graph-databases - 如何优化 ArangoDB 中的图遍历？

Question

我主要想问这个问题:“ArangoDB 是一个真正的图形数据库吗？”

但是，这个问题听起来很令人反感。

你们，triAGENS 的人们，在创建“多范式”数据库方面做得非常出色。作为 PostgreSQL、PostGIS、MongoDB 和 Neo4J/Titan 的用户，我真的很高兴看到一个“一体化”解决方案:)

但问题仍然存在，基本上在 ArangoDB 中创建一个图需要创建两个单独的集合:一个用于边，一个用于顶点，因此，据我所知，这已经意味着顶点和相关边不是“物理上”的邻居。

此外，即使在创建适当的索引之后，我在 Gremlin 中执行此类操作时仍面临一些严重的性能问题

g.v('an_id').out('likes').in('likes').count()

大约 3 秒(感知时间)后返回结果

我以为我不太了解 Gremlin 和 Blueprint/ArangoDB 的工作原理，因此我尝试使用 AQL 重写相同的查询:

LET lst = (FOR e1 in NEIGHBORS(vertices, edges, "an_id", "outbound", [ { "$label": "likes" } ] )
    FOR e2 in NEIGHBORS(vertices, edges, e1.edge._to, "inbound", [ { "$label": "likes" } ] )
        RETURN 1
    )
RETURN length(lst)

这给我带来了相同数量级的延迟。

如果我尝试在 Titan 或 Neo4j 数据库上运行相同的查询(具有完全相同的数据)，查询几乎立即返回(感知时间:<200ms)

因此，在我看来，ArangoDB 图形功能是“传统文档数据库”之上的“智能图形层”，但 ArangoDB 不是“ native ”图形数据库。

为了证实这种感觉，我转换数据以将其加载到 PostgreSQL 中并运行查询(可以假设使用多个表 JOIN)，并得到了类似的(与 ArangoDB)执行延迟

我做错了什么(在 AQL 查询中)吗？

有没有办法优化数据库以获得更好的遍历时间？

在 PostgreSQL 中，从概念上讲，我会混合边缘和节点并使用 CLUSTER 子句对数据进行物理排序，在 ArangoDB 中是否可以完成类似的操作？ (我认为这会很难，因为它涉及“交错”边缘和节点，只是一种直觉)

Answer 1

我是 ArangoDB 的核心开发人员。您能给我更多关于您正在使用的数据维度的信息吗？

• 顶点数量
• 边缘数量

然后我们可以创建自己的具有相同尺寸的设置并对其进行优化。