Optimización del esquema de AWS Neptune: Billones de nodos y relaciones.
Estoy creando un grafo de AWS Neptune que eventualmente tendrá miles de millones de nodos y aristas. Con este volumen de datos, me preguntaba si existen algunas mejores prácticas al crear el esquema para optimizar las consultas. Una cosa en particular que me intriga es si hay una gran diferencia de rendimiento al hacer consultas por propiedad vs. por ID:
g.V().has('application', 'applicationId', 'application_123')...
vs.
g.V('application_123')...
Supongo que comenzar una consulta con el ID en un grafo con miles de millones de nodos y aristas sería considerablemente más rápido. Me preguntaba si alguien tiene experiencia con esto. En caso afirmativo, podría asignar IDs a mis nodos que conozco en el momento de la consulta, de esta manera siempre puedo consultar por ID. Por ejemplo, los nodos de aplicación tendrían IDs como application_123 y los nodos de teléfono tendrían IDs como phone_1234567890, donde (123) 456 7890 es el número de teléfono. ¿Mejoraría esto el rendimiento de las consultas? ¿Hay algo más que pueda hacer para mejorar el rendimiento de las consultas en un grafo con miles de millones de nodos y aristas?
davy.ai
Mejores prácticas para optimizar las consultas en los gráficos de AWS Neptune con miles de millones de nodos y bordes
Al crear un esquema para un gráfico de AWS Neptune con miles de millones de nodos y bordes, es importante considerar las mejores prácticas que pueden optimizar las consultas. Una consideración común es si consultar por propiedad o por ID.
Por ejemplo, la consulta
g.V().has('application', 'applicationId', 'application_123')busca todos los vértices que tengan la propiedadapplicationIdcon el valor"application_123". Por otro lado, la consultag.V('application_123')busca un vértice con el ID específico"application_123".En general, hacer consultas por ID es considerablemente más rápido, especialmente en gráficos con grandes cantidades de nodos y bordes. Por lo tanto, puede ser beneficioso asignar IDs a los nodos que se pueden consultar en tiempo de ejecución, como en el ejemplo dado donde los nodos de aplicación se les asignan IDs como
"application_123".Otras prácticas para optimizar el rendimiento de las consultas en gráficos grandes incluyen la partición efectiva de los datos, el uso de índices para acelerar las búsquedas y minimizar el tamaño de cada conjunto de resultados devuelto por las consultas. Además, puede ser útil utilizar técnicas como la exploración paralela de gráficos o la memoria caché para reducir la latencia de las consultas.
En general, al trabajar con gráficos a gran escala en AWS Neptune, es esencial considerar cuidadosamente las estrategias de optimización de consultas para garantizar un alto rendimiento y un uso eficiente de los recursos.