使用 py2neo 在 neo4j 上查询写入性能

目前，我正在努力寻找一种高性能的方法，使用 py2neo 运行多个查询。我的问题是 python 中有一大堆需要写入 neo4j 的写入查询。

我现在尝试了多种方法来解决这个问题。对我来说最好的工作方法如下：

from py2neo import Graph
queries = ["create (n) return id(n)","create (n) return id(n)",...] ## list of queries
g = Graph()
t = graph.begin(autocommit=False)
for idx, q in enumerate(queries):
    t.run(q)
    if idx % 100 == 0:
        t.commit()
        t = graph.begin(autocommit=False)
t.commit()

编写查询仍然需要很长时间。我还尝试从 apoc 运行多次但没有成功，查询从未完成。我也尝试了自动提交的相同写入方法。有一个更好的方法吗？有没有什么技巧，比如先删除索引，然后在插入数据后添加索引？

-- 编辑：附加信息：

我正在使用 Neo4j 3.4、Py2neo v4 和 Python 3.7

您可能想阅读迈克尔·饥饿 (Michael Hunger) 的著作快速批量更新的提示和技巧 https://medium.com/neo4j/5-tips-tricks-for-fast-batched-updates-of-graph-structures-with-neo4j-and-cypher-73c7f693c8cc.

关键技巧是使用UNWIND https://neo4j.com/docs/developer-manual/current/cypher/clauses/unwind/将列表元素转换为行，然后逐行执行后续操作。

有一些支持功能可以轻松地为您创建列表，例如range() https://neo4j.com/docs/developer-manual/current/cypher/functions/list/#functions-range.

举个例子，如果你想创建 10k 个节点并添加一个 name 属性，然后返回节点名称及其图形 id，你可以这样做：

UNWIND range(1, 10000) as index
CREATE (n:Node {name:'Node ' + index})
RETURN n.name as name, id(n) as id

同样，如果您有大量数据要导入，则可以创建参数映射列表，调用查询，然后展开列表以立即对每个条目进行操作，类似于我们使用 LOAD CSV 处理 CSV 文件的方式。