neo4j load csv очень медленный

Question

Я пытаюсь загрузить CSV-файл в мою базу данных Neo4j, размещенную на GrapheneDB. Он работал отлично в первом файле с 5000 строк. Для завершения этого файла потребовалось около 16 секунд.

Теперь я импортирую второй файл с той же схемой и таким же количеством строк. Данные просто разные. Запрос Cypher работает более 30 минут, и он все еще не завершен. Я не уверен, что он делает и почему его так медленно. Вот моя монограмма:

USING PERIODIC COMMIT 500 
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'http://example.com/some.csv' AS line 
Match (c:Customer {customerID: line.CustomerID}) 
MERGE (c)<-[r:DEPT_OF]-(dept:Dept { name: line.Category}) 
ON CREATE 
SET dept.name = line.Category, dept.deptID=line.DeptID, dept.createdDTS=1453478149463 
MERGE (dept)<-[r1:IN_DEPT]-(pt:ProductType {name: dept.name}) 
ON CREATE 
SET pt.name = dept.name, pt.packQty = line.PackQty, pt.createdDTS = 1453478149463, 
pt.productTypeID = line.ProductTypeID 
MERGE (pt)<-[r2:OF_TYPE]-(st:Style {name: line.Style}) 
ON CREATE 
SET st.name = line.Style, st.styleID = line.StyleID, st.styleNum = line.StyleNo, st.price = line.Price 
MERGE (st)<-[r3:OF_STYLE]-(p:Product {productNum: line.UPC}) 
ON CREATE 
SET p.floorMin = line.MinFloor, p.floorMax = line.FloorMax, p.color = line.Color, p.createdDTS = 1453478149463, 
p.size = line.Size, p.productID = line.ProductID; 

Для строк из моего CSV:

UPC,Category,Style,StyleNo,Color,Size,MinFloor,MaxFloor,Price,ProductID,CustomerID,ProductType,PackQty,DeptID,StyleID,ProductTypeID,ProductID 
33383605005,FRESH VEGETABLES,GREEN ONIONS 24/10 OZ,NA,NA,NA,0,0,1.79,,5f795a69-47cb-49c8-a334-0cf5d67be423,FRESH VEGETABLES,1,538a02c6-b6b7-4d0d-8dca-5ff3a513d59e,3e08dabb-415a-4826-86e8-44efb9813892,cc6a0f3c-1c05-44a0-b603-37cbbb60954e,3324b2b1-954a-4547-a82d-553be66d7b54 
52867010005,FRESH VEGETABLES,GREEN ONIONS 24/10 OZ,NA,NA,NA,0,0,1.79,,5f795a69-47cb-49c8-a334-0cf5d67be423,FRESH VEGETABLES,1,edfa998f-3749-4d1f-bd96-3f4a5db0de67,fb11a8e5-de49-44da-924a-9ebc5f7f01d2,d47fd5d8-dbf0-4110-b701-543e6ed0ae40,28a9d206-96c6-4fe4-b528-84e446ba3c16 

Update 1:

Я добавил следующие показатели, основанные от ответа от Николь.

1. CREATE INDEX ON: Заказчик (CUSTOMERID)
2. CREATE INDEX ON: DEPT (имя)
3. CREATE INDEX ON: ProductType (имя)
4. CREATE INDEX ON: Style (имя)
5. CREATE INDEX ON: Продукт (productNum)

Это очень помогло, но все еще занимает около 20 секунд для строк 5K. Это нормально?

Любая помощь приветствуется.

Обновление 2:

Основа ответа от @michael, я исследовал немного дальше и нашел следующую статью очень полезную:

http://graphaware.com/neo4j/2014/07/31/cypher-merge-explained.html

Update 3:

Я обновил свой шифр до следующего, чтобы избежать дубликатов. Надеюсь, это выглядит правильно?

USING PERIODIC COMMIT 500 
LOAD CSV WITH HEADERS FROM '...' AS line 
Match (c:Customer {customerID: line.CustomerID}) 
MERGE (c)<-[r:DEPT_OF]-(dept:Dept { name: line.Category }) 
ON CREATE 
SET dept.name = dept.name, dept.deptID=line.categoryID, dept.createdDTS=1453742532269, dept.modifiedDTS = 1453742532269 
MERGE (c)<-[r22:DEPT_OF]-(dept) 
MERGE (dept)<-[r1:IN_DEPT]-(pt:ProductType {name: dept.name}) 
ON CREATE 
SET pt.name = dept.name, pt.packQty = line.PackQty, pt.createdDTS = 1453742532269, pt.productTypeID = line.ProductTypeID, pt.modifiedDTS = 1453742532269 
MERGE (c)<-[r2:DEPT_OF]-(dept) 
MERGE (dept)<-[r3:IN_DEPT]-(pt) 
MERGE (pt)<-[r4:OF_TYPE]-(st:Style {name: line.Style}) 
ON CREATE 
SET st.name = line.Style, st.styleID = line.StyleID, st.styleNum = line.StyleNo, st.price = line.Price, st.modifiedDTS = 1453742532269, st.createdDTS = 1453742532269 
MERGE (c)<-[r5:DEPT_OF]-(dept) 
MERGE (dept)<-[r6:IN_DEPT]-(pt) 
MERGE (pt)<-[r7:OF_TYPE]-(st) 
MERGE (st)<-[r8:OF_STYLE]-(p:Product {productNum: line.UPC}) 
ON CREATE 
SET p.floorMin = line.MinFloor, p.floorMax = line.FloorMax, p.color = line.Color, p.createdDTS = 1453742532269,p.modifiedDTS = 1453742532269, p.size = line.Size, p.productID = line.ProductID; 

Answer 1

Вы также можете сделать это локально, чтобы использовать другие методы. Затем загрузите его в graphene db?