Java API与Python在Neo4J上的性能对比

我正在使用一个使用Neo4J图的应用程序，该图包含大约1000万个节点。我每天运行的主要任务之一是将新的/更新的节点批量导入到图中，数量大约为100-200万。在将Python脚本与Cypher查询语言相结合进行实验之后，我决定尝试使用JavaAPI构建嵌入式图形，以获得更好的性能结果

我发现使用本机JavaAPI的性能提高了5倍。我正在使用Neo4j 2.1.4，我相信这是最新的。我在其他帖子中读到，嵌入式图形的速度要快一点，但这应该/可能在不久的将来发生变化。我想和任何观察到类似结果的人一起验证我的发现

我在下面加入了一些代码片段，只是为了让大家对所使用的方法有一个大致的了解——代码已经大大简化了

来自cypher/python的示例：

cnode = self.graph_db.create(node(hash = obj.hash,
    name = obj.title,
    date_created = str(datetime.datetime.now()),
    date_updated = str(datetime.datetime.now())
))

使用java的嵌入式图形示例：

final Node n = Graph.graphDb.createNode();
for (final Label label : labels){
    n.addLabel(label);
}
for (Map.Entry<String, Object> entry : properties.entrySet()) {
    n.setProperty(entry.getKey(), entry.getValue());
}

final Node n=Graph.graphDb.createNode（）；
用于（最终标签：标签）{
n、 添加标签（标签）；
}
对于（Map.Entry:properties.entrySet（））{
n、 setProperty（entry.getKey（），entry.getValue（））；
}

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谢谢你的洞察力

如果没有适当的绩效衡量标准，很难判断时代的走向。一般来说，Python脚本比Java慢，但该语言编写代码的速度更快，因此您可以用开发速度换取执行速度

例如：上面的代码在Python中运行一小时，在Java中运行12分钟。编写Python版本需要1天，Java版本需要3天。这意味着您需要至少运行代码2天/（60-12）分钟=60次才能达到收支平衡

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当然，这个示例只有在您能够等待48分钟让Python完成其工作时才有意义。如果您的系统在导入时处于停机状态，那么60分钟对12分钟将产生巨大的影响，除非您可以在无人关心的夜间运行它。

如果您使用Java与Python 3（）玩“基准测试游戏”，Java版本的5倍改进当然是合理的。

您在这里实际做的是比较两种不同API的速度，并且仅使用两种不同的语言来实现这一点。因此，你不是在比较同类。Python（和其他语言）使用的Java核心API和REST API有不同的习惯用法，例如显式和隐式事务。此外，与RESTAPI相关联的网络延迟将产生巨大的差异，特别是当您为每个创建的节点使用一个HTTP调用时

因此，为了获得更有意义的性能比较，请确保您正在逐个比较：可能通过RESTAPI使用Java，或者对这两个测试都使用Cypher

提示1：通过将多个请求批处理到单个API调用中，通常会比REST获得更好的性能

提示2：RESTAPI永远不会像核心API那样快，因为后者是本机的，而且前者需要经历更多的层