关于Neo4j和Cypher批量更新和批量插入优化的5个建议

原文链接: http://jexp.de/blog/2017/03/5-tips-tricks-for-fast-batched-updates-of-graph-structures-with-neo4j-and-cypher 注：我在测试后，对原文中的部分Cypher语句进行修改，使得其符合语法规则

当通过程序向图形化数据库中写入大量数据的时候，你会希望它能够高效的处理。

低效的方式

下面这些方式不是十分有效： - 将值直接写入到语句中，而不是通过参数的方式 - 每一个更新都通过一个Transaction发送一个请求 - 通过一个Transaction发送大量的单个请求 - 生成一个巨大复杂的语句（几百行），然后通过一个Transaction进行提交 - 在一个Transaction中，发送一个巨大的请求，会导致OOM错误

正确的方式

你需要构造尽可能小的请求，并且语句格式固定（这样可以利用缓存），然后通过参数方式进行使用。

每一个请求可以只修改一个属性，或者修改整个子图（上百个节点），但是它的语句结构必须是一致的，否则就不能使用缓存。

UNWIND – 救星

为了实现这个目标，你只需要在你单次请求的前面加上一个UNWIND语句。UNWIND会将大量的数据（高达10k或者50k条）分散成一行一行的，每一行都会包含每一次更新所需要的全部信息。

你添加一个{batch}参数，并且将它的值设置成一个Map列表，其中可以包含你的数据（10k或者50k条）。这些数据会被打包成一个完整的请求，并且符合语法结构，还用上了缓存（因为其结构一致）。

语法结构

输入：

{batch: [{row1},{row2},{row3},...10k]}

语句：

UNWIND {batch} as row // 基于每一行的Map数据，编写更新语句

示例

下面是一些示例

创建节点并写入属性

数据：

{batch: [{name:"Alice",age:32},{name:"Bob",age:42}]}

语句:

UNWIND {batch} as row CREATE (n:Label) SET n.name = row.name, n.age = row.age

Merge节点并写入属性

数据：

{batch: [{id:"alice@example.com",properties:{name:"Alice",age:32}},{id:"bob@example.com",properties:{name:"Bob",age:42}}]}

语句:

UNWIND {batch} as row MERGE (n:Label {id:row.id}) (ON CREATE) SET n.name = row.properties.name, n.age = row.properties.age

寻找节点，创建／Merge关系，并写入属性

数据：

{batch: [{from:"alice@example.com",to:"bob@example.com",properties:{since:2012}},{from:"alice@example.com",to:"charlie@example.com",properties:{since:2016}}]}

语句:

UNWIND {batch} as row MATCH (from:Label {from:row.from}) MATCH (to:Label {to:row.to}) CREATE/MERGE (from)-[rel:KNOWS]->(to) (ON CREATE) SET rel.since = row.properties.since

通过id或者id列表找节点

对于多叉树很好用

在这里我们只传入了一个单独的属性created。实际上你可以不传入任何属性，或者传入一个map的属性来进行更新。

数据：

{batch: [{from:123,to:[44,12,128],created:"2016-01-13"}, {from:34,to:[23,35,2983],created:"2016-01-15"},...]}

语句:

UNWIND {batch} as row MATCH (from) WHERE id(from) = row.from MATCH (to) WHERE id(from) IN row.to // list of ids CREATE/MERGE (from)-[rel:FOO]->(to) SET rel.created = row.created

更快更高效

下面是一些更多的技巧。

你可以传入一个Map，其中的key是节点id或者关系id。这样以来，通过id查找会变得更高效。

通过id更新已有的节点

数据：

{ batch : [{"1":334,"2":222,3:3840, ... 100k}]}

语句:

WITH {batch} as data, [k in keys({batch}) | toInt(k)] as ids MATCH (n) WHERE id(n) IN ids // 单个属性更新 SET n.count = data[toString(id(n))]

通过id更新已有的关系

数据：

{ batch : [{"1":334,"2":222,3:3840, ... 100k}]}

语句:

WITH {batch} as data, [k in keys({batch}) | toInt(k)] as ids MATCH ()-[rel]->() WHERE id(rel) IN ids SET rel.foo = data[toString(id(rel))]

有条件的创建数据

有些时候，你希望根据输入动态的创建数据。但是Cypher目前没有诸如WHEN或者IF的条件语句，CASE WHEN也只是一个表达式，因此，你必须使用一个我多年前想出来的技巧。

Cypher提供FOREACH语句，用来遍历列表中的每一个元素并分别执行更新操作。于是，一个包含0个元素或者1个元素的列表则可以看成一个条件表达式。因为当0个元素的时候，就不会执行遍历，而当1个元素的时候，就只执行一次遍历。

大致思路如下：

... FOREACH (_ IN CASE WHEN predicate THEN [true] ELSE [] END | ... update operations .... )

其中，列表中的true值可以是其他任何值，42，""，null等等。只要它是一个值，那么我们就可以得到一个非空的列表。

相似的，你也可以使用RANGE(1, CASE WHEN predicate THEN 1 ELSE 0 END)。当predicate的值为false的时候，就会范围一个空列表。或者，如果你喜欢使用filter，那么也可以通过filter(_ IN [1] WHERE predicate)来构造。

下面是一个完整的示例：

LOAD CSV FROM {url} AS row MATCH (o:Organization {name:row.org}) FOREACH (_ IN case when row.type = 'Person' then [1] else [] end| MERGE (p:Person {name:row.name}) CREATE (p)-[:WORKS_FOR]->(o) ) FOREACH (_ IN case when row.type = 'Agency' then [1] else [] end| MERGE (a:Agency {name:row.name}) CREATE (a)-[:WORKS_FOR]->(o) )

需要注意的是，在FOREACH内部创建的变量无法在外部访问。你需要再重新查询一次，或者你需要再FOREACH内完成全部更新操作。

使用APOC库

APOC库提供了很多有用的方法供你使用。在这里，我推荐下面3个方法：

创建节点和关系，并且可以动态设定标签和属性批量提交和更新动态创建或者操作Map，并赋给属性

动态创建节点和关系

通过apoc.create.node和apoc.create.relationship你可以动态的计算节点标签，关系类型和任意的属性。

标签是一个String数组属性就是一个Map UWNIND {batch} as row CALL apoc.create.node(row.labels, row.properties) yield node RETURN count(*)

在apoc.create.*方法中，也提供了设置／更新／删除属性和标签的功能。

UWNIND {batch} as row MATCH (from) WHERE id(n) = row.from MATCH (to:Label) where to.key = row.to CALL apoc.create.relationship(from, row.type, row.properties, to) yield rel RETURN count(*)

批量提交

在一开始j就提到了，大量的提交Transaction是有问题的。你可以用2G-4G的heap来更新百万条记录，但当量级更大了之后就会很困难了。在使用32G的heap下，我最大的Transaction可以达到10M的节点。

这时，apoc.periodic.iterate可以提供很大的帮助。

它的原理很简单：你有两个Cypher语句，第一条语句能够提供可操纵的数据并产生巨大的数据流，第二条语句执行真正的更新操作，它对每一个数据都进行一次更新操作，但是它只在处理一定数量的数据后才创建一个新的Transaction。

打个比方，假如你第一条语句返回了五百万个需要更新的节点，如果使用内部语句的话，那么每一个节点都会进行一次更新操作。但是如果你设置批处理大小为10k的话，那么每一个Transaction会批量更新10k的节点。

如果你的更新操作是相互独立的话（创建节点，更新属性或者更新独立的子图），那么你可以添加parallel:true来充分利用cpu。

比方说，你想计算多个物品的评分，并通过批处理的方式来更新属性，你应该按下面这样操作

call apoc.periodic.iterate(' MATCH (n:User)-[r1:LIKES]->(thing)<-[r2:RATED]-(m:User) WHERE id(n)<id(m) RETURN thing, avg( r1.rating + r2.rating ) as score ',' WITH {thing} as t SET t.score = {score} ', {batchSize:10000, parallel:true})

动态创建／更新Map

尽管Cypher为列表提供了相当遍历的操作，如range, collect, unwind, reduce, extract, filter, size等，但Map在有的时候也是需要进行创建和更改的。

apoc.map.*提供了一系列的方法来简化这个过程。

通过其他数据创建Map：

RETURN apoc.map.fromPairs([["alice",38],["bob",42],...​]) // {alice:38, bob: 42, ...} RETURN apoc.map.fromLists(["alice","bob",...],[38,42]) // {alice:38, bob: 42, ...} // groups nodes, relationships, maps by key, good for quick lookups by that key RETURN apoc.map.groupBy([{name:"alice",gender:"female"},{name:"bob",gender:"male"}],"gender") // {female:{name:"alice",gender:"female"}, male:{name:"bob",gender:"male"}} RETURN apoc.map.groupByMulti([{name:"alice",gender:"female"},{name:"bob",gender:"male"},{name:"Jane",gender:"female"}],"gender") // {female:[{name:"alice",gender:"female"},{name:"jane",gender:"female"}], male:[{name:"bob",gender:"male"}]}

更新Map:

RETURN apoc.map.merge({alice: 38},{bob:42}) // {alice:38, bob: 42} RETURN apoc.map.setKey({alice:38},"bob",42) // {alice:38, bob: 42} RETURN apoc.map.removeKey({alice:38, bob: 42},"alice") // {bob: 42} RETURN apoc.map.removeKey({alice:38, bob: 42},["alice","bob","charlie"]) // {} // remove the given keys and values, good for data from load-csv/json/jdbc/xml RETURN apoc.map.clean({name: "Alice", ssn:2324434, age:"n/a", location:""},["ssn"],["n/a",""]) // {name:"Alice"}

结论

通过上面这些方式，我能够快速的执行更新操作。当然，你也可以组合这些方法，来实现更复杂的操作。