GraphDB と RDB: スパインリーフ アーキテクチャの検索速度の比較
この調査では、スパインリーフ ネットワーク アーキテクチャを表すデータをクエリする際の GraphDB (Neo4j) と RDB (PostgreSQL) の検索速度をベンチマークします。 結果は、多数のノードと深い深さを持つデータセットでは、GraphDB が RDB よりも優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。
実験セットアップ
テスト環境では、Neo4j (バージョン 5.26.0) と PostgreSQL (バージョン 15) の Docker コンテナを利用しました。 Docker Compose ファイルは次のとおりです:
version: '3' services: postgres: image: postgres:15 ports: - 5433:5432 environment: POSTGRES_USER: postgres POSTGRES_PASSWORD: postgres POSTGRES_DB: postgres neo4j: image: neo4j:5.26.0 ports: - 7474:7474 - 7687:7687 adminer: image: adminer restart: always ports: - 8080:8080
スパイン/リーフおよび仮想化アーキテクチャのバリエーションに基づいた 3 つのシナリオがテストされました。
- シナリオ 1: 単純なアーキテクチャ (19 ノード、深さ 4)。
- シナリオ 2: サーバー密度が増加し、リーフ スイッチとサーバー間のフル メッシュ接続 (273 ノード、深さ 4) を備えた、より複雑なアーキテクチャ。
- シナリオ 3: 各仮想マシンにポッドを導入する最も深いアーキテクチャ (417 ノード、深さ 5)。
データ モデリングはデータベース間で異なりました:
-
Neo4j: ノードは、
has_parent
とhas_child
の関係を持つデバイスを表しました。 シナリオ 1 のサンプル クエリ:
CREATE (ssw1: SpineSwitch {name: "ssw1"}) CREATE (ssw2: SpineSwitch {name: "ssw2"}) ... CREATE (ssw1)-[:has_child]->(lsw1) ...
-
PostgreSQL: 2 つのテーブル、
nodes
とrelationships
が使用されました。
CREATE TABLE nodes ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE, type VARCHAR(50) NOT NULL ); CREATE TABLE relationships ( id SERIAL PRIMARY KEY, parent_id INT NOT NULL, child_id INT NOT NULL, relationship_type VARCHAR(50) NOT NULL, FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES nodes (id), FOREIGN KEY (child_id) REFERENCES nodes (id) );
特定のサービス (「srv1」) からスパイン スイッチへのパスを見つけることを目的とした検索クエリ。 Neo4j の GraphDatabase
ドライバーと psycopg2
を備えた Python スクリプトは、クエリの実行とタイミングに使用されました。
結果
シナリオ間の検索速度の比較を以下にまとめます:
ディスカッション
結果は、多数のノードとかなりの深さを持つデータセットに対して GraphDB が大幅に効率的であり、複雑な関係を横断する際のグラフ データベースの固有の強みと一致していることを示しています。 データセットが小さい場合、パフォーマンスの差はそれほど顕著ではありません。
さらに、PostgreSQL の同等の SQL クエリの複雑さと比較した、Neo4j の Cypher クエリの単純さは、考慮すべき重要な要素です。 クエリの複雑さのこの違いは、グラフのようなデータ構造を扱う場合の GraphDB の全体的な優先度に影響します。
以上がCMDB 用のグラフDBの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

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パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

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