dosubot[bot] commented on issue #2869: URL: https://github.com/apache/incubator-hugegraph/issues/2869#issuecomment-3280027471
<!-- Answer --> 你的 schema 没有任何二级索引（indexlabels），所有 where/has/filter 查询都会全表扫描，这是 1.5.0 查询极慢的核心原因，尤其在 50 亿点/边规模下，链式 outE/inE 查询会导致每层都拉全量数据在内存中过滤，性能会指数级下降。HugeGraph 1.5.0 的 HugeVertexStep、TraversalFilterStep、AndStep 等遍历步骤，底层会先构造后端查询，再用 FilterIterator 在 JVM 内存中做二次过滤，没有索引时会极大拖慢查询，且分布式锁和 session 管理进一步放大了延迟[代码分析](https://github.com/apache/incubator-hugegraph/blob/a53af864b31f803780a1db31cb20d3d94d5d34fc/hugegraph-server/hugegraph-core/src/main/java/org/apache/hugegraph/traversal/algorithm/HugeTraverser.java)。 **必须优化 schema：** - 给所有高频查询属性（如 country_code、status、multi_scene_mark 等）补充二级索引（secondary index），如： ```groovy schema.indexLabel("userByCountryCode").onV("user").by("country_code").secondary().create() schema.indexLabel("userByStatus").onV("user").by("status").secondary().create() schema.indexLabel("edgeByMultiSceneMark").onE("user_phone").by("multi_scene_mark").secondary().create() ``` - 索引生效后，所有 where/has/filter 查询会走索引，避免全表扫描，性能提升数十倍[官方建议](https://github.com/apache/incubator-hugegraph/issues/2836)。 **配置建议：** - JVM 堆 64GB 已足够，memory.mode 建议设为 off-heap，避免堆内存和 RocksDB native 内存争抢[配置说明](https://app.dosu.dev/documents/7efdc24e-edec-4811-afdd-d39a113f3dfe)。 - vertex.cache_capacity、edge.cache_capacity 建议大幅调高（如 1 亿/5000 万），cache_expire 适当延长，充分利用 600GB 内存，减少后端 IO。 - rocksdb.total_memory_size、block_cache_capacity、max_background_jobs、max_file_opening_threads 可继续调大，充分利用 300 核心和 600GB 内存[性能调优](https://github.com/apache/incubator-hugegraph/issues/2763)。 - 分片数建议与节点数和数据量匹配，避免单分片过大或 leader 迁移频繁。 **查询语句建议：** - 多层 outE/inE 建议加 limit、分页，减少一次性拉取数据量，避免 OOM。 - 用 has() 精准过滤起点，减少链式遍历范围。 **验证与排查：** - 索引创建后，重启服务并确认 schema 已生效。 - 用 Arthas 或 REST API 检查慢查询瓶颈是在存储层还是计算层，关注 FilterIterator、validateVertex/Edge 的 CPU/内存占用。 - 检查集群健康和分片分布，避免部分节点/分片负载过高。 **优先级建议：** 1. 立即补充所有高频属性的二级索引，避免全表扫描。 2. 调大 cache、rocksdb、线程池等参数，充分利用硬件。 3. 优化查询语句结构，加 limit、分页，减少链式遍历。 4. 用监控工具定位瓶颈，持续调优。 如需具体索引创建语句或参数建议，可补充说明。 <!-- Dosu Comment Footer --> *To reply, just mention [@dosu](https://go.dosu.dev/dosubot).* --- <sup>How did I do? [Good](https://app.dosu.dev/response-feedback/509357fd-a248-4313-8c16-9aae1643bf60?feedback_type=great_response) | [Irrelevant](https://app.dosu.dev/response-feedback/509357fd-a248-4313-8c16-9aae1643bf60?feedback_type=irrelevant_answer) | [Incorrect](https://app.dosu.dev/response-feedback/509357fd-a248-4313-8c16-9aae1643bf60?feedback_type=incorrect_sources) | [Verbose](https://app.dosu.dev/response-feedback/509357fd-a248-4313-8c16-9aae1643bf60?feedback_type=too_verbose) | [Hallucination](https://app.dosu.dev/response-feedback/509357fd-a248-4313-8c16-9aae1643bf60?feedback_type=hallucination) | [Report 🐛](https://app.dosu.dev/response-feedback/509357fd-a248-4313-8c16-9aae1643bf60?feedback_type=bug_report) | [Other](https://app.dosu.dev/response-feedback/509357fd-a248-4313-8c16-9aae1643bf60?feedback_type=other)</sup> [](https://app.dosu.dev/e5e246fa-a522-4d8a-ab3c-e2588b5b501b/ask?utm_source=githu b) [](https://go.dosu.dev/discord-bot) [](https://twitter.com/intent/tweet?text=%40dosu_ai%20helped%20me%20solve%20this%20issue!&url=https%3A//github.com/apache/incubator-hugegraph/issues/2869) -- This is an automated message from the Apache Git Service. To respond to the message, please log on to GitHub and use the URL above to go to the specific comment. To unsubscribe, e-mail: issues-unsubscr...@hugegraph.apache.org For queries about this service, please contact Infrastructure at: us...@infra.apache.org --------------------------------------------------------------------- To unsubscribe, e-mail: issues-unsubscr...@hugegraph.apache.org For additional commands, e-mail: issues-h...@hugegraph.apache.org
