nebula3.8.0版本，假如给定5个点，调查这5个点之间两两之间是否存在直接关系（两点之间是否存在边），不排除这5个点中存在一些超大节点（顶点边数量超过千万甚至更多），有什么好的办法查询
比较高效的 query 是自己组装 GO query，可以用 UNION 去合并一个query。
如果边类型有限，构造所有的 FETCH 边更高效
语义上用 MATCH 两边给 node list 是可以的，但是贵很多。
困扰我的不是查询语句，而是在面对超级节点时，直接查询会导致服务崩溃，更严重的导致服务器宕机
目前采用max_edge_returned_per_vertex=10000方式来自动截断结果输出量，但是不太清楚截断的结果输出是否是根据rank值排序后的
通过我自己的测试，使用match查询会根据rank值从小到大有序返回前10000条数据，但是官方文档中并没有找到相关信息。所以对自己测试结果不是百分百肯定
所以想确认下，面对超级节点的查询，利用max_edge_returned_per_vertex配置进行结果截断，截断的结果是否是根据rank值排序后的？在不同的语法上比如go,match 是否结果都一样？
如果有超级节点，不妨代码实现穷举可能性用 FETCH LIMIT 1 然后 UNION，来得到连接存在性
如之前另外一个帖子所说，截断是不保证排序的。
你现在实际测试情况是怎样的，配置是怎样的。
集群情况:3台graphd节点 3台meta节点12台storage节点
测试情况：空间分区一共120，20个点，5000万条边。每条边的from和to是随机的两个点，rank值为1000-50000之间随机值，max_edge_returned_per_vertex=9999
导入数据之后通过match进行查询，发现返回的数据全部都是rank值升序排列，无论出边还是入边，以及指定from和to返回的边都是rank从小到大排列
线上情况：
集群：3台graphd节点 3台meta节点12台storage节点
数据：300个分区，一亿个点，60亿条边，rank值自定义递增(根据数据产生时间先后)，配置max_edge_returned_per_vertex=9999
线上查询情况：通过match查询，返回结果根据rank值递增，而且通过业务数据排查，返回数据和业务数据在时间线上是对的上的