在HugeGraph Graph Database + RocksDB Backend环境中,以下gremlin语句查询慢(索引查询),消耗时间将近30s(正常是毫秒级),最终的结果4000条左右:
g.V().hasLabel('process')
.has('timestamp', between('2020-05-09 06:00:00', '2020-05-09 06:05:00'
在HugeGraph + RocksDB环境中,由于大量删除操作产生了墓碑Tombstone,导致某gremlin查询耗时30s。分析发现,RocksDB的id get操作占据了主要时间。解决方案包括避免频繁删除或使用delete代替delete-range,以及在大量删除后执行compaction来提升性能。
在HugeGraph Graph Database + RocksDB Backend环境中,以下gremlin语句查询慢(索引查询),消耗时间将近30s(正常是毫秒级),最终的结果4000条左右:
g.V().hasLabel('process')
.has('timestamp', between('2020-05-09 06:00:00', '2020-05-09 06:05:00'