通过Py2neo在Neo4j中建立关系非常缓慢

Question

我们在数据库中有5种不同类型的节点。最大的一个有~290k，最小的只有~3k。每个节点类型都有一个id字段，它们都被编入索引。我正在使用py2neo建立关系，但它非常慢（每秒插入约2个关系）

我使用从csv关系中读取的pandas，迭代每一行以创建包含在事务中的关系。我尝试在一次交易中批量输出10k创建语句，但似乎并没有提高很多速度。

以下是代码：

df = pd.read_csv(r"C:\relationship.csv",dtype = datatype, skipinitialspace=True, usecols=fields)
df.fillna('',inplace=True)

def f(node_1 ,rel_type, node_2):
    try:
        tx = graph.begin()
        tx.evaluate('MATCH (a {node_id:$label1}),(b {node_id:$label2}) MERGE (a)-[r:'+rel_type+']->(b)',
                    parameters = {'label1': node_1, 'label2': node_2})
        tx.commit()
    except Exception as e:
        print(str(e))

for index, row in df.iterrows():
    if(index%1000000 == 0):
        print(index)
    try:
        f(row["node_1"],row["rel_type"],row["node_2"])
    except:
        print("error index: " + index)

有人可以帮我解决我在这里做错了什么。谢谢！

Answer 1

您声明存在“5种不同类型的节点”（我将其解释为5个节点标签，在neo4j术语中）。此外，您声明他们的id属性已经编入索引。

但是你的f()函数没有生成使用标签的Cypher查询，也没有使用id属性。为了利用索引，您的Cypher查询必须指定节点标签和id值。

由于在执行MATCH时目前没有有效的方法来参数化标签，因此以下版本的f()函数会生成具有硬编码标签的Cypher查询（以及硬编码关系类型）：

def f(label_1, id_1, rel_type, label_2, id_2):
    try:
        tx = graph.begin()
        tx.evaluate(
                'MATCH' +
                '(a:' + label_1 + '{id:$id1}),' +
                '(b:' + label_2 + '{id:$id2}) ' +
                'MERGE (a)-[r:'+rel_type+']->(b)',
            parameters = {'id1': id_1, 'id2': id_2})
        tx.commit()
    except Exception as e:
        print(str(e))

调用f()的代码也必须更改为传递id和a的标签名称和b值。希望您的df行将包含该数据（或者您可以获得足够的信息来获取该数据）。

Answer 2

如果您的目标是获得更好的性能，那么您需要考虑一种不同的模式来加载这些，即批处理。您当前正在为每个关系运行一个Cypher MERGE语句，并在单独的函数调用中将其包装在自己的事务中。

通过查看每个事务或每个函数调用的多个语句来对这些进行批处理将减少网络跃点的数量并且应该提高性能。