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Lookup 查询已存在的数据显示执行成功但是没有返回任何结果

上面fetch出来有数据的player.name 是 “name10000000”, 下面LOOKUP ON查询的player.name是“name100000”,请先确认下name为“name100000”的数据是否真实存在哈

我测试了下,在建立索引的情况下,查询真实存在的数据时是可以通过lookup on查询出来的,查询不存在的数据时,返回Execution succeeded (Time spent: 600/1008 us)

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可以查询出来了, 请问一下可以遍历这个vertex tag下的所有的顶点数据不带查询条件么? 还有就是使用 类似sql的 In 条件怎么用呢?

  1. 目前好像还不可以遍历某tag或者edge的所有数据
  2. nebula的比较运算符udf_is_in() 类似sql的in,具体应用示例在这 https://docs.nebula-graph.com.cn/manual-CN/2.query-language/2.functions-and-operators/comparison-functions-and-operators/

udf_is_in() 第一个参数为要比较的值。

nebula> YIELD udf_is_in(1,0,1,2);
======================
| udf_is_in(1,0,1,2) |
======================
| true               |
----------------------

nebula> GO FROM 100 OVER follow WHERE udf_is_in($$.player.name, "Tony Parker"); /*由于udf_is_in 后面可能变更,所以该示例可能失效。*/
===============
| follow._dst |
===============
| 101         |
---------------

nebula> GO FROM 100 OVER follow YIELD follow._dst AS id | GO FROM $-.id OVER follow WHERE udf_is_in($-.id, 102, 102 + 1);
===============
| follow._dst |
===============
| 100         |
---------------
| 101         |
---------------

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批量插入单线程模式下, nebula性能可达到arangodb 5~6倍。
单条插入: arangodb(1000~1250条/s) nebula (550条/s)
统计查询1000w耗时: arangodb(2~3s)nebula(9~12s, 已建索引)
分页查询1000w耗时, 200条/页: arangodb(2~3s)nebula(9~12s, 已建索引)
条件查询:arangodb(6~7s, 未使用索引), nebula(9~12s, 已建索引)

我想问下两个使用的存储引擎都是rocksdb, 为啥性能差别这么多呀,是我自己测试的方式有问题么?

上边的统计查询,使用索引时的查询语句是什么?

LOOKUP ON player where player.age > 0 | yield count(*) , 忘了是通过管道链接的还是不用加管道就可以,总数据量在1000W。
还有就是单条插入的性能和arangodb也差了一倍,这个有点差异。
批量性能吊打arangodb但是批量的场景还是比较少的呀。

集群架构是什么样的?有几个storage节点?

另外单条插入和批量插入的性能对比,对于nebula来说都是走的同一套逻辑。

单机默认配置,无任何修改。
我知道走的同一套逻辑,批量插入直接就是拼语句么,所以相比arangodb那种需要序列化并解析对象列表方式来说要快的多。

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