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从 Neo4j 到 Neptune 的数据迁移
在从 Neo4j 迁移到 Amazon Neptune 时，迁移数据是该过程中的一个主要步骤。有多种迁移数据的方法。正确的方法取决于应用程序的需求、数据大小和所需的迁移类型。但是，其中许多迁移都需要对相同的注意事项进行评测，下文将重点介绍其中一些注意事项。
注意
有关如何执行离线数据迁移的一个示例的完整分步演练，请参阅 Amazon 数据库博客
评测从 Neo4j 到 Neptune 的数据迁移
评测任何数据迁移的第一步是确定如何迁移数据。这些选项取决于要迁移的应用程序的架构、数据大小和迁移期间的可用性需求。通常，迁移往往分为两种类别之一：在线或离线。
离线迁移往往是最容易完成的，因为应用程序在迁移期间不接受读取或写入流量。应用程序停止接受流量后，可以在重新启用应用程序之前导出、优化、导入数据并测试应用程序。
在线迁移则更复杂，因为在迁移数据时，应用程序仍需要接受读取和写入流量。每次在线迁移的确切需求可能有所不同，但总体架构通常类似于以下架构：
需要通过将 Neo4j 流配置为 Kafka 集群的源
，在 Neo4j 中启用对数据库进行持续更改的源。 完成此操作后，可以按照迁移到 Neptune 时从 Neo4j 导出数据中的说明导出正在运行的系统，并注明稍后与 Kafka 主题相关的时间。
然后，按照迁移到 Neptune 时从 Neo4j 导入数据中的说明将导出的数据导入到 Neptune 中。
然后，可以使用类似于从 Amazon Kinesis Data Streams 写入 Amazon Neptune
中描述的架构，将来自 Kafka 流的已更改数据复制到 Neptune 集群。请注意，更改复制可以并行运行，以验证新的应用程序架构和性能。 验证数据迁移后，可以将应用程序流量重定向到 Neptune 集群，并且可以停用 Neo4j 实例。
从 Neo4j 迁移到 Neptune 的数据模型优化
Neptune 和 Neo4j 都支持已标注的属性图 (LPG)。但是，Neptune 有一些架构和数据模型的差异，您可以利用这些差异来优化性能：
优化节点和边缘 ID
Neo4j 会自动生成数字长型 ID。使用 Cypher，您可以通过 ID 引用节点，但通常不鼓励这样做，而倾向于通过索引属性查找节点。
Neptune 允许您为顶点和边缘提供自己的基于字符串的 ID。如果您不提供自己的 ID，Neptune 会自动为新的边缘和顶点生成 UUID 的字符串表示形式。
如果您通过从 Neo4j 导出数据，然后批量导入到 Neptune，以便将数据从 Neo4j 迁移到 Neptune，则可以保留 Neo4j 的 ID。Neo4j 生成的数值在导入到 Neptune 时可以用作用户提供的 ID，在 Neptune 中，它们以字符串而不是数值表示。
但是，在某些情况下，您可能需要将顶点属性提升为顶点 ID。正如使用索引属性查找节点是在 Neo4j 中查找节点的最快方法一样，通过 ID 查找顶点也是在 Neptune 中找到顶点的最快方法。因此，如果您能识别出包含唯一值的合适顶点属性，您应该考虑在大容量加载 CSV 文件中用指定的属性值替换顶点 ~id。如果您这样做，您还必须在 CSV 文件中重写任何相应的 ~from 和 ~to 边缘值。
将数据从 Neo4j 迁移到 Neptune 时的架构约束
在 Neptune 中，唯一可用的架构约束是节点或边缘的 ID 的唯一性。鼓励需要利用唯一性约束的应用程序考虑使用这种方法，通过指定节点或边缘 ID 来实现唯一性约束。如果应用程序使用多列作为唯一性约束，则可以将 ID 设置为这些值的组合。例如，id=123, code='SEA' 可以表示为 ID='123_SEA'，以实现复杂的唯一性约束。
将数据从 Neo4j 迁移到 Neptune 时的边缘方向优化
当将节点、边缘或属性添加到 Neptune 时，将以三种不同的方式自动为它们编制索引，并具有可选的第四个索引。由于 Neptune 构建和使用索引的方式，遵循传出边缘的查询比使用传入边缘的查询效率更高。就 Neptune 的图形数据存储模型而言，这些是使用 SPOG 索引的基于主题的搜索。
如果在将数据模型和查询迁移到 Neptune 时，您发现最重要的查询依赖于遍历扇出程度很高的传入边缘，则可能需要考虑更改模型，以便这些遍历改为遵循传出边缘，尤其是在您无法指定要遍历哪些边缘标签时。为此，请反转相关边缘的方向并更新边缘标签，以反映此方向变化的语义。例如，您可能更改：
person_A — parent_of — person_B to: person_B — child_of — person_A
要在批量加载边缘 CSV 文件中进行此更改，只需交换 ~from 和 ~to 列标题，然后更新 ~label 列的值即可。
作为反转边缘方向的替代方案，您可以启用第四个 Neptune 索引，即 OSGP 索引，这样可以更高效地遍历传入的边缘或基于对象的搜索。但是，启用该第四个索引将降低插入速率并需要更多的存储空间。
将数据从 Neo4j 迁移到 Neptune 时进行筛选优化
Neptune 经过优化，当将属性筛选为最具选择性的可用属性时，效果最佳。当使用多个筛选条件时，会为每个筛选条件找到一组匹配的项目，然后计算出所有匹配集的重叠度。如果可能，将多个属性合并为一个属性，可以最大限度地减少索引查找次数并减少查询的延迟。
例如，此查询使用两个索引查找和一个联接：
MATCH (n) WHERE n.first_name='John' AND n.last_name='Doe' RETURN n
此查询使用单个索引查找来检索相同的信息：
MATCH (n) WHERE n.name='John Doe' RETURN n
Neptune 与 Neo4j 支持不同的数据类型。
Neo4j 数据类型映射到 Neptune 支持的数据类型
-
逻辑：
Boolean在 Neptune 中将其映射到
Bool或Boolean。 -
数值：
Number在 Neptune 中将其映射到以下 Neptune openCypher 类型中最窄的一个，这些类型可以支持相关数值属性的所有值：
Byte Short Integer Long Float Double -
文本：
String在 Neptune 中将其映射到
String。 -
时间点：
Date Time LocalTime DateTime LocalDateTime使用 Neptune 支持的以下 ISO-8601 格式之一，在 Neptune 中将其映射到
Date(UTC)：yyyy-MM-dd yyyy-MM-ddTHH:mm yyyy-MM-ddTHH:mm:ss yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ -
持续时间：
Duration如有必要，在 Neptune 中将其映射到日期算术的数值。
-
空间：
Point在 Neptune 中将其映射为组件数值，然后每个数值都成为一个单独的属性，或者表示为字符串值以由客户端应用程序解释。请注意，Neptune 的使用 OpenSearch 的全文搜索集成允许您对地理位置属性编制索引。
将多值属性从 Neo4j 迁移到 Neptune
Neo4j 允许将简单类型的同构列表
但是，Neptune 只允许对顶点属性使用集基数或单基数，而在属性图数据中允许对边缘属性使用单基数。因此，无法将包含重复值的 Neo4j 节点列表属性直接迁移到 Neptune 顶点属性，也无法将 Neo4j 关系列表属性直接迁移到 Neptune 边缘属性。
将具有重复值的 Neo4j 多值节点属性迁移到 Neptune 的一些可能策略如下：
丢弃重复值并将多值 Neo4j 节点属性转换为集基数 Neptune 顶点属性。请注意，Neptune 集可能无法反映原始 Neo4j 多值属性中项目的顺序。
将多值 Neo4j 节点属性转换为 Neptune 顶点字符串属性中 JSON 格式列表的字符串表示形式。
将每个多值属性值提取到具有值属性的单独顶点中，然后使用标有属性名称的边缘将这些顶点连接到父顶点。
同样，将 Neo4j 多值关系属性迁移到 Neptune 的可能策略如下：
将多值 Neo4j 关系属性转换为 JSON 格式列表的字符串表示形式，并将其存储为 Neptune 边缘字符串属性。
将 Neo4j 关系重构为连接到中间顶点的传入和传出 Neptune 边缘。使用标有属性名称的边缘，将每个多值关系属性值提取到具有值属性的单独顶点中，并将这些顶点提取到该中间顶点。
请注意，尽管 openCypher 包含一个允许在字符串值中进行简单搜索的 CONTAINS 谓词，但 JSON 格式列表的字符串表示形式对于 openCypher 查询语言来说是不透明的。
迁移到 Neptune 时从 Neo4j 导出数据
从 Neo4j 导出数据时，请使用 APOC 过程导出到 CSV
也可以使用各种 APOC 过程将数据直接导出到 Amazon S3。默认情况下，导出到 Amazon S3 桶处于禁用状态，但可以使用 Neo4j APOC 文档的导出到 Amazon S3
迁移到 Neptune 时从 Neo4j 导入数据
您可以使用 Neptune 批量加载程序或使用支持的查询语言（例如 openCypher）中的应用程序逻辑，将数据导入 Neptune。
Neptune 批量加载程序是导入大量数据的首选方法，因为如果您遵循最佳实践，它可以提供优化的导入性能。批量加载程序支持两种不同的 CSV 格式，可以使用导出数据一节中提到的开源实用程序将从 Neo4j 导出的数据转换为这些格式。
还可以使用 openCypher 导入具有自定义逻辑的数据，用于解析、转换和导入。您可以通过 HTTPS 端点（推荐使用）或使用 bolt 驱动程序提交 openCypher 查询。