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neptune.read ()
Neptune prend en charge une CALL procédure neptune.read permettant de lire les données d'Amazon S3, puis d'exécuter une requête OpenCypher (lecture, insertion, mise à jour) à l'aide des données. La procédure génère chaque ligne du fichier sous la forme d'une ligne de variable de résultat déclarée. Il utilise les informations d'identification IAM de l'appelant pour accéder aux données dans Amazon S3. Consultez Gestion des autorisations pour neptune.read () pour configurer les autorisations. La AWS région du compartiment Amazon S3 doit se trouver dans la même région que celle où se trouve l'instance. Actuellement, les lectures interrégionales ne sont pas prises en charge.
Syntaxe
CALL neptune.read( { source: "string", format: "parquet/csv", concurrency: 10 } ) YIELD row ...
Inputs
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source (obligatoire) : URI Amazon S3 vers un seul objet. Le préfixe Amazon S3 pour plusieurs objets n'est pas pris en charge.
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format (obligatoire) -
parquetetcsvsont pris en charge.-
Vous trouverez plus de détails sur le format Parquet pris en charge dansTypes de colonnes de parquet pris en charge.
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Pour plus d'informations sur le format CSV pris en charge, consultezFormat de chargement de données Gremlin.
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concurrence (facultatif) - Type : entier égal ou supérieur à 0. Valeur par défaut : 0. Spécifie le nombre de fils à utiliser pour lire le fichier. Si la valeur est 0, le nombre maximum de fils autorisés par la ressource sera utilisé. Pour Parquet, il est recommandé de définir un certain nombre de groupes de lignes.
Sorties
Le fichier neptune.read renvoie :
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ligne - Type:Carte
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Chaque ligne du fichier, où les clés sont les colonnes et les valeurs sont les données trouvées dans chaque colonne.
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Vous pouvez accéder aux données de chaque colonne comme un accès à une propriété (
row.col).
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Meilleures pratiques pour neptune.read ()
Les opérations de lecture de Neptune S3 peuvent être gourmandes en mémoire. Utilisez des types d'instances adaptés aux charges de travail de production, comme indiqué dans la section Choix des types d'instances pour Amazon Neptune.
L'utilisation de la mémoire et les performances des neptune.read() requêtes sont affectées par divers facteurs tels que la taille du fichier, le nombre de colonnes, le nombre de lignes et le format de fichier. Selon leur structure, les petits fichiers (par exemple, les fichiers CSV de 100 Mo ou moins, les fichiers Parquet de 20 Mo ou moins) peuvent fonctionner de manière fiable sur la plupart des types d'instances adaptés à la production, tandis que les fichiers plus volumineux peuvent nécessiter une mémoire importante que les types d'instances plus petits ne peuvent pas fournir.
Lorsque vous testez cette fonctionnalité, il est recommandé de commencer par de petits fichiers et de l'adapter progressivement pour vous assurer que votre charge de lecture peut être adaptée à la taille de votre instance. Si vous remarquez que des neptune.read() requêtes entraînent des exceptions de manque de mémoire ou des redémarrages d'instances, envisagez de diviser vos fichiers en petits morceaux, de réduire la complexité des fichiers ou de passer à des types d'instances plus volumineux.