Match匹配变长路径查询性能调优

[abbydev]

• 机器配置

  • 机器数：单机 Centos7.9
  • 磁盘类型：HDD
  • CPU 核数：8vCPU
  • 内存大小：32G

• NebulaGraph 版本号：3.6.0

• 服务状态，使用 show hosts 语句
  

  

• 图空间 schema

• 查询语句

# 以下查询需要11s，请问是哪个环节除了问题
MATCH p=(v:tag1)-[*0..2]-(v2)
WHERE id(v) IN ['tag1/550339168914574252','tag1/-3426714915882822219','tag1/6756087129326358141','tag1/1084915696346710640','tag1/-7687016934790192530','tag1/6322462751022149206','tag1/1819635008214071226','tag1/-8831673872872676976','tag1/-77946292108518594','tag1/-9040903008627379608','tag1/3197654310947872818','tag1/8135851344274001320','tag1/-6398658252428847926','tag1/6249277039054314562','tag1/7704904247561757991','tag1/3716226174696071859','tag1/8211309054618244500','tag1/2588324207231504511','tag1/5900526530628789128','tag1/1224385543585527010','tag1/-8311096920764404570','tag1/2864645268828937043','tag1/4802497143784950900','tag1/7994040112110432302','tag1/-6304560340520463083','tag1/4092804015387976084','tag1/-4997557939473162068','tag1/-2527879600966706915','tag1/3505185259523669863','tag1/-4034683698962258464','tag1/5758350838824743164','tag1/356584075273894335','tag1/1989856715218613475','tag1/6038204624430294276','tag1/-3794607844049355609','tag1/5342415084740698842','tag1/-16308086387942495','tag1/-4786668341749693488','tag1/-7223273800972904794','tag1/1603116561672009653','tag1/-8977995376581656067','tag1/2608711053257516044','tag1/-2789160963468992114','tag1/3539282080497726779','tag1/5197069917620414674','tag1/7769437789780375639','tag1/-5762443751493861781','tag1/1675692084768921300','tag1/7505220002981621117','tag1/1763685381012859216','tag1/-3654277290644565508','tag1/-1638026703337367963','tag1/8171562484095816499']
RETURN p
LIMIT 200;

• 数据量

8个Tag：4万左右实体
50个EdgeType：30万左右边

• profile 信息，使用 profile query 语句，参考示例：
  
  

[MuYi-方扬]

你 id(v) in xxx 是因为有多 tag 吗？
如果是的话，在 match 上直接就可以用：隔开就行，如
MATCH (v:player:actor) RETURN v;

[MuYi-方扬]

另外，你边的方向可不可以加上？不过这个和业务相关了

[abbydev]

1，id(v) in xxx，xxx有一个tag的场景，也有多个tag的场景。
2，方向，业务上也有不需要做区分的场景。
这种GQL，还有哪些优化的思路？

[MuYi-方扬]

1. 你的 vid 和 part 分别是多少；
2. 你可以把 limit 200 去掉，改成 return count(p)，看总量有多大，有可能遇到超级节点导致数据量很多，这时候可以考虑截断；
3. 可以profile 下，看慢在哪。HDD 的话，可能不能指望太快