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neptune.read() - Amazon Neptune
neptune.read() 的最佳實務

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

neptune.read()

Neptune 支援從 Amazon S3 neptune.read讀取資料，然後使用資料執行 openCypher 查詢 （讀取、插入、更新） CALL的程序。程序會將 檔案中的每一列產生為宣告的結果變數列。它使用發起人的 IAM 登入資料來存取 Amazon S3 中的資料。請參閱 管理 neptune.read() 的許可 以設定許可。Amazon S3 儲存貯 AWS 體的區域必須位於執行個體所在的相同區域。目前不支援跨區域讀取。

語法 

CALL neptune.read(
  {
    source: "string",
    format: "parquet/csv",
    concurrency: 10
  }
)
YIELD row
...
輸入

  • 來源 （必要） - Amazon S3 URI 至單一物件。不支援多個物件的 Amazon S3 字首。

  • 格式 （必要） - csv 支援 parquet和 。

  • 並行 （選用） - 類型：0 或更大的整數。預設：0. 指定用於讀取檔案的執行緒數目。如果值為 0，則會使用資源允許的執行緒數目上限。對於 Parquet，建議設定為多個資料列群組。

輸出

neptune.read 會傳回：

  • row - type：Map

    • 檔案中的每一列，其中索引鍵是資料欄，而值是每一欄中找到的資料。

    • 您可以存取每個資料欄的資料，例如屬性存取 (row.col)。

neptune.read() 的最佳實務

Neptune S3 讀取操作可能會耗用記憶體。請使用非常適合生產工作負載的執行個體類型，如為 Amazon Neptune 選擇執行個體類型中所述。

neptune.read() 請求的記憶體用量和效能會受到各種因素的影響，例如檔案大小、資料欄數、資料列數和檔案格式。根據結構，小型檔案 （例如，CSV 檔案 100MB 或以下、Parquet 檔案 20MB 或以下） 可能會在大多數適合生產的執行個體類型上可靠運作，而較大的檔案可能需要較小的執行個體類型無法提供的大量記憶體。

測試此功能時，建議從小型檔案開始逐步擴展，以確保您的讀取工作負載可以適應您的執行個體大小。如果您注意到neptune.read()請求導致out-of-memory例外狀況或執行個體重新啟動，請考慮將檔案分割成較小的區塊、降低檔案複雜性，或升級至較大的執行個體類型。