Neo4J性能基准测试

Question

我已经在Neo4J（https://github.com/impetus-opensource/Kundera/tree/trunk/kundera-neo4j）上创建了高级客户端的基本实现，并希望将其性能与Native neo4j驱动程序（也可能是SpringData）进行比较。通过这种方式，我可以确定我的库放置本机驱动程序的开销。

我计划为Neo4J创建YCSB扩展。

我的问题是：什么应该被视为要写入neo4j的对象的基本单位（如果它是单个节点或由边连接的几个节点）。 Neo4J世界目前的做法是什么。人们如何对neo4j性能进行基准测试。

Answer 1

用Gatling对Neo4J进行基准测试已有一些工作：http://maxdemarzi.com/2013/02/14/neo4j-and-gatling-sitting-in-a-tree-performance-t-e-s-t-ing/

你可能会适应它。

Answer 2

请参阅graphdb-benchmarks

项目graphdb-benchmarkmarks是流行图形数据库之间的基准。目前该框架支持Titan，OrientDB，Neo4j和Sparksee。此基准测试的目的是根据执行时间检查每个图形数据库的性能。基准测试由四个工作负载组成，即群集，大规模插入，单个插入和查询工作负载。每个工作负载都旨在模拟图数据库系统中的常见操作。

群集工作负载（CW）： CW由用于模块化优化的众所周知的社区检测算法Louvain方法组成。我们在基准图形数据库之上调整算法，并采用缓存技术来利用图形数据库功能和内存执行速度。我们测量算法需要收敛的时间。

大规模插入工作负载（MIW）：创建图形数据库并对其进行配置以进行大量加载，然后使用特定数据集填充它。我们衡量创建整个图表的时间。

单个插入工作负载（SIW）：创建图形数据库并使用特定数据集加载它。每个对象插入（节点或边缘）都是直接提交的，并且图形是逐步构造的。我们测量每个块的插入时间，它包含一千个边缘和插入这些边缘时出现的节点。

查询工作量（QW）：执行三个常见查询： FindNeighbours（FN）：查找所有节点的邻居。 FindAdjacentNodes（FA）：查找所有边的相邻节点。 FindShortestPath（FS）：查找第一个节点和100个随机选择的节点之间的最短路径。

Answer 3

性能测试的一种方法是使用例如http://gatling-tool.org/。正在进行工作以在http://ldbc.eu创建基准框架。否则，基准测试高度依赖于您的域数据集和您尝试执行的查询。也许你可以从https://github.com/neo4j/performance-benchmark开始并改进它？