使用多个起始节点加速neo4j查询

我正在为用自然语言编写的带语法注释的句子建立数据库。数据库结构非常具体，所以我想知道是否可以使用neo4j来完成该任务

数据库由许多独立的图（表示句子）组成，每个图是一个节点链，类似于

NODE1-[：NEXT]>NODE2-[：NEXT]>NODE3

，每个节点都是具有属性的单词。对db的大多数查询类似于

START x=node:nodes（lemma=“buy”）匹配x-[：NEXT]>y-[：NEXT]>z返回x，y，z

，因此基本上目的只是提取NGRAM。我使用一个基于单词引理的简单索引

数据库中有6500万个节点、2.7亿个属性和1.1亿个关系

我使用的是neo4j 2.0.0 m-06

问题是neo4j执行此类ngram查询需要太多时间。例如，上面的查询大约需要140多秒。这似乎取决于索引中找到的起始节点数。如果该数字很大（~50k），则查询会滞后

我曾经尝试过通过webadmin使用cypher进行查询，通过java和traversal框架使用cypher进行查询，从索引中检索项目时似乎出现了一些问题，比如在我遍历项目时，它以某种方式收集了项目。在cypher java中，当我执行查询时需要500毫秒，但是当我调用迭代器时，需要140秒以上的时间

有谁能告诉我，是否有类似的事情，或者其他任何可能导致这样一个问题的事情？也许有一种有效的方法来处理如此多的起始节点，但简单的匹配条件查询

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如果可能的话，我想继续使用Cypher，因为我觉得它优雅而富有表现力，如果问题出在其他地方，那就太好了：）

既然您使用的是2.0.0-M06，那么在这里使用标签怎么样

不知道图形模型的细节，但可以尝试使用引理的值作为标签。在这种情况下，您的查询如下所示：

MATCH (x:buy)-[:NEXT]->y-[:NEXT]->z RETURN x,y,z

另一个想法是为

lemma=buy

设置一个category节点。所有引用此的节点都与类别节点有关系。要将类别节点与其他节点区分开来，还可以使用标签。在这种情况下，索引查找将只返回类别节点，您基本上将在图形索引中使用：

MATCH (c:Category)<-[:HAS_CATEGORY]-(x)-[:NEXT]->y-[:NEXT]->z 
WHERE c.lemma = 'buy'
RETURN x,y,z

MATCH（c:Category）y-[：NEXT]>z
其中c.lemma='buy'
返回x，y，z

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（这里您应该使用一个模式索引

在：Category（lemma）上创建索引
当您只执行
开始x=node:nodes（lemma=“buy”）返回计数（*）时需要多长时间）
。运行Neo4j服务器需要多少内存？查询返回多少行？这些50k条目的节点不应该是同一个节点吗？如果查找单个单词？