用py2neo查询neo4j的写性能

Question

目前我正在努力寻找一种高效的方法，运行使用 py2neo 进行多个查询。我的问题是 python 中有大量需要写入 neo4j 的写入查询。

我现在尝试了多种方法来解决这个问题。对我来说最好的工作方法是以下一种：

from py2neo import Graph
queries = ["create (n) return id(n)","create (n) return id(n)",...] ## list of queries
g = Graph()
t = graph.begin(autocommit=False)
for idx, q in enumerate(queries):
    t.run(q)
    if idx % 100 == 0:
        t.commit()
        t = graph.begin(autocommit=False)
t.commit()

写查询还需要很长时间。我还尝试了来自 apoc 的运行 many 但没有成功，查询从未完成。我也尝试了自动提交的相同编写方法。有一个更好的方法吗？有什么技巧，比如先删除索引，然后插入数据后再添加索引？

-- 编辑：附加信息：

我正在使用 Neo4j 3.4、Py2neo v4 和 Python 3.7

Answer 1

您可能想阅读 Michael Hunger 的 tips and tricks for fast batched updates。

关键技巧是使用UNWIND将列表元素转换为行，然后逐行执行后续操作。

有支持功能可以轻松为您创建列表，例如range()。

例如，如果你想创建 10k 个节点并添加一个名称属性，然后 return 节点名称及其图形 ID，你可以这样做：

UNWIND range(1, 10000) as index
CREATE (n:Node {name:'Node ' + index})
RETURN n.name as name, id(n) as id

同样，如果您有大量数据要导入，您可以创建参数映射列表，调用查询，然后展开列表以立即对每个条目进行操作，类似于我们处理 CSV 文件的方式加载 CSV。

用py2neo查询neo4j的写性能

Query writing performance on neo4j with py2neo

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