我们在实时插入 Nebula 的数据时， 遇到了性能问题， 数据库中有10亿级别的数据，按照官方建议配置了 3个节点， 180个partition，每天百万级的插入/更新操作， 希望数据能实时写入, Nebula。 但是实际操作时遇到了严重的瓶颈问题， 求助：
- 锁: 当插入Vertex的时候，是否有锁？ 锁是什么级别？ 锁的粒度是多大？ 主要的性能瓶颈会卡在哪里？
- 有没有相关性能报告？ 在这个规模级别上， 理论的插入速度能达到多少条/秒
- 有没有最佳实践方面的建议？
谢谢！
您好，感谢您的使用，请问是否创建了tag index？
用哪种方式插入的？spark writer 还是 go importer?
用哪个接口 insert vertex insert edge 还是upsert
一个请求写多少条记录？
有没有带属性索引
日志级别？
edge tag 是空的, vertex 的 tag 没有做index
python api 写入的, upsert vertex, tag 没有建索引
upsert 内部有一个相当于是 partition级的表.
什么意思？ upsert 这个操作是锁partition 吗？ 
是滴… 所以你那个10亿分180个part, 用upsert的话, 相当于 500万级的串行. 建议用insert, 没有这个问题.
大吃一惊！
多谢! 我们先去试一下
如果用 insert 的话， 按照官方建议配置， 能达到多少条插入/秒？
一般是 30万-50万条
了解了， 多谢！
是的，1000个一组batch，会好很多。
不需要原子性的地方，就不要用upsert了。
可以考虑把属性作为 本节点近邻的节点: A(prop1, prop2) 改成A->prop1 和A->prop2 改变构图，这样可以直接用insert。
也不建议把partition数量变超大（10万），这样 raft 心跳上压力会很大
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谢谢各位的回复!