M

MLOG

తెలుగు

వేగవంతమైన మరియు మరింత సమర్థవంతమైన గ్రాఫ్ డేటాబేస్ పనితీరు కోసం నియో4జె క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్‌లో నైపుణ్యం సాధించండి. సైఫర్ ఉత్తమ పద్ధతులు, ఇండెక్సింగ్ వ్యూహాలు, ప్రొఫైలింగ్ పద్ధతులు మరియు అధునాతన ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులను నేర్చుకోండి.

గ్రాఫ్ డేటాబేస్‌లు: నియో4జె క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ – ఒక సమగ్ర మార్గదర్శి

గ్రాఫ్ డేటాబేస్‌లు, ముఖ్యంగా నియో4జె, ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడిన డేటాను నిర్వహించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి బాగా ప్రాచుర్యం పొందాయి. అయితే, డేటాసెట్‌లు పెరిగేకొద్దీ, సమర్థవంతమైన క్వెరీ ఎగ్జిక్యూషన్ చాలా కీలకం అవుతుంది. ఈ మార్గదర్శి నియో4జె క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులపై ఒక సమగ్ర అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది, ఇది అధిక-పనితీరు గల గ్రాఫ్ అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ ప్రాముఖ్యతను అర్థం చేసుకోవడం

సరైన క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ లేకుండా, నియో4జె క్వెరీలు నెమ్మదిగా మరియు వనరులను ఎక్కువగా వినియోగించేవిగా మారతాయి, ఇది అప్లికేషన్ పనితీరు మరియు స్కేలబిలిటీపై ప్రభావం చూపుతుంది. ఆప్టిమైజేషన్‌లో సైఫర్ క్వెరీ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను అర్థం చేసుకోవడం, ఇండెక్సింగ్ వ్యూహాలను ఉపయోగించడం మరియు పనితీరు ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించడం వంటివి ఉంటాయి. ఖచ్చితమైన ఫలితాలను నిర్ధారిస్తూనే ఎగ్జిక్యూషన్ సమయాన్ని మరియు వనరుల వినియోగాన్ని తగ్గించడం దీని లక్ష్యం.

క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ ఎందుకు ముఖ్యం

సైఫర్ క్వెరీ లాంగ్వేజ్ ఫండమెంటల్స్

సైఫర్ అనేది నియో4జె యొక్క డిక్లరేటివ్ క్వెరీ లాంగ్వేజ్, ఇది గ్రాఫ్ నమూనాలు మరియు సంబంధాలను వ్యక్తీకరించడానికి రూపొందించబడింది. సమర్థవంతమైన క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ వైపు మొదటి అడుగు సైఫర్‌ను అర్థం చేసుకోవడం.

ప్రాథమిక సైఫర్ సింటాక్స్

ఇక్కడ ప్రాథమిక సైఫర్ సింటాక్స్ అంశాల సంక్షిప్త అవలోకనం ఉంది:

సాధారణ సైఫర్ క్లాజులు

నియో4జె క్వెరీ ఎగ్జిక్యూషన్ ప్లాన్

ఆప్టిమైజేషన్ కోసం నియో4జె క్వెరీలను ఎలా అమలు చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. నియో4జె డేటాను తిరిగి పొందడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి సరైన మార్గాన్ని నిర్ణయించడానికి క్వెరీ ఎగ్జిక్యూషన్ ప్లాన్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. మీరు EXPLAIN మరియు PROFILE కమాండ్లను ఉపయోగించి ఎగ్జిక్యూషన్ ప్లాన్‌ను చూడవచ్చు.

EXPLAIN vs. PROFILE

ఎగ్జిక్యూషన్ ప్లాన్‌ను అర్థం చేసుకోవడం

ఎగ్జిక్యూషన్ ప్లాన్ ఆపరేటర్ల శ్రేణిని కలిగి ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి ఒక నిర్దిష్ట పనిని చేస్తుంది. సాధారణ ఆపరేటర్లలో ఇవి ఉన్నాయి:

ఎగ్జిక్యూషన్ ప్లాన్‌ను విశ్లేషించడం ద్వారా ఫుల్ నోడ్ స్కాన్‌లు లేదా అనవసరమైన ఫిల్టరింగ్ వంటి అసమర్థమైన కార్యకలాపాలను వెల్లడించవచ్చు, వీటిని ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు.

ఉదాహరణ: ఒక ఎగ్జిక్యూషన్ ప్లాన్‌ను విశ్లేషించడం

కింది సైఫర్ క్వెరీని పరిగణించండి:

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

EXPLAIN అవుట్‌పుట్ ఒక NodeByLabelScan ను తర్వాత ఒక Expand(All) ను చూపవచ్చు. ఇది నియో4జె FRIENDS_WITH రిలేషన్‌షిప్‌లను ట్రావర్స్ చేయడానికి ముందు 'Alice' ను కనుగొనడానికి అన్ని Person నోడ్లను స్కాన్ చేస్తుందని సూచిస్తుంది. name ప్రాపర్టీపై ఇండెక్స్ లేకుండా, ఇది అసమర్థమైనది.

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

PROFILE ను అమలు చేయడం ఎగ్జిక్యూషన్ గణాంకాలను అందిస్తుంది, ప్రతి ఆపరేషన్‌పై వెచ్చించిన సమయం మరియు డేటాబేస్ హిట్‌ల సంఖ్యను వెల్లడిస్తుంది, ఇది అడ్డంకిని మరింత నిర్ధారిస్తుంది.

ఇండెక్సింగ్ వ్యూహాలు

ప్రాపర్టీ విలువల ఆధారంగా నోడ్లు మరియు రిలేషన్‌షిప్‌లను త్వరగా గుర్తించడానికి నియో4జెకి అనుమతించడం ద్వారా క్వెరీ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఇండెక్స్‌లు చాలా ముఖ్యమైనవి. ఇండెక్స్‌లు లేకుండా, నియో4జె తరచుగా ఫుల్ స్కాన్‌లను ఆశ్రయిస్తుంది, ఇవి పెద్ద డేటాసెట్‌లకు నెమ్మదిగా ఉంటాయి.

నియో4జెలోని ఇండెక్స్ రకాలు

ఇండెక్స్‌లను సృష్టించడం మరియు నిర్వహించడం

మీరు సైఫర్ కమాండ్లను ఉపయోగించి ఇండెక్స్‌లను సృష్టించవచ్చు:

B-tree Index:

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

Composite Index:

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

Fulltext Index:

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

Point Index:

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

మీరు SHOW INDEXES కమాండ్‌ను ఉపయోగించి ఇప్పటికే ఉన్న ఇండెక్స్‌లను జాబితా చేయవచ్చు:

SHOW INDEXES

మరియు DROP INDEX కమాండ్‌ను ఉపయోగించి ఇండెక్స్‌లను తొలగించవచ్చు:

DROP INDEX PersonName

ఇండెక్సింగ్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు

ఉదాహరణ: పనితీరు కోసం ఇండెక్సింగ్

Person నోడ్లు మరియు FRIENDS_WITH రిలేషన్‌షిప్‌లతో ఒక సోషల్ నెట్‌వర్క్ గ్రాఫ్‌ను పరిగణించండి. మీరు తరచుగా ఒక నిర్దిష్ట వ్యక్తి స్నేహితుల కోసం పేరు ద్వారా క్వెరీ చేస్తే, Person నోడ్ యొక్క name ప్రాపర్టీపై ఒక ఇండెక్స్‌ను సృష్టించడం పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది.

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

ఇండెక్స్‌ను సృష్టించిన తర్వాత, కింది క్వెరీ చాలా వేగంగా అమలు అవుతుంది:

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

ఇండెక్స్‌ను సృష్టించడానికి ముందు మరియు తర్వాత PROFILE ను ఉపయోగించడం పనితీరు మెరుగుదలని ప్రదర్శిస్తుంది.

సైఫర్ క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు

ఇండెక్సింగ్‌తో పాటు, అనేక సైఫర్ క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయి.

1. సరైన MATCH నమూనాను ఉపయోగించడం

మీ MATCH నమూనాలోని మూలకాల క్రమం పనితీరుపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. ప్రాసెస్ చేయవలసిన నోడ్లు మరియు రిలేషన్‌షిప్‌ల సంఖ్యను తగ్గించడానికి అత్యంత ఎంపిక చేసిన ప్రమాణాలతో ప్రారంభించండి.

అసమర్థమైనది:

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడినది:

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన వెర్షన్‌లో, మేము category ప్రాపర్టీతో Product నోడ్‌తో ప్రారంభిస్తాము, ఇది అన్ని నోడ్లను స్కాన్ చేసి, ఆపై నగరం ద్వారా ఫిల్టర్ చేయడం కంటే ఎక్కువ ఎంపికగా ఉండే అవకాశం ఉంది.

2. డేటా బదిలీని తగ్గించడం

అనవసరమైన డేటాను తిరిగి ఇవ్వడం మానుకోండి. RETURN క్లాజ్‌లో మీకు అవసరమైన ప్రాపర్టీలను మాత్రమే ఎంచుకోండి.

అసమర్థమైనది:

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడినది:

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

కేవలం name మరియు email ప్రాపర్టీలను మాత్రమే తిరిగి ఇవ్వడం బదిలీ చేయబడిన డేటా మొత్తాన్ని తగ్గిస్తుంది, పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.

3. మధ్యంతర ఫలితాల కోసం WITH ఉపయోగించడం

WITH క్లాజ్ మిమ్మల్ని బహుళ MATCH క్లాజులను ఒకదానికొకటి జత చేయడానికి మరియు మధ్యంతర ఫలితాలను పాస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. సంక్లిష్టమైన క్వెరీలను చిన్న, మరింత నిర్వహించదగిన దశలుగా విభజించడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది.

ఉదాహరణ: తరచుగా కలిసి కొనుగోలు చేయబడే ఉత్పత్తులను కనుగొనండి.

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 క్లాజ్ ప్రతి ఆర్డర్‌లోని ఉత్పత్తులను సేకరించడానికి, ఒకటి కంటే ఎక్కువ ఉత్పత్తులు ఉన్న ఆర్డర్‌లను ఫిల్టర్ చేయడానికి, ఆపై విభిన్న ఉత్పత్తుల మధ్య సహ-కొనుగోళ్లను కనుగొనడానికి మనకు అనుమతిస్తుంది.

4. పారామీటరైజ్డ్ క్వెరీలను ఉపయోగించడం

పారామీటరైజ్డ్ క్వెరీలు సైఫర్ ఇంజెక్షన్ దాడులను నివారిస్తాయి మరియు నియో4జె క్వెరీ ఎగ్జిక్యూషన్ ప్లాన్‌ను తిరిగి ఉపయోగించడానికి అనుమతించడం ద్వారా పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయి. క్వెరీ స్ట్రింగ్‌లో విలువలను నేరుగా పొందుపరచడానికి బదులుగా పారామీటర్లను ఉపయోగించండి.

ఉదాహరణ (నియో4జె డ్రైవర్లను ఉపయోగించి):

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

ఇక్కడ, $name అనేది క్వెరీకి పాస్ చేయబడిన ఒక పారామీటర్. ఇది నియో4జె క్వెరీ ఎగ్జిక్యూషన్ ప్లాన్‌ను కాష్ చేయడానికి మరియు name యొక్క విభిన్న విలువల కోసం దాన్ని తిరిగి ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది.

5. కార్టెసియన్ ఉత్పత్తులను నివారించడం

మీరు ఒక క్వెరీలో బహుళ స్వతంత్ర MATCH క్లాజులను కలిగి ఉన్నప్పుడు కార్టెసియన్ ఉత్పత్తులు ఏర్పడతాయి. ఇది అనవసరమైన కాంబినేషన్‌ల పెద్ద సంఖ్యలో ఉత్పత్తి కావడానికి దారితీస్తుంది, ఇది క్వెరీ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను గణనీయంగా నెమ్మదింపజేస్తుంది. మీ MATCH క్లాజులు ఒకదానికొకటి సంబంధం కలిగి ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోండి.

అసమర్థమైనది:

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడినది (Person మరియు Product మధ్య సంబంధం ఉంటే):

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన వెర్షన్‌లో, Person మరియు Product నోడ్లను కనెక్ట్ చేయడానికి మేము ఒక రిలేషన్‌షిప్ (PURCHASED) ను ఉపయోగిస్తాము, కార్టెసియన్ ఉత్పత్తిని నివారిస్తాము.

6. APOC ప్రొసీజర్స్ మరియు ఫంక్షన్లను ఉపయోగించడం

APOC (Awesome Procedures On Cypher) లైబ్రరీ సైఫర్ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచగల మరియు పనితీరును మెరుగుపరచగల ఉపయోగకరమైన ప్రొసీజర్స్ మరియు ఫంక్షన్ల సమాహారాన్ని అందిస్తుంది. APOC లో డేటా దిగుమతి/ఎగుమతి, గ్రాఫ్ రీఫ్యాక్టరింగ్ మరియు మరిన్నింటి కోసం కార్యాచరణలు ఉన్నాయి.

ఉదాహరణ: బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం apoc.periodic.iterate ఉపయోగించడం

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

ఈ ఉదాహరణ OldNode నుండి NewNode కు డేటాను బ్యాచ్‌లలో తరలించడానికి apoc.periodic.iterate ను ఉపయోగించడాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. ఇది అన్ని నోడ్లను ఒకే లావాదేవీలో ప్రాసెస్ చేయడం కంటే చాలా సమర్థవంతమైనది.

7. డేటాబేస్ కాన్ఫిగరేషన్‌ను పరిగణించండి

నియో4జె యొక్క కాన్ఫిగరేషన్ కూడా క్వెరీ పనితీరుపై ప్రభావం చూపుతుంది. ముఖ్య కాన్ఫిగరేషన్‌లలో ఇవి ఉన్నాయి:

అధునాతన ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు

సంక్లిష్టమైన గ్రాఫ్ అప్లికేషన్‌ల కోసం, మరింత అధునాతన ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు అవసరం కావచ్చు.

1. గ్రాఫ్ డేటా మోడలింగ్

మీరు మీ గ్రాఫ్ డేటాను మోడల్ చేసే విధానం క్వెరీ పనితీరుపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. కింది సూత్రాలను పరిగణించండి:

2. స్టోర్డ్ ప్రొసీజర్స్ మరియు యూజర్-డిఫైన్డ్ ఫంక్షన్లను ఉపయోగించడం

స్టోర్డ్ ప్రొసీజర్స్ మరియు యూజర్-డిఫైన్డ్ ఫంక్షన్లు (UDFs) సంక్లిష్టమైన లాజిక్‌ను ఎన్‌కాప్సులేట్ చేయడానికి మరియు దాన్ని నేరుగా నియో4జె డేటాబేస్‌లో అమలు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. ఇది నెట్‌వర్క్ ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గించడం మరియు కోడ్ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి నియో4జెకి అనుమతించడం ద్వారా పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.

ఉదాహరణ (జావాలో ఒక UDF ను సృష్టించడం):

@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) {
  // దూరం గణన యొక్క ఇంప్లిమెంటేషన్
  return calculateDistance(lat1, lon1, lat2, lon2);
}

మీరు సైఫర్ నుండి UDF ను కాల్ చేయవచ్చు:

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

3. గ్రాఫ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించడం

నియో4జె పేజ్‌ర్యాంక్, షార్టెస్ట్ పాత్, మరియు కమ్యూనిటీ డిటెక్షన్ వంటి వివిధ గ్రాఫ్ అల్గారిథమ్‌లకు అంతర్నిర్మిత మద్దతును అందిస్తుంది. ఈ అల్గారిథమ్‌లను సంబంధాలను విశ్లేషించడానికి మరియు మీ గ్రాఫ్ డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.

ఉదాహరణ: పేజ్‌ర్యాంక్ గణన

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. పనితీరు పర్యవేక్షణ మరియు ట్యూనింగ్

మీ నియో4జె డేటాబేస్ పనితీరును నిరంతరం పర్యవేక్షించండి మరియు మెరుగుదల కోసం ప్రాంతాలను గుర్తించండి. కింది సాధనాలు మరియు పద్ధతులను ఉపయోగించండి:

వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు

నియో4జె క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క కొన్ని వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలను పరిశీలిద్దాం.

1. ఇ-కామర్స్ సిఫార్సు ఇంజిన్

ఒక ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్ ఒక సిఫార్సు ఇంజిన్‌ను నిర్మించడానికి నియో4జెను ఉపయోగిస్తుంది. గ్రాఫ్‌లో User నోడ్లు, Product నోడ్లు, మరియు PURCHASED రిలేషన్‌షిప్‌లు ఉంటాయి. ప్లాట్‌ఫారమ్ తరచుగా కలిసి కొనుగోలు చేయబడే ఉత్పత్తులను సిఫార్సు చేయాలనుకుంటోంది.

ప్రారంభ క్వెరీ (నెమ్మదిగా):

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన క్వెరీ (వేగంగా):

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన క్వెరీలో, మేము ప్రతి ఆర్డర్‌లోని ఉత్పత్తులను సేకరించడానికి WITH క్లాజ్‌ను ఉపయోగిస్తాము మరియు ఆపై విభిన్న ఉత్పత్తుల మధ్య సహ-కొనుగోళ్లను కనుగొంటాము. ఇది ప్రారంభ క్వెరీ కంటే చాలా సమర్థవంతమైనది, ఇది అన్ని కొనుగోలు చేసిన ఉత్పత్తుల మధ్య కార్టెసియన్ ఉత్పత్తిని సృష్టిస్తుంది.

2. సోషల్ నెట్‌వర్క్ విశ్లేషణ

ఒక సోషల్ నెట్‌వర్క్ వినియోగదారుల మధ్య కనెక్షన్‌లను విశ్లేషించడానికి నియో4జెను ఉపయోగిస్తుంది. గ్రాఫ్‌లో Person నోడ్లు మరియు FRIENDS_WITH రిలేషన్‌షిప్‌లు ఉంటాయి. ప్లాట్‌ఫారమ్ నెట్‌వర్క్‌లో ప్రభావశీలులను కనుగొనాలనుకుంటోంది.

ప్రారంభ క్వెరీ (నెమ్మదిగా):

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన క్వెరీ (వేగంగా):

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన క్వెరీలో, మేము నేరుగా స్నేహితుల సంఖ్యను లెక్కించడానికి size() ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగిస్తాము. ఇది ప్రారంభ క్వెరీ కంటే మరింత సమర్థవంతమైనది, దీనికి అన్ని FRIENDS_WITH రిలేషన్‌షిప్‌లను ట్రావర్స్ చేయడం అవసరం.

అదనంగా, Person లేబుల్‌పై ఒక ఇండెక్స్‌ను సృష్టించడం ప్రారంభ నోడ్ శోధనను వేగవంతం చేస్తుంది:

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

3. నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్ సెర్చ్

ఒక నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్ వివిధ ఎంటిటీలు మరియు వాటి సంబంధాల గురించి సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడానికి నియో4జెను ఉపయోగిస్తుంది. ప్లాట్‌ఫారమ్ సంబంధిత ఎంటిటీలను కనుగొనడానికి ఒక సెర్చ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందించాలనుకుంటోంది.

ప్రారంభ క్వెరీ (నెమ్మదిగా):

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన క్వెరీ (వేగంగా):

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

ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన క్వెరీలో, మేము రిలేషన్‌షిప్ ట్రావర్సల్ యొక్క లోతును (*1..3) నిర్దేశిస్తాము, ఇది ట్రావర్స్ చేయవలసిన రిలేషన్‌షిప్‌ల సంఖ్యను పరిమితం చేస్తుంది. ఇది ప్రారంభ క్వెరీ కంటే మరింత సమర్థవంతమైనది, ఇది అన్ని సాధ్యమైన రిలేషన్‌షిప్‌లను ట్రావర్స్ చేస్తుంది.

ఇంకా, `name` ప్రాపర్టీపై ఫుల్‌టెక్స్ట్ ఇండెక్స్‌ను ఉపయోగించడం ప్రారంభ నోడ్ శోధనను వేగవంతం చేస్తుంది:

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

ముగింపు

అధిక-పనితీరు గల గ్రాఫ్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి నియో4జె క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ చాలా అవసరం. సైఫర్ క్వెరీ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను అర్థం చేసుకోవడం, ఇండెక్సింగ్ వ్యూహాలను ఉపయోగించడం, పనితీరు ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించడం మరియు వివిధ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులను వర్తింపజేయడం ద్వారా, మీరు మీ క్వెరీల వేగాన్ని మరియు సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరచవచ్చు. మీ డేటాబేస్ పనితీరును నిరంతరం పర్యవేక్షించడం మరియు మీ డేటా మరియు క్వెరీ వర్క్‌లోడ్‌లు అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ మీ ఆప్టిమైజేషన్ వ్యూహాలను సర్దుబాటు చేయడం గుర్తుంచుకోండి. ఈ మార్గదర్శి నియో4జె క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్‌లో నైపుణ్యం సాధించడానికి మరియు స్కేలబుల్ మరియు పనితీరు గల గ్రాఫ్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి ఒక దృఢమైన పునాదిని అందిస్తుంది.

ఈ పద్ధతులను అమలు చేయడం ద్వారా, మీరు మీ నియో4జె గ్రాఫ్ డేటాబేస్ సరైన పనితీరును అందిస్తుందని మరియు మీ సంస్థకు ఒక విలువైన వనరుగా ఉంటుందని నిర్ధారించుకోవచ్చు.