NodeByIdSeek 和 NodeIndexSeek对比

NodeByIdSeek 和 NodeIndexSeek 是 Neo4j 中常见的两种节点查找操作，它们的效率主要取决于查询的具体场景和节点的数量。以下是它们的效率对比和适用场景：

1. NodeByIdSeek

• 描述: NodeByIdSeek 是通过节点的内部 ID 查找节点的操作。这种查找方式非常高效，因为 Neo4j 使用内部 ID 进行直接寻址。
• 适用场景: 当你已经知道节点的内部 ID，并且需要快速定位到该节点时，使用 NodeByIdSeek 是最佳选择。
• 效率: 由于内部 ID 是唯一且直接可用的索引，因此 NodeByIdSeek 的时间复杂度为 O(1)，是最为高效的查找方式。

2. NodeIndexSeek

• 描述: NodeIndexSeek 是通过指定的索引查找节点的操作。这个操作会根据索引字段的值查找节点。
• 适用场景: 当你需要根据节点的属性值进行查找时（例如查找特定用户名的用户节点），使用 NodeIndexSeek 是合适的选择。
• 效率: 这种查找方式的效率依赖于索引的类型和数据的分布情况。一般情况下，如果索引建立得当，查找操作的时间复杂度接近 O(log N)，比全表扫描（O(N)）要高效得多，但比直接通过 ID 查找（O(1)）要慢。

性能对比

• 查询速度:

  • NodeByIdSeek 通常比 NodeIndexSeek 更快，因为它是通过内部 ID 直接访问节点，几乎是即时的。
  • NodeIndexSeek 依赖于索引结构，虽然也很快，但通常会稍微慢一些，因为需要通过索引进行查找。

• 适用范围:

  • NodeByIdSeek 仅适用于已经知道节点内部 ID 的场景。
  • NodeIndexSeek 适用于根据节点属性值进行查找的场景。

• 索引的建立和维护:

  • NodeByIdSeek 不需要额外的索引建立和维护。
  • NodeIndexSeek 需要在节点属性上建立索引，这会增加一定的存储和维护成本，但能够显著提升基于属性值的查询性能。

举例说明

假设我们有一个包含大量用户节点的图数据库：

NodeByIdSeek 示例:

MATCH (n)
WHERE id(n) = 12345
RETURN n

• 这里的 id(n) 是节点的内部 ID，查询速度非常快。

NodeIndexSeek 示例:

CREATE INDEX ON :User(username)

建立索引后，可以进行如下查询：

MATCH (n:User {username: 'john_doe'})
RETURN n

这种查询会利用在 username 属性上的索引，提高查询效率。

总结

• NodeByIdSeek:

  • 速度非常快 (O(1))
  • 适用于已知节点内部 ID 的查找
  • 不需要额外索引

• NodeIndexSeek:

  • 速度快 (O(log N))，但比 NodeByIdSeek 慢
  • 适用于基于属性值的查找
  • 需要建立和维护索引

根据具体的查询需求选择合适的查找方式，可以在性能和灵活性之间取得平衡。

 

但是

看执行计划

NodeByIdSeek

PROFILE
MATCH (n)
WHERE id(n) = 0
RETURN n

Planner COST
 
Runtime PIPELINED
 
Runtime version 5.21
 
Batch size 128
 
+-----------------+----+----------------------------+----------------+------+---------+----------------+------------------------+-----------+---------------------+
| Operator        | Id | Details                    | Estimated Rows | Rows | DB Hits | Memory (Bytes) | Page Cache Hits/Misses | Time (ms) | Pipeline            |
+-----------------+----+----------------------------+----------------+------+---------+----------------+------------------------+-----------+---------------------+
| +ProduceResults |  0 | n                          |              1 |    1 |       2 |              0 |                        |           |                     |
| |               +----+----------------------------+----------------+------+---------+----------------+                        |           |                     |
| +NodeByIdSeek   |  1 | n WHERE id(n) = $autoint_0 |              1 |    1 |       1 |            248 |                    2/0 |     1.109 | Fused in Pipeline 0 |
+-----------------+----+----------------------------+----------------+------+---------+----------------+------------------------+-----------+---------------------+
 
Total database accesses: 3, total allocated memory: 312
 
1 row

NodeIndexSeek

PROFILE
MATCH (location:Location {name: 'Malmo'})
RETURN location

Planner COST
 
Runtime PIPELINED
 
Runtime version 5.21
 
Batch size 128
 
+-----------------+----------------------------------------------------------------+----------------+------+---------+----------------+------------------------+-----------+---------------------+
| Operator        | Details                                                        | Estimated Rows | Rows | DB Hits | Memory (Bytes) | Page Cache Hits/Misses | Time (ms) | Pipeline            |
+-----------------+----------------------------------------------------------------+----------------+------+---------+----------------+------------------------+-----------+---------------------+
| +ProduceResults | location                                                       |              1 |    1 |       0 |                |                        |           |                     |
| |               +----------------------------------------------------------------+----------------+------+---------+----------------+                        |           |                     |
| +NodeIndexSeek  | RANGE INDEX location:Location(name) WHERE name = $autostring_0 |              1 |    1 |       2 |            120 |                    2/1 |     0.401 | Fused in Pipeline 0 |
+-----------------+----------------------------------------------------------------+----------------+------+---------+----------------+------------------------+-----------+---------------------+
 
Total database accesses: 2, total allocated memory: 184

怎么感觉NodeIndexSeek更快呢hhh...欢迎大佬留名