Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # API Gremlin `profile` in Neptune L'API `profile` di Gremlin in Neptune esegue un attraversamento Gremlin specificato, raccoglie varie metriche relative all'esecuzione e produce un report di profile come output. Si differenzia dal passaggio TinkerPop .profile () per poter riportare informazioni specifiche per il motore Neptune. Il report del profilo include le seguenti informazioni relative al piano di query: + La pipeline dell'operatore fisico + Le operazioni di indice per l'esecuzione e la serializzazione di query + Le dimensioni del risultato L'API `profile` utilizza una versione estesa della sintassi API HTTP per le query, con `/gremlin/profile` come endpoint anziché `/gremlin`. ## Parametri specifici di `profile` di Gremlin in Neptune + **profile.results**: `boolean`, valori consentiti: `TRUE` e `FALSE`, valore predefinito: `TRUE`. Se true, i risultati della query vengono raccolti e visualizzati come parte del report di `profile`. Se false, viene visualizzato solo il conteggio dei risultati. + **profile.chop**: `int`, valore predefinito: 250. Se diverso da zero, la stringa dei risultati viene troncata a tale numero di caratteri. Ciò non impedisce l'acquisizione di tutti i risultati. Limita semplicemente le dimensioni della stringa nel report del profilo. Se impostato su zero, la stringa contiene tutti i risultati. + **profile.serializer**: `string`, valore predefinito: ``. Se diverso da null, i risultati raccolti vengono restituiti in un messaggio di risposta serializzato nel formato specificato da questo parametro. Il numero di operazioni di indice necessarie per produrre tale messaggio di risposta viene segnalato insieme alle dimensioni in byte da inviare al client. I valori consentiti sono `` o uno qualsiasi dei valori enumerativi «Serializers» del TinkerPop driver o del tipo MIME validi. ``` "application/json" or "GRAPHSON" "application/vnd.gremlin-v1.0+json" or "GRAPHSON_V1" "application/vnd.gremlin-v1.0+json;types=false" or "GRAPHSON_V1_UNTYPED" "application/vnd.gremlin-v2.0+json" or "GRAPHSON_V2" "application/vnd.gremlin-v2.0+json;types=false" or "GRAPHSON_V2_UNTYPED" "application/vnd.gremlin-v3.0+json" or "GRAPHSON_V3" "application/vnd.gremlin-v3.0+json;types=false" or "GRAPHSON_V3_UNTYPED" "application/vnd.graphbinary-v1.0" or "GRAPHBINARY_V1" ``` + **profile.indexOps**: `boolean`, valori consentiti: `TRUE` e `FALSE`, valore predefinito: `FALSE`. Se true, mostra un report dettagliato di tutte le operazioni sugli indici eseguite durante l'esecuzione e la serializzazione delle query. Avviso: questo report può essere dettagliato. ## Output di esempio di `profile` di Gremlin in Neptune Di seguito è riportata una query `profile` di esempio. ------ #### [ AWS CLI ] ``` aws neptunedata execute-gremlin-profile-query \ --endpoint-url https://your-neptune-endpoint:port \ --gremlin-query 'g.V().hasLabel("airport").has("code", "AUS").emit().repeat(in().simplePath()).times(2).limit(100)' \ --serializer "application/vnd.gremlin-v3.0+json" ``` Per ulteriori informazioni, vedere [execute-gremlin-profile-query](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/neptunedata/execute-gremlin-profile-query.html)nel Command Reference. AWS CLI ------ #### [ SDK ] ``` import boto3 from botocore.config import Config client = boto3.client( 'neptunedata', endpoint_url='https://your-neptune-endpoint:port', config=Config(read_timeout=None, retries={'total_max_attempts': 1}) ) response = client.execute_gremlin_profile_query( gremlinQuery='g.V().hasLabel("airport").has("code", "AUS").emit().repeat(in().simplePath()).times(2).limit(100)', serializer='application/vnd.gremlin-v3.0+json' ) print(response['output']) ``` Per esempi AWS SDK in altri linguaggi come Java, .NET e altri, consulta[AWS SDK](access-graph-gremlin-sdk.md). ------ #### [ awscurl ] ``` awscurl https://your-neptune-endpoint:port/gremlin/profile \ --region us-east-1 \ --service neptune-db \ -X POST \ -d '{"gremlin":"g.V().hasLabel(\"airport\").has(\"code\", \"AUS\").emit().repeat(in().simplePath()).times(2).limit(100)", "profile.serializer":"application/vnd.gremlin-v3.0+json"}' ``` **Nota** Questo esempio presuppone che le tue AWS credenziali siano configurate nel tuo ambiente. Sostituisci *us-east-1* con la regione del tuo cluster Neptune. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo **awscurl** con l'autenticazione IAM, consulta. [Utilizzo di `awscurl` con credenziali temporanee per connettersi in modo sicuro a un cluster database con autenticazione IAM abilitata](iam-auth-connect-command-line.md#iam-auth-connect-awscurl) ------ #### [ curl ] ``` curl -X POST https://your-neptune-endpoint:port/gremlin/profile \ -d '{"gremlin":"g.V().hasLabel(\"airport\").has(\"code\", \"AUS\").emit().repeat(in().simplePath()).times(2).limit(100)", "profile.serializer":"application/vnd.gremlin-v3.0+json"}' ``` ------ Questa query genera il seguente report `profile` quando eseguita sul grafo di esempio air-routes da post del blog, [Let Me Graph That For You - Part 1 - Air Routes](https://aws.amazon.com/blogs/database/let-me-graph-that-for-you-part-1-air-routes/). ``` ******************************************************* Neptune Gremlin Profile ******************************************************* Query String ================== g.V().hasLabel("airport").has("code", "AUS").emit().repeat(in().simplePath()).times(2).limit(100) Original Traversal ================== [GraphStep(vertex,[]), HasStep([~label.eq(airport), code.eq(AUS)]), RepeatStep(emit(true),[VertexStep(IN,vertex), PathFilterStep(simple), RepeatEndStep],until(loops(2))), RangeGlobalStep(0,100)] Optimized Traversal =================== Neptune steps: [ NeptuneGraphQueryStep(Vertex) { JoinGroupNode { PatternNode[(?1, , "AUS", ?) . project ?1 .], {estimatedCardinality=1, indexTime=84, hashJoin=true, joinTime=3, actualTotalOutput=1} PatternNode[(?1, <~label>, ?2=, <~>) . project ask .], {estimatedCardinality=3374, indexTime=29, hashJoin=true, joinTime=0, actualTotalOutput=61} RepeatNode { Repeat { PatternNode[(?3, ?5, ?1, ?6) . project ?1,?3 . IsEdgeIdFilter(?6) . SimplePathFilter(?1, ?3)) .], {hashJoin=true, estimatedCardinality=50148, indexTime=0, joinTime=3} } Emit { Filter(true) } LoopsCondition { LoopsFilter([?1, ?3],eq(2)) } }, annotations={repeatMode=BFS, emitFirst=true, untilFirst=false, leftVar=?1, rightVar=?3} }, finishers=[limit(100)], annotations={path=[Vertex(?1):GraphStep, Repeat[Vertex(?3):VertexStep]], joinStats=true, optimizationTime=495, maxVarId=7, executionTime=323} }, NeptuneTraverserConverterStep ] Physical Pipeline ================= NeptuneGraphQueryStep |-- StartOp |-- JoinGroupOp |-- SpoolerOp(100) |-- DynamicJoinOp(PatternNode[(?1, , "AUS", ?) . project ?1 .], {estimatedCardinality=1, indexTime=84, hashJoin=true}) |-- SpoolerOp(100) |-- DynamicJoinOp(PatternNode[(?1, <~label>, ?2=, <~>) . project ask .], {estimatedCardinality=3374, indexTime=29, hashJoin=true}) |-- RepeatOp |-- (Iteration 0) [visited=1, output=1 (until=0, emit=1), next=1] |-- BindingSetQueue (Iteration 1) [visited=61, output=61 (until=0, emit=61), next=61] |-- SpoolerOp(100) |-- DynamicJoinOp(PatternNode[(?3, ?5, ?1, ?6) . project ?1,?3 . IsEdgeIdFilter(?6) . SimplePathFilter(?1, ?3)) .], {hashJoin=true, estimatedCardinality=50148, indexTime=0}) |-- BindingSetQueue (Iteration 2) [visited=38, output=38 (until=38, emit=0), next=0] |-- SpoolerOp(100) |-- DynamicJoinOp(PatternNode[(?3, ?5, ?1, ?6) . project ?1,?3 . IsEdgeIdFilter(?6) . SimplePathFilter(?1, ?3)) .], {hashJoin=true, estimatedCardinality=50148, indexTime=0}) |-- LimitOp(100) Runtime (ms) ============ Query Execution: 392.686 Serialization: 2636.380 Traversal Metrics ================= Step Count Traversers Time (ms) % Dur ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- NeptuneGraphQueryStep(Vertex) 100 100 314.162 82.78 NeptuneTraverserConverterStep 100 100 65.333 17.22 >TOTAL - - 379.495 - Repeat Metrics ============== Iteration Visited Output Until Emit Next ------------------------------------------------------ 0 1 1 0 1 1 1 61 61 0 61 61 2 38 38 38 0 0 ------------------------------------------------------ 100 100 38 62 62 Predicates ========== # of predicates: 16 WARNING: reverse traversal with no edge label(s) - .in() / .both() may impact query performance Results ======= Count: 100 Output: [v[3], v[3600], v[3614], v[4], v[5], v[6], v[7], v[8], v[9], v[10], v[11], v[12], v[47], v[49], v[136], v[13], v[15], v[16], v[17], v[18], v[389], v[20], v[21], v[22], v[23], v[24], v[25], v[26], v[27], v[28], v[416], v[29], v[30], v[430], v[31], v[9... Response serializer: GRYO_V3D0 Response size (bytes): 23566 Index Operations ================ Query execution: # of statement index ops: 3 # of unique statement index ops: 3 Duplication ratio: 1.0 # of terms materialized: 0 Serialization: # of statement index ops: 200 # of unique statement index ops: 140 Duplication ratio: 1.43 # of terms materialized: 393 ``` Oltre ai piani di query restituiti da una chiamata a Neptune `explain`, i risultati di `profile` includono le statistiche di runtime relative all'esecuzione della query. Ogni operazione join è contrassegnata con il tempo richiesto per eseguire il join e il numero effettivo di soluzioni trasferite. L'output `profile` include il tempo richiesto durante la fase di esecuzione della query principale, nonché la fase di serializzazione se l'opzione `profile.serializer` è stata specificata. Nella parte inferiore dell'output `profile` è inclusa anche l'analisi dettagliata delle operazioni sugli indici eseguite durante ogni fase. Notare che esecuzioni consecutive della stessa query possono mostrare risultati diversi in termini di tempo di esecuzione e operazioni sugli indici a causa del caching. Per le query che utilizzano la fase `repeat()`, è disponibile un'analisi dettagliata della frontiera per ogni iterazione se la fase `repeat()` è stata trasferita come parte di una `NeptuneGraphQueryStep`. ## Differenze nei report di `profile` quando è abilitato il motore DFE Quando il motore di query alternativo Neptune DFE è abilitato, l'output di `profile` è leggermente diverso: **Attraversamento ottimizzato:** questa sezione è simile a quella dell'output di `explain` ma contiene informazioni aggiuntive. Include il tipo di operatori DFE che sono stati considerati nella pianificazione e le stime dei costi associati nel caso peggiore e nel caso migliore. **Pipeline fisica:** questa sezione raccoglie gli operatori utilizzati per eseguire la query. Gli elementi `DFESubQuery` astraggono il piano fisico utilizzato dal motore DFE per eseguire la parte del piano di cui è responsabile. Gli elementi `DFESubQuery` sono illustrati nella sezione seguente in cui sono elencate le statistiche del motore DFE. **DFEQueryStatistiche del motore:** questa sezione viene visualizzata solo quando almeno una parte della query viene eseguita da DFE. Descrive varie statistiche di runtime specifiche di DFE e contiene una suddivisione dettagliata del tempo impiegato nelle varie parti dell'esecuzione della query, da parte di `DFESubQuery`. Le sottoquery annidate in diversi elementi `DFESubQuery` sono semplificate in questa sezione e gli identificatori univoci sono contrassegnati da un'intestazione che inizia con `subQuery=`. **Metriche di attraversamento:** questa sezione mostra le metriche di attraversamento a livello di passaggio e, quando il motore DFE esegue tutta o parte della query, visualizza le metriche per `DFEStep` e/o `NeptuneInterleavingStep`. Per informazioni, consulta [Ottimizzazione delle query Gremlin con `explain` e `profile`](gremlin-traversal-tuning.md). **Nota** Poiché il supporto DFE per Gremlin è una funzionalità sperimentale, il formato esatto dell'`profile`output è soggetto a modifiche. ## Output di `profile` di esempio quando il motore Neptune Dataflow (DFE) è abilitato Quando il motore DFE viene utilizzato per eseguire le query Gremlin, l'output di [API Gremlin `profile`](#gremlin-profile-api) è formattato come mostrato nell'esempio seguente. Query: ------ #### [ AWS CLI ] ``` aws neptunedata execute-gremlin-profile-query \ --endpoint-url https://your-neptune-endpoint:port \ --gremlin-query "g.withSideEffect('Neptune#useDFE', true).V().has('code', 'ATL').out()" ``` Per ulteriori informazioni, consultate la sezione Command [execute-gremlin-profile-query](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/neptunedata/execute-gremlin-profile-query.html)Reference AWS CLI . ------ #### [ SDK ] ``` import boto3 from botocore.config import Config client = boto3.client( 'neptunedata', endpoint_url='https://your-neptune-endpoint:port', config=Config(read_timeout=None, retries={'total_max_attempts': 1}) ) response = client.execute_gremlin_profile_query( gremlinQuery="g.withSideEffect('Neptune#useDFE', true).V().has('code', 'ATL').out()" ) print(response['output']) ``` Per esempi AWS SDK in altri linguaggi come Java, .NET e altri, consulta[AWS SDK](access-graph-gremlin-sdk.md). ------ #### [ awscurl ] ``` awscurl https://your-neptune-endpoint:port/gremlin/profile \ --region us-east-1 \ --service neptune-db \ -X POST \ -d '{"gremlin":"g.withSideEffect('"'"'Neptune#useDFE'"'"', true).V().has('"'"'code'"'"', '"'"'ATL'"'"').out()"}' ``` **Nota** Questo esempio presuppone che le tue AWS credenziali siano configurate nel tuo ambiente. Sostituisci *us-east-1* con la regione del tuo cluster Neptune. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo **awscurl** con l'autenticazione IAM, consulta. [Utilizzo di `awscurl` con credenziali temporanee per connettersi in modo sicuro a un cluster database con autenticazione IAM abilitata](iam-auth-connect-command-line.md#iam-auth-connect-awscurl) ------ #### [ curl ] ``` curl -X POST https://your-neptune-endpoint:port/gremlin/profile \ -d '{"gremlin":"g.withSideEffect('"'"'Neptune#useDFE'"'"', true).V().has('"'"'code'"'"', '"'"'ATL'"'"').out()"}' ``` ------ ``` ******************************************************* Neptune Gremlin Profile ******************************************************* Query String ================== g.withSideEffect('Neptune#useDFE', true).V().has('code', 'ATL').out() Original Traversal ================== [GraphStep(vertex,[]), HasStep([code.eq(ATL)]), VertexStep(OUT,vertex)] Optimized Traversal =================== Neptune steps: [ DFEStep(Vertex) { DFENode { DFEJoinGroupNode[null]( children=[ DFEPatternNode((?1, vp://code[419430926], ?4, defaultGraph[526]) . project DISTINCT[?1] objectFilters=(in(ATL[452987149]) . ), {rangeCountEstimate=1}, opInfo=(type=PipelineJoin, cost=(exp=(in=1.00,out=1.00,io=0.00,comp=0.00,mem=0.00),wc=(in=1.00,out=1.00,io=0.00,comp=0.00,mem=0.00)), disc=(type=PipelineScan, cost=(exp=(in=1.00,out=1.00,io=0.00,comp=0.00,mem=34.00),wc=(in=1.00,out=1.00,io=0.00,comp=0.00,mem=34.00))))), DFEPatternNode((?1, ?5, ?6, ?7) . project ALL[?1, ?6] graphFilters=(!= defaultGraph[526] . ), {rangeCountEstimate=9223372036854775807})], opInfo=[ OperatorInfoWithAlternative[ rec=(type=PipelineJoin, cost=(exp=(in=1.00,out=27.76,io=0.00,comp=0.00,mem=0.00),wc=(in=1.00,out=27.76,io=0.00,comp=0.00,mem=0.00)), disc=(type=PipelineScan, cost=(exp=(in=1.00,out=27.76,io=Infinity,comp=0.00,mem=295147905179352830000.00),wc=(in=1.00,out=27.76,io=Infinity,comp=0.00,mem=295147905179352830000.00)))), alt=(type=PipelineScan, cost=(exp=(in=1.00,out=27.76,io=Infinity,comp=0.00,mem=295147905179352830000.00),wc=(in=1.00,out=27.76,io=Infinity,comp=0.00,mem=295147905179352830000.00)))]]) } [Vertex(?1):GraphStep, Vertex(?6):VertexStep] } , NeptuneTraverserConverterDFEStep, DFECleanupStep ] Physical Pipeline ================= DFEStep |-- DFESubQuery1 DFEQueryEngine Statistics ================= DFESubQuery1 ╔════╤════════╤════════╤═══════════════════════╤══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╤══════╤══════════╤═══════════╤════════╤═══════════╗ ║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name │ Arguments │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║ ╠════╪════════╪════════╪═══════════════════════╪══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╪══════╪══════════╪═══════════╪════════╪═══════════╣ ║ 0 │ 1 │ - │ DFESolutionInjection │ solutions=[] │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0.01 ║ ║ │ │ │ │ outSchema=[] │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 1 │ 2 │ - │ DFEChunkLocalSubQuery │ subQuery=http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/dfe/past/graph#089f43e3-4d71-4259-8d19-254ff63cee04/graph_1 │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 0.02 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 2 │ 3 │ - │ DFEChunkLocalSubQuery │ subQuery=http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/dfe/past/graph#089f43e3-4d71-4259-8d19-254ff63cee04/graph_2 │ - │ 1 │ 242 │ 242.00 │ 0.02 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 3 │ 4 │ - │ DFEMergeChunks │ - │ - │ 242 │ 242 │ 1.00 │ 0.01 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 4 │ - │ - │ DFEDrain │ - │ - │ 242 │ 0 │ 0.00 │ 0.01 ║ ╚════╧════════╧════════╧═══════════════════════╧══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╧══════╧══════════╧═══════════╧════════╧═══════════╝ subQuery=http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/dfe/past/graph#089f43e3-4d71-4259-8d19-254ff63cee04/graph_1 ╔════╤════════╤════════╤══════════════════════╤═════════════════════════════════════════════════════════════╤══════╤══════════╤═══════════╤═══════╤═══════════╗ ║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name │ Arguments │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║ ╠════╪════════╪════════╪══════════════════════╪═════════════════════════════════════════════════════════════╪══════╪══════════╪═══════════╪═══════╪═══════════╣ ║ 0 │ 1 │ - │ DFEPipelineScan │ pattern=Node(?1) with property 'code' as ?4 and label 'ALL' │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0.22 ║ ║ │ │ │ │ inlineFilters=[(?4 IN ["ATL"])] │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ patternEstimate=1 │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 1 │ 2 │ - │ DFEMergeChunks │ - │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 0.02 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 2 │ 4 │ - │ DFERelationalJoin │ joinVars=[] │ - │ 2 │ 1 │ 0.50 │ 0.09 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 3 │ 2 │ - │ DFESolutionInjection │ solutions=[] │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0.01 ║ ║ │ │ │ │ outSchema=[] │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 4 │ - │ - │ DFEDrain │ - │ - │ 1 │ 0 │ 0.00 │ 0.01 ║ ╚════╧════════╧════════╧══════════════════════╧═════════════════════════════════════════════════════════════╧══════╧══════════╧═══════════╧═══════╧═══════════╝ subQuery=http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/dfe/past/graph#089f43e3-4d71-4259-8d19-254ff63cee04/graph_2 ╔════╤════════╤════════╤══════════════════════╤═════════════════════════════════════╤══════╤══════════╤═══════════╤════════╤═══════════╗ ║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name │ Arguments │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║ ╠════╪════════╪════════╪══════════════════════╪═════════════════════════════════════╪══════╪══════════╪═══════════╪════════╪═══════════╣ ║ 0 │ 1 │ - │ DFESolutionInjection │ solutions=[] │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0.01 ║ ║ │ │ │ │ outSchema=[?1] │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 1 │ 2 │ 3 │ DFETee │ - │ - │ 1 │ 2 │ 2.00 │ 0.01 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 2 │ 4 │ - │ DFEDistinctColumn │ column=?1 │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 0.21 ║ ║ │ │ │ │ ordered=false │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 3 │ 5 │ - │ DFEHashIndexBuild │ vars=[?1] │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 0.03 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 4 │ 5 │ - │ DFEPipelineJoin │ pattern=Edge((?1)-[?7:?5]->(?6)) │ - │ 1 │ 242 │ 242.00 │ 0.51 ║ ║ │ │ │ │ constraints=[] │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ patternEstimate=9223372036854775807 │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 5 │ 6 │ 7 │ DFESync │ - │ - │ 243 │ 243 │ 1.00 │ 0.02 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 6 │ 8 │ - │ DFEForwardValue │ - │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 0.01 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 7 │ 8 │ - │ DFEForwardValue │ - │ - │ 242 │ 242 │ 1.00 │ 0.02 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 8 │ 9 │ - │ DFEHashIndexJoin │ - │ - │ 243 │ 242 │ 1.00 │ 0.31 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 9 │ - │ - │ DFEDrain │ - │ - │ 242 │ 0 │ 0.00 │ 0.01 ║ ╚════╧════════╧════════╧══════════════════════╧═════════════════════════════════════╧══════╧══════════╧═══════════╧════════╧═══════════╝ Runtime (ms) ============ Query Execution: 11.744 Traversal Metrics ================= Step Count Traversers Time (ms) % Dur ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- DFEStep(Vertex) 242 242 10.849 95.48 NeptuneTraverserConverterDFEStep 242 242 0.514 4.52 >TOTAL - - 11.363 - Predicates ========== # of predicates: 18 Results ======= Count: 242 Index Operations ================ Query execution: # of statement index ops: 0 # of terms materialized: 0 ``` **Nota** Poiché il supporto DFE per Gremlin è una funzionalità sperimentale, il formato esatto dell'`profile`output è soggetto a modifiche.