我的需求是这样的：将两个图空间A,B合并（即在图A的基础上加入B的节点和B的边），合并后生成第三个图空间C，这种有现成的nGQL支持批量增删吗，还是我必须单个边单个节点的执行nGQL?
您好，我们业务场景就是想实现知识融合，考虑将两个不同来源的知识图谱进行融合，目前如果没有很好的nGQL支持批量点边的融合的话，我们考虑：
首先用CREATE SPACE AS 来克隆A图 A’，查询并加入图B的所有Tag和EdgeType类型。此后，查询B中的全部节点的信息, 一一把这些节点INSERT到A’中，最后查询所有的B中所有的边，将其一一创建到图A’中.
您看这样是否有优化的空间呢，因为考虑到节点和边会很多，不能批量加入点和边的话，一条一条的加入点边的方案，合并效果可能会比较慢？
注意，这个语句只是克隆 schema 是不会拷贝数据的（也就是说你原图 A 的数据得重新导入到 A’）。
用数据导入工具 nebula-imoprter 之类的可以直接批量导入数据啊。
不过你这个方案有个问题就是，A 和 B 如果都有相同过的点 v1，也都有相同的 tag1，但是 A 和 B 的中的 tag1 的属性值不一样的话，合并的时候是以最后插入的数据为准的。
好的谢谢您的提醒！感谢！
请问如果用nebula-importer的话，可以在原图已经存在的基础上批量导入吗？因为是要合并两个图空间的缘故，在合并的时候感觉必然会涉及在 图空间已经存在点和边的情况下，再次进行新的导入。
此外我还在调研spark-connector,能否实现上述需求，请问您怎么看呢？
批量导入的话，就是覆盖写。 比如 数据 A 你之前已经在图空间了，数据 B 要导入，但是当中有部分是 A 的子集的话，再导入会直接覆盖之前的数据的。
请问关于覆盖，您是指仅覆盖二者重合部分，还是数据A全部被B覆盖？
schema 重叠的部分，如果数据不同的话，会最后写入的覆盖原先的。
目前能想到的一个优化点是，更新的时候可以用批量更新。性能会好一些。
您好，请问您您说的批量更新，具体是指什么方法呢，有什么相关资料我可以参考下吗？我似乎不太了解这块，谢谢您
估计就是批量的用 importer 或者是其他的数据导入工具导入。cc emmm可是似乎没有企业版的话，不好从图空间里export出来然后import把，您看我理解的对吗？ 
嗯，你了解是对的，如果你有别的数据源的话另算。
此话题已在最后回复的 30 天后被自动关闭。不再允许新回复。