各位大佬，我有一个7G的数据，用程序写成nodes.csv和relation.csv两个文件，里面关系很简单，就是一个node的id，连接到另一个node的id… 我在id上还建了index.但是导入nodes 用create的方法很快，导入relations 就及其慢。 跑了一个晚上才10万条。。 请问有啥办法？ LOAD CSV WITH HEADERS FROM “file://path/to/my/file.csv” AS csvLine MATCH (user:User {id: userId}) MATCH (brand:Brand {id: brandId}) create (user)-[:LIKES]->(brand)
我看到外面论坛很多类似的问题，最终也没答案。 http://www.codesd.com/item/neo4j-load-csv-extremely-slow-when-merging-relationships-from-a-3mil-node-tag-to-a-set-of-20-nodes.html
cd bin目录下执行 neo4j-admin import --nodes:item “nodes.csv” --relationships:rel “rel_header.csv,rel.csv” --ignore-missing-nodes 这个是之前写的，不知好不好使，你可以试下
问题中引用的文章是Neo4j 2.2版本的，现在是4.2，所以不做评论。
如果用CREATE创建关系，那应该非常快。如果用MERGE，那要看节点是否是超级繁忙节点了。这里提供的Cypher不正确，请提供一下实际使用的、完整的语句？
LOAD CSV WITH HEADERS FROM “file://path/to/my/file.csv” AS csvLine MATCH (user:User {id: userId}) MATCH (brand:Brand {id: brandId}) create (user)-[:LIKES]->(brand)
@graphway …我是用python api来直接执行的。。代码如下：
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创建nodes. cypherQL = “USING PERIODIC COMMIT LOAD CSV FROM 'file:///” cypherQL = cypherQL + fileNamePrefix + “Nodes.csv’” + " AS line create " cypherQL = cypherQL + " (t:Node {name: line[0], uid:line[1], time:line[2], prop1:line[3],prop2:line[4],prop3:line[5],prop4:line[6],prop5:line[7],prop6:line[8],prop7:line[9],prop8:line[10],prop9:line[11],prop10:line[12]})" 2.创建关系。 cypherQL = “USING PERIODIC COMMIT LOAD CSV FROM 'file:///” cypherQL = cypherQL + fileNamePrefix + “Rels.csv’” + " AS line " cypherQL = cypherQL + " match (from:Node{uid:line[0]}),(to:Node{uid:line[1]}) " cypherQL = cypherQL + " create (from)-[r:calls{prop1:line[2], prop2:line[3], prop3:line[4], prop4:line[5], prop5:line[6], prop6:line[7]}]->(to) return r" 其实relationship就是Node之间用uid来连接的(unique id).。即使我在创建完节点后 直接create index on uid…然后在建立relationship还是没用。
数据量倒是很大。nodes有4000万条。 不过就算我用了小的数据量试验，还是建立关系很慢。 以上是真实的脚本，除了少数名字改成prop以外（本来名字改成propx）。