如何最好地在 AWS Neptune 中建模数据

Question

我目前正在评估 AWS Neptune 作为一个潜在的图形数据库（特别是将其与 Azure Cosmos Graph DB 进行比较）。场景是我有一堆测试数据，我正在使用批量加载程序添加这些数据，然后将对数据库性能运行一些基准测试。

我很好奇如何最好地在 AWS Neptune 中建模数据。

在 Azure Cosmos Graph DB 中，边是单向的，并且存储在源顶点上。因此，除非一条边也存储在另一个顶点上，否则需要查找入站边的查询会很慢。

到目前为止，在 AWS Neptune 中，我还没有找到有关如何以类似方式对边缘进行最佳优化的答案。

阅读 Neptune 内部数据模型 (https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/feature-overview-data-model.html) 的此描述表明，存在用于顶点、边和属性的通用存储模式，这些存储模式使用 3 种最常见的访问模式进行索引。

所以我会基于此假设：

1. 我们需要存储传入和传出边，或者
2. 我们需要启用“使用实验室模式创建 OSGP 索引”以从两个方向索引

这里最好的方法是什么？

Answer 1

一般而言，在 Gremlin 中遍历边时，最好指定您感兴趣的边标签。这有助于查询引擎更轻松地放弃考虑其他边。对于需要查看传入边的任何步骤尤其如此，例如in、inE、both、bothE。

特定于 Amazon Neptune，只要您能够为这些步骤提供一个或多个标签，就不需要 OSGP 索引。