0 前言 在处理大规模图数据时,获取全量节点的 N 步邻域(子图)是一个非常经典但极具挑战的场景。最近,我针对一个包含大量节点的 Collection 进行了“全量二跳子图”获取的任务,并尝试了不同的技术路径。通过对 ArangoDB 的压力测试和性能监控,我总结出了一套从“简单粗暴”到“精细化并发”的调优历程,在此分享给大家。 1 场景描述 我的任务目标非常明确:针对指定的 Collection 中的所有节点,获取以每个节点为中心的二跳(2-hop)子图。 这涉及到大量的图遍历操作,如果处理不当,极易导致数据库 …
