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joinOrder SPARQL 查询提示

在提交 SPARQL 查询时，Amazon Neptune 查询引擎将调查查询的结构。它将对查询的各个部分重新排序，并尝试最大程度地减少计算所需的工作量和查询响应时间。

例如，通常不会按给定顺序计算一系列连接的三元组模式。使用试探法和统计数据（例如，各个模式的选择性以及它们通过共享变量连接的方式）来对查询重新排序。此外，如果您的查询包含更复杂的模式（例如，子查询、FILTER 或复杂的 OPTIONAL 或 MINUS 数据块），则 Neptune 查询引擎将在可能的情况下对查询重新排序，以获得高效的计算顺序。

对于更复杂的查询，Neptune 选择计算查询的顺序可能并不总是最佳的。例如，Neptune 可能会丢失在计算查询期间发生的实例数据特定的特征（例如命中图形中的电源节点）。

如果您知道确切的数据特性并且想要手动指示查询执行顺序，请使用 Neptune joinOrder 查询提示指定按给定的顺序计算查询。

joinOrder SPARQL 提示语法

joinOrder 查询提示被指定为 SPARQL 查询中包含的三元组模式。

为清晰起见，以下语法使用查询中定义并包含的 hint 前缀来指定 Neptune 查询提示命名空间：

PREFIX hint: <http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/QueryHints#>
scope hint:joinOrder "Ordered" .

有关查询提示范围的更多信息，请参阅 Neptune 中的 SPARQL 查询提示范围。

joinOrder SPARQL 提示示例

本节介绍使用和未使用 joinOrder 查询提示和相关优化编写的查询。

在此示例中，假定数据集包含以下内容：

无查询提示

以下 SPARQL 查询将从一组社交网络数据中提取所有名为 John 和 Jane 的人员（相互关注）对：

PREFIX : <https://example.com/>
SELECT ?john ?jane {
  ?person1 :name "Jane" .
  ?person1 :likes ?person2 .
  ?person2 :name "John" .
  ?person2 :likes ?person1 .
}

Neptune 查询引擎可能会以不同于编写的顺序计算语句。例如，它可能选择按以下顺序计算：

根据此数据集，按此顺序进行计算会导致在第二步中提取 1000 个实体。第三步将此范围缩小到单个节点 Jane。之后，最后一步确定 Jane 也将 :likes 节点 John。

查询提示

从 Jane 节点开始是有利的，因为她只有 10 个传出 :likes 边缘。这将避免在第二步中提取 1000 个实体，从而减少了查询计算期间的工作量。

以下示例使用 joinOrder 查询提示，通过对查询禁用所有自动联接重新排序来确保先处理 Jane 节点及其传出边缘：

PREFIX : <https://example.com/>
PREFIX hint: <http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/QueryHints#>
SELECT ?john ?jane {
  hint:Query hint:joinOrder "Ordered" .
  ?person1 :name "Jane" .
  ?person1 :likes ?person2 .
  ?person2 :name "John" .
  ?person2 :likes ?person1 .
}

一个适用的现实场景可能是社交网络应用程序，其中网络中的人员被分为具有许多连接的影响者和具有很少连接的普通用户。在此场景中，您可以确保在类似于上一个示例的查询中，先处理普通用户 (Jane)，再处理影响者 (John)。

查询提示和重新排序

您可以进一步了解此示例。如果您知道 :name 属性对于单一节点是唯一的，则可通过重新排序和使用 joinOrder 查询提示来加快查询速度。此步骤确保首先提取唯一节点。

PREFIX : <https://example.com/>
PREFIX hint: <http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/QueryHints#>
SELECT ?john ?jane {
  hint:Query hint:joinOrder "Ordered" .
  ?person1 :name "Jane" .
  ?person2 :name "John" .
  ?person1 :likes ?person2 .
  ?person2 :likes ?person1 .
}

在此情况下，您可以在每个步骤中将查询减少到以下单个操作：