செயல்பாடுகளை மெதுவாக்கக்கூடும். வினவல்களில் உண்மையில் பயன்படுத்தப்படும் பண்புகளை மட்டும் குறியிடவும்.
• பண்புகளின் கார்டினாலிட்டியை கருத்தில் கொள்ளுங்கள்: அதிக கார்டினாலிட்டி (அதாவது, பல தனித்துவமான மதிப்புகள்) கொண்ட பண்புகளுக்கு குறியீடுகள் மிகவும் பயனுள்ளவை.
• குறியீட்டுப் பயன்பாட்டைக் கண்காணிக்கவும்: உங்கள் வினவல்களால் குறியீடுகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றனவா என்பதைச் சரிபார்க்க PROFILE கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும்.
• குறியீடுகளை அவ்வப்போது மீண்டும் உருவாக்கவும்: காலப்போக்கில், குறியீடுகள் துண்டு துண்டாக மாறக்கூடும். அவற்றை மீண்டும் உருவாக்குவது செயல்திறனை மேம்படுத்தும்.

எடுத்துக்காட்டு: செயல்திறனுக்கான குறியீட்டு முறை

Person முனைகள் மற்றும் FRIENDS_WITH உறவுகளுடன் கூடிய ஒரு சமூக வலைப்பின்னல் வரைபடத்தைக் கவனியுங்கள். ஒரு குறிப்பிட்ட நபரின் நண்பர்களைப் பெயரால் அடிக்கடி தேடினால், Person முனையின் name பண்பில் ஒரு குறியீட்டை உருவாக்குவது செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும்.

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

              
                Copy
              
            
          

குறியீட்டை உருவாக்கிய பிறகு, பின்வரும் வினவல் மிக வேகமாக இயங்கும்:

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

              
                Copy
              
            
          

குறியீட்டை உருவாக்குவதற்கு முன்னும் பின்னும் PROFILE-ஐப் பயன்படுத்துவது செயல்திறன் மேம்பாட்டைக் காண்பிக்கும்.

சைஃபர் வினவல் மேம்படுத்தல் நுட்பங்கள்

குறியீட்டைத் தவிர, பல சைஃபர் வினவல் மேம்படுத்தல் நுட்பங்கள் செயல்திறனை மேம்படுத்தும்.

1. சரியான MATCH வடிவத்தைப் பயன்படுத்துதல்

உங்கள் MATCH வடிவத்தில் உள்ள கூறுகளின் வரிசை செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கலாம். செயலாக்கப்பட வேண்டிய முனைகள் மற்றும் உறவுகளின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்க மிகவும் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட நிபந்தனைகளுடன் தொடங்கவும்.

திறமையற்றது:

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

              
                Copy
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்டது:

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

              
                Copy
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்ட பதிப்பில், category பண்புடன் கூடிய Product முனையிலிருந்து தொடங்குகிறோம், இது அனைத்து முனைகளையும் ஸ்கேன் செய்து பின்னர் நகரத்தின் அடிப்படையில் வடிகட்டுவதை விட அதிக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டதாக இருக்க வாய்ப்புள்ளது.

2. தரவு பரிமாற்றத்தைக் குறைத்தல்

தேவையற்ற தரவைத் திருப்புவதைத் தவிர்க்கவும். RETURN உட்பிரிவில் உங்களுக்குத் தேவையான பண்புகளை மட்டுமே தேர்ந்தெடுக்கவும்.

திறமையற்றது:

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

              
                Copy
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்டது:

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

              
                Copy
              
            
          

name மற்றும் email பண்புகளை மட்டும் திருப்புவது மாற்றப்படும் தரவின் அளவைக் குறைத்து, செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.

3. இடைநிலை முடிவுகளுக்கு WITH-ஐப் பயன்படுத்துதல்

WITH உட்பிரிவு பல MATCH உட்பிரிவுகளை இணைக்கவும் இடைநிலை முடிவுகளை அனுப்பவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது. சிக்கலான வினவல்களை சிறிய, மேலும் நிர்வகிக்கக்கூடிய படிகளாகப் பிரிப்பதற்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

எடுத்துக்காட்டு: அடிக்கடி ஒன்றாக வாங்கப்படும் தயாரிப்புகளைக் கண்டறியவும்.

            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 உட்பிரிவு ஒவ்வொரு ஆர்டரிலும் உள்ள தயாரிப்புகளைச் சேகரிக்கவும், ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட தயாரிப்புகளைக் கொண்ட ஆர்டர்களை வடிகட்டவும், பின்னர் வெவ்வேறு தயாரிப்புகளுக்கு இடையிலான இணை-வாங்குதல்களைக் கண்டறியவும் அனுமதிக்கிறது.

4. அளவுருவாக்கப்பட்ட வினவல்களைப் பயன்படுத்துதல்

அளவுருவாக்கப்பட்ட வினவல்கள் சைஃபர் ஊடுருவல் தாக்குதல்களைத் தடுக்கின்றன மற்றும் நியோ4ஜெ வினவல் செயலாக்கத் திட்டத்தை மீண்டும் பயன்படுத்த அனுமதிப்பதன் மூலம் செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன. வினவல் சரத்தில் மதிப்புகளை நேரடியாகப் పొதிப்பதற்குப் பதிலாக அளவுருக்களைப் பயன்படுத்தவும்.

எடுத்துக்காட்டு (நியோ4ஜெ டிரைவர்களைப் பயன்படுத்தி):

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

              
                Copy
              
            
          

இங்கே, $name என்பது வினவலுக்கு அனுப்பப்படும் ஒரு அளவுருவாகும். இது நியோ4ஜெ வினவல் செயலாக்கத் திட்டத்தைச் சேமித்து, வெவ்வேறு name மதிப்புகளுக்கு மீண்டும் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது.

5. கார்டீசியன் தயாரிப்புகளைத் தவிர்த்தல்

ஒரு வினவலில் பல சுயாதீனமான MATCH உட்பிரிவுகள் இருக்கும்போது கார்டீசியன் தயாரிப்புகள் ஏற்படுகின்றன. இது அதிக எண்ணிக்கையிலான தேவையற்ற சேர்க்கைகள் உருவாக்கப்படுவதற்கு வழிவகுக்கும், இது வினவல் செயலாக்கத்தை கணிசமாக மெதுவாக்கக்கூடும். உங்கள் MATCH உட்பிரிவுகள் ஒன்றுக்கொன்று தொடர்புடையவை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.

திறமையற்றது:

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

              
                Copy
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்டது (நபர் மற்றும் தயாரிப்புக்கு இடையே ஒரு உறவு இருந்தால்):

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

              
                Copy
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்ட பதிப்பில், Person மற்றும் Product முனைகளை இணைக்க ஒரு உறவைப் (PURCHASED) பயன்படுத்துகிறோம், கார்டீசியன் தயாரிப்பைத் தவிர்க்கிறோம்.

6. APOC நடைமுறைகள் மற்றும் செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துதல்

APOC (Awesome Procedures On Cypher) நூலகம் சைஃபரின் திறன்களை மேம்படுத்தவும் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உதவும் பயனுள்ள நடைமுறைகள் மற்றும் செயல்பாடுகளின் தொகுப்பை வழங்குகிறது. APOC தரவு இறக்குமதி/ஏற்றுமதி, வரைபட மறுசீரமைப்பு மற்றும் பலவற்றிற்கான செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கியது.

எடுத்துக்காட்டு: தொகுதி செயலாக்கத்திற்கு apoc.periodic.iterate-ஐப் பயன்படுத்துதல்

            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
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டு OldNode-இலிருந்து NewNode-க்கு தரவை தொகுதிகளாக மாற்றுவதற்கு apoc.periodic.iterate-ஐப் பயன்படுத்துவதைக் காட்டுகிறது. இது அனைத்து முனைகளையும் ஒரே பரிவர்த்தனையில் செயலாக்குவதை விட மிகவும் திறமையானது.

7. தரவுத்தள உள்ளமைவைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்

நியோ4ஜெ-யின் உள்ளமைவும் வினவல் செயல்திறனை பாதிக்கலாம். முக்கிய உள்ளமைவுகள் பின்வருமாறு:

• Heap Size: நியோ4ஜெ-க்கு போதுமான ஹீப் நினைவகத்தை ஒதுக்கவும். dbms.memory.heap.max_size அமைப்பைப் பயன்படுத்தவும்.
• Page Cache: பக்க தற்காலிகச் சேமிப்பு அடிக்கடி அணுகப்படும் தரவை நினைவகத்தில் சேமிக்கிறது. சிறந்த செயல்திறனுக்காக பக்க தற்காலிகச் சேமிப்பின் அளவை (dbms.memory.pagecache.size) அதிகரிக்கவும்.
• Transaction Logging: செயல்திறன் மற்றும் தரவு நீடித்து நிலைத்தன்மையை சமநிலைப்படுத்த பரிவர்த்தனை பதிவு அமைப்புகளை சரிசெய்யவும்.

மேம்பட்ட மேம்படுத்தல் நுட்பங்கள்

சிக்கலான வரைபட பயன்பாடுகளுக்கு, மேலும் மேம்பட்ட மேம்படுத்தல் நுட்பங்கள் தேவைப்படலாம்.

1. வரைபட தரவு மாடலிங்

உங்கள் வரைபடத் தரவை நீங்கள் மாதிரியாக்கும் விதம் வினவல் செயல்திறனில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும். பின்வரும் கொள்கைகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

• சரியான முனை மற்றும் உறவு வகைகளைத் தேர்வு செய்யவும்: உங்கள் தரவு களத்தில் உள்ள உறவுகள் மற்றும் நிறுவனங்களைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் உங்கள் வரைபடத் திட்டத்தை வடிவமைக்கவும்.
• லேபிள்களை திறம்பட பயன்படுத்தவும்: முனைகள் மற்றும் உறவுகளை வகைப்படுத்த லேபிள்களைப் பயன்படுத்தவும். இது நியோ4ஜெ முனைகளை அவற்றின் வகையின் அடிப்படையில் விரைவாக வடிகட்ட அனுமதிக்கிறது.
• அதிகப்படியான பண்பு பயன்பாட்டைத் தவிர்க்கவும்: பண்புகள் பயனுள்ளதாக இருந்தாலும், அதிகப்படியான பயன்பாடு வினவல் செயல்திறனை மெதுவாக்கக்கூடும். அடிக்கடி வினவப்படும் தரவைக் குறிக்க உறவுகளைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• தரவை டிநார்மலைஸ் செய்யவும்: சில சமயங்களில், தரவை டிநார்மலைஸ் செய்வது இணைப்புகளின் தேவையைக் குறைப்பதன் மூலம் வினவல் செயல்திறனை மேம்படுத்தும். இருப்பினும், தரவு மிகைமை மற்றும் நிலைத்தன்மை குறித்து கவனமாக இருங்கள்.

2. சேமிக்கப்பட்ட நடைமுறைகள் மற்றும் பயனர் வரையறுக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துதல்

சேமிக்கப்பட்ட நடைமுறைகள் மற்றும் பயனர் வரையறுக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் (UDFs) சிக்கலான தர்க்கத்தை உள்ளடக்கவும், அதை நியோ4ஜெ தரவுத்தளத்திற்குள் நேரடியாக செயல்படுத்தவும் உங்களை அனுமதிக்கின்றன. இது நெட்வொர்க் மேல்சுமையைக் குறைப்பதன் மூலமும், நியோ4ஜெ குறியீட்டின் செயலாக்கத்தை மேம்படுத்த அனுமதிப்பதன் மூலமும் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம்.

எடுத்துக்காட்டு (ஜாவாவில் ஒரு UDF-ஐ உருவாக்குதல்):

            @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
              
            
          

நீங்கள் பின்னர் சைஃபரிலிருந்து UDF-ஐ அழைக்கலாம்:

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

              
                Copy
              
            
          

3. வரைபட நெறிமுறைகளைப் பயன்படுத்துதல்

நியோ4ஜெ பேஜ்ரேங்க், குறுகிய பாதை மற்றும் சமூகக் கண்டறிதல் போன்ற பல்வேறு வரைபட நெறிமுறைகளுக்கு உள்ளமைக்கப்பட்ட ஆதரவை வழங்குகிறது. இந்த நெறிமுறைகள் உறவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் உங்கள் வரைபடத் தரவிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுப்பதற்கும் பயன்படுத்தப்படலாம்.

எடுத்துக்காட்டு: பேஜ்ரேங்க் கணக்கிடுதல்

            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. செயல்திறன் கண்காணிப்பு மற்றும் சரிசெய்தல்

உங்கள் நியோ4ஜெ தரவுத்தளத்தின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, மேம்படுத்துவதற்கான பகுதிகளைக் கண்டறியவும். பின்வரும் கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்:

• Neo4j Browser: வினவல்களைச் செயல்படுத்துவதற்கும் செயல்திறனைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் ஒரு வரைகலை இடைமுகத்தை வழங்குகிறது.
• Neo4j Bloom: உங்கள் வரைபடத் தரவைக் காட்சிப்படுத்தவும் ஊடாடவும் உங்களை அனுமதிக்கும் ஒரு வரைபட ஆய்வு கருவி.
• Neo4j Monitoring: வினவல் செயலாக்க நேரம், CPU பயன்பாடு, நினைவகப் பயன்பாடு மற்றும் வட்டு I/O போன்ற முக்கிய அளவீடுகளைக் கண்காணிக்கவும்.
• Neo4j Logs: பிழைகள் மற்றும் எச்சரிக்கைகளுக்கு நியோ4ஜெ பதிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும்.
• வினவல்களைத் தவறாமல் மதிப்பாய்வு செய்து மேம்படுத்தவும்: மெதுவான வினவல்களைக் கண்டறிந்து, இந்த வழிகாட்டியில் விவரிக்கப்பட்டுள்ள மேம்படுத்தல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.

நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகள்

நியோ4ஜெ வினவல் மேம்படுத்தலின் சில நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகளை ஆராய்வோம்.

1. மின்-வணிக பரிந்துரை இயந்திரம்

ஒரு மின்-வணிக தளம் ஒரு பரிந்துரை இயந்திரத்தை உருவாக்க நியோ4ஜெ-ஐப் பயன்படுத்துகிறது. வரைபடம் User முனைகள், Product முனைகள் மற்றும் PURCHASED உறவுகளைக் கொண்டுள்ளது. தளம் அடிக்கடி ஒன்றாக வாங்கப்படும் தயாரிப்புகளைப் பரிந்துரைக்க விரும்புகிறது.

ஆரம்ப வினவல் (மெதுவானது):

            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
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்ட வினவல் (வேகமானது):

            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
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்ட வினவலில், ஒவ்வொரு ஆர்டரிலும் உள்ள தயாரிப்புகளைச் சேகரிக்க WITH உட்பிரிவைப் பயன்படுத்துகிறோம், பின்னர் வெவ்வேறு தயாரிப்புகளுக்கு இடையிலான இணை-வாங்குதல்களைக் கண்டறிகிறோம். இது ஆரம்ப வினவலை விட மிகவும் திறமையானது, இது வாங்கப்பட்ட அனைத்து தயாரிப்புகளுக்கும் இடையில் ஒரு கார்டீசியன் தயாரிப்பை உருவாக்குகிறது.

2. சமூக வலைப்பின்னல் பகுப்பாய்வு

ஒரு சமூக வலைப்பின்னல் பயனர்களுக்கு இடையிலான இணைப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்ய நியோ4ஜெ-ஐப் பயன்படுத்துகிறது. வரைபடம் Person முனைகள் மற்றும் FRIENDS_WITH உறவுகளைக் கொண்டுள்ளது. தளம் நெட்வொர்க்கில் செல்வாக்கு செலுத்துபவர்களைக் கண்டறிய விரும்புகிறது.

ஆரம்ப வினவல் (மெதுவானது):

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

              
                Copy
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்ட வினவல் (வேகமானது):

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

              
                Copy
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்ட வினவலில், நண்பர்களின் எண்ணிக்கையை நேரடியாகக் கணக்கிட size() செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துகிறோம். இது ஆரம்ப வினவலை விட மிகவும் திறமையானது, இது அனைத்து FRIENDS_WITH உறவுகளையும் கடந்து செல்ல வேண்டும்.

கூடுதலாக, Person லேபிளில் ஒரு குறியீட்டை உருவாக்குவது ஆரம்ப முனை தேடலை வேகப்படுத்தும்:

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

              
                Copy
              
            
          

3. அறிவு வரைபடத் தேடல்

ஒரு அறிவு வரைபடம் பல்வேறு நிறுவனங்கள் மற்றும் அவற்றின் உறவுகள் பற்றிய தகவல்களைச் சேமிக்க நியோ4ஜெ-ஐப் பயன்படுத்துகிறது. தளம் தொடர்புடைய நிறுவனங்களைக் கண்டறிவதற்கான ஒரு தேடல் இடைமுகத்தை வழங்க விரும்புகிறது.

ஆரம்ப வினவல் (மெதுவானது):

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

              
                Copy
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்ட வினவல் (வேகமானது):

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

              
                Copy
              
            
          

மேம்படுத்தப்பட்ட வினவலில், உறவுப் பயணத்தின் ஆழத்தை (*1..3) குறிப்பிடுகிறோம், இது கடந்து செல்ல வேண்டிய உறவுகளின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. இது ஆரம்ப வினவலை விட மிகவும் திறமையானது, இது சாத்தியமான அனைத்து உறவுகளையும் கடந்து செல்கிறது.

மேலும், `name` பண்பில் ஒரு முழுஉரை குறியீட்டைப் பயன்படுத்துவது ஆரம்ப முனை தேடலை விரைவுபடுத்தும்:

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

              
                Copy
              
            
          

முடிவுரை

உயர் செயல்திறன் கொண்ட வரைபட பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு நியோ4ஜெ வினவல் மேம்படுத்தல் அவசியம். சைஃபர் வினவல் செயலாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வது, குறியீட்டு உத்திகளைப் பயன்படுத்துவது, செயல்திறன் சுயவிவரக் கருவிகளைப் பயன்படுத்துவது மற்றும் பல்வேறு மேம்படுத்தல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், உங்கள் வினவல்களின் வேகத்தையும் செயல்திறனையும் கணிசமாக மேம்படுத்தலாம். உங்கள் தரவுத்தளத்தின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும், உங்கள் தரவு மற்றும் வினவல் பணிச்சுமைகள் உருவாகும்போது உங்கள் மேம்படுத்தல் உத்திகளை சரிசெய்யவும் நினைவில் கொள்ளுங்கள். இந்த வழிகாட்டி நியோ4ஜெ வினவல் மேம்படுத்தலில் தேர்ச்சி பெறுவதற்கும், அளவிடக்கூடிய மற்றும் செயல்திறன் மிக்க வரைபட பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கும் ஒரு உறுதியான அடித்தளத்தை வழங்குகிறது.

இந்த நுட்பங்களை செயல்படுத்துவதன் மூலம், உங்கள் நியோ4ஜெ வரைபட தரவுத்தளம் உகந்த செயல்திறனை வழங்குவதை உறுதிசெய்யலாம் மற்றும் உங்கள் நிறுவனத்திற்கு ஒரு மதிப்புமிக்க வளத்தை வழங்கலாம்.