嘿，这种情况确实有点反直觉——毕竟Bolt协议本来就是为了比HTTP更高效设计的，连RETURN 123都要1秒肯定是哪里出了问题。我来分享几个实际排查过的方向，你可以逐一验证：

1. 优先检查连接复用是否正确 #

这是最常见的坑！Bolt是长连接协议，如果每次查询都重新创建驱动实例（而不是复用已有的驱动），那每次都要走TCP握手、认证、加密协商这些额外步骤，开销直接拉满。

错误的写法（每次查询新建驱动）：

# 别这么做！每次查询都创建新驱动，开销极大
def run_query():
    with GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pwd)) as driver:
        with driver.session() as session:
            return session.run("RETURN 123").single()

正确的写法（全局复用驱动实例）：

# 全局初始化一次驱动
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pwd))

def run_query():
    # 每次查询复用驱动，创建session即可
    with driver.session() as session:
        return session.run("RETURN 123").single()

2. 确认驱动与Neo4j版本兼容性 #

如果驱动版本和服务器版本不匹配，可能会触发兼容性逻辑或者降级处理，导致额外开销。比如：

• Neo4j 5.x 对应 Neo4j Python Driver 5.x
• Neo4j 4.x 对应 Driver 4.x

你可以用pip show neo4j查看驱动版本，对比Neo4j服务器的版本（在Neo4j浏览器里输入CALL dbms.components()就能看到）。

3. 排查网络与配置层面的额外开销 #

• 加密开销：如果是本地测试或者内部网络，尝试禁用加密（创建驱动时加encrypted=False），TLS握手会增加不少耗时：

  driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pwd), encrypted=False)
  

• 网络延迟：确认Bolt端口（默认7687）是否有防火墙、代理做了额外拦截？可以在Neo4j服务器本地运行Python测试脚本，排除跨机器的网络问题。

4. 启用驱动日志定位耗时环节 #

开启Neo4j Python驱动的调试日志，能清晰看到查询每个阶段的耗时（比如连接建立、认证、查询执行），帮你精准定位慢在哪里：

import logging
from neo4j import debug

# 开启调试日志
debug.logger.setLevel(logging.DEBUG)

运行查询后，看日志里的时间戳，就能知道是连接阶段慢还是查询执行阶段慢。

5. 对齐HTTP调用的测试条件 #

你提到HTTP调用更快，要确认两者的测试条件是否一致：比如HTTP调用是不是用了requests.Session()复用HTTP连接？如果HTTP是复用连接而Bolt每次新建，那结果肯定不对等，要把两者的连接策略对齐后再对比。

先从连接复用和版本匹配这两点入手，这两个解决了大部分类似的问题。如果还是有问题，可以把日志里的关键信息贴出来，再进一步分析。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者iam.Carrot