Gremlin结合Neptune:Vertex ID更新的推荐方案咨询
问题背景
我们有2000万个Customer Vertex,其中约2%的顶点需要更新~id(把旧ID换成新ID),具体的ID映射如下:
| ~id | 新顶点ID | 旧顶点ID |
|---|---|---|
| AAA | CCC | AAA |
| BBB | DDD | BBB |
想请教下,这种场景下推荐的实现方案是什么?能用UPSERT操作搞定吗?还是说先删旧顶点再建新顶点(用新ID当~id)更合适?
先明确核心前提
绝大多数图数据库(比如Neo4j、JanusGraph这类)里,顶点的~id是没法直接修改的——这玩意儿是数据库用来唯一标识顶点的核心标识,和所有关联这条顶点的边绑定死了,创建之后就改不了。
两种方案的实际情况
1. UPSERT行不行?
不行。UPSERT的逻辑是“有就更新属性,没有就新建”,但它碰不了~id:
- 要是拿新ID当条件跑UPSERT,只会凭空多出一个带新ID的顶点,旧的那个还在;
- 拿旧ID当条件跑UPSERT,只能改顶点的其他属性,
~id根本改不动。
所以UPSERT满足不了改~id的需求。
2. 先删旧顶点再建新顶点:可行,但要注意细节
这是目前能实现需求的标准路子,但不能直接删了就建,得注意几个关键点:
- 先处理关联边:直接删旧顶点的话,所有连在它身上的边都会跟着被删(大部分图数据库默认这么干),数据直接丢了。所以得先把这些边迁到新顶点上——要么改边的指向,要么删旧边重新建指向新顶点的边。
- 分批操作别硬扛:40万个顶点(2000万×2%)不算少,别一次性搞完,分批次来,比如每批处理1000个顶点,避免大事务超时或者把数据库搞崩。
- 事务要稳:每一批的创建、迁边、删顶点最好放一个事务里,保证要么全成要么全回滚,别搞出半吊子数据。
推荐的具体步骤
- 先备份再动手:把要更新的顶点和它们的关联边导出来备份,万一操作错了还能救回来。
- 批量建新顶点:照着旧顶点的所有属性,批量创建用新ID当
~id的新顶点,确保属性完全一致。 - 迁移关联边:把所有连在旧顶点上的边,改成指向新顶点——具体操作看数据库支持啥,有的能直接改边的顶点ID,有的得删旧边建新边。
- 删旧顶点:确认边都迁完了,再批量删掉旧顶点。
- 校验数据:最后查一遍,看看新顶点属性对不对,边都连对了没,旧顶点是不是都清干净了。
额外要注意的点
- 索引要同步更新:如果旧ID上建了索引,删完旧顶点后要把旧索引删掉,在新ID上建对应的索引,不然以后查数据会变慢。
- 临时关非必要约束:操作的时候可以先把一些非必须的索引、约束关掉,等全部操作完再打开,能加快批量处理的速度。
内容的提问来源于stack exchange,提问作者Sascha
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