nebula-python执行效率低

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  • nebula 版本：基于Nebula1.1.0修改版
  • 部署方式（分布式 / 单机 / Docker / DBaaS）：Docker版本，1metad，3graphd，5storaged；其中graphd使用haproxy转发请求实现负载均衡。
  • 硬件信息
    • 磁盘（SSD / HDD）：SSD
    • CPU、内存信息：
  • 问题描述
    使用nebula-console连接docker图数据库执行复杂查询，查询耗时约10~20s，使用Nebula-Python库执行查询，则耗时约8min，想辛苦帮忙看一下问题。版本号：nebula-python 1.0.2
       # self.connect_pool是nebula.ConnectionPool对象
        _conn = self.connect_pool.get_connection()
        resp = _conn.authenticate(self._config['user'], self._config['password'])
        if not resp.error_code:
            session_id = resp.session_id
            # Transform Space Name.
            _conn.execute(session_id, "USE {space}".format(space=space))
            response = _conn.execute(session_id, command)
            self.connect_pool.release_conn(_conn)
            return response
        self.connect_pool.release_conn(_conn)
        raise Exception("Authenticate failed, response:%s" % resp)
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你执行的query是怎样的？还有你看console的时间，看的又是哪个？
python从socket读数据会比console慢很多，这是会的，但是不至于一个10几秒，一个几分钟

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GO FROM hash(vid1) OVER edge REVERSELY yield hash(+$$.type1.property1) as vid2 | GO FROM $-.vid2 over edge yield edge._dst as vid3, $$.type2.property2 as fpc, $$.type2.property3

Console的时间看的是这个：image
用Python-Client的耗时：image
t5-t6是执行的时间，可以看到耗时约400s

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建议你将用pythonclient和console执行的结果打印出来，然后贴图。看console的结果，返回没啥数据，时间应该差不多才对。

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结果数据量挺大的，有大约900万条结果…

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然后你的console没有刷屏？console两个时间怎么可能差这么少，你确定是连的是同个服务吗？

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呃，问过同事了，Console是加了limit的，所以很快。。
这个有办法加速么？

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mark

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假如 900 万数据拿回来都是要用的，那么这个没办法，那么大的数据，网络传输和数据处理就要花很长时间。或者你和console一样加个限制