Amazon Neptune Engine, Version 1.3.2.0 (10.06.2020)

Allgemeine Verbesserungen

• Support für TLS Version 1.3, einschließlich Cipher Suites TLS _ AES _128_ _ SHA256 und TLS _ _256_ GCM _. AES GCM SHA384 TLS1.3 ist eine Option — TLS 1.2 ist immer noch das Minimum.

Gremlin-Verbesserungen

• TinkerPop 3.7.x-Aktualisierung

  • Bietet eine große Erweiterung der Gremlin-Sprache.

    • Neue Schritte für die Verarbeitung von Zeichenketten, Listen und Daten.

    • Neue Syntax für die Angabe der Kardinalität innerhalb des Schritts. mergeV()

    • union()kann jetzt als Startschritt verwendet werden.

    • Weitere Informationen zu den Änderungen in 3.7.x finden Sie in der TinkerPop Upgrade-Dokumentation.

  • Beachten Sie beim Upgrade der Client-Gremlin-Sprachtreiber für Java, dass die Serializer-Klassen einige Umbenennungen rückgängig gemacht haben. Sie müssen die Paket- und Klassennamen in Ihren Konfigurationsdateien und im Code, falls angegeben, aktualisieren.

• StrictTimeoutValidation(nur bei Aktivierung über Labmode StrictTimeoutValidation by includingStrictTimeoutValidation=enabled): Wenn der StrictTimeoutValidation Parameter den Wert von hatenabled, darf ein als Anforderungsoption oder als Abfragehinweis spezifizierter Timeout-Wert pro Abfrage den global in der Parametergruppe festgelegten Wert nicht überschreiten. In einem solchen Fall wirft Neptune eine. InvalidParameterException Diese Einstellung kann in einer Antwort auf dem /status Endpunkt bestätigt werden, wenn der Wert lautetdisabled, und in Neptune Version 1.3.2.0 ist der Standardwert dieses Parameters. Disabled

openCypher Verbesserungen

• Die Amazon Neptune Engine Version 1.3.2.0 bietet im Vergleich zu früheren Engine-Versionen eine bis zu 9-mal schnellere und 10-mal höhere openCypher Abfrageleistung.

• Abfragen mit niedriger Latenz und Verbesserung der Durchsatzleistung: Allgemeine Leistungsverbesserungen für Abfragen mit niedriger Latenz. openCypher Die neue Version verbessert auch den Durchsatz für solche Abfragen. Die Verbesserungen sind signifikanter, wenn parametrisierte Abfragen verwendet werden.

• Support für Query Plan Cache: Wenn eine Abfrage an Neptune gesendet wird, wird die Abfragezeichenfolge analysiert, optimiert und in einen Abfrageplan umgewandelt, der dann von der Engine ausgeführt wird. Anwendungen basieren häufig auf gängigen Abfragemustern, die mit unterschiedlichen Werten instanziiert werden. Der Abfrageplan-Cache kann die Gesamtlatenz reduzieren, indem er die Abfragepläne zwischenspeichert und so das Parsen und Optimieren für solche sich wiederholenden Muster vermeidet.

• Leistungsverbesserung für DISTINCT Aggregationsabfragen.

• Leistungsverbesserung für Verknüpfungen mit Variablen, bei denen NULL-Werte zulässig sind.

• Leistungsverbesserung für Abfragen, bei denen das Prädikat „Nicht entspricht ID“ (Knoten/Beziehung) verwendet wird.

• Erweiterte Unterstützung für die Datetime-Funktionalität (Nur im Labormodus aktiviert durch Including. DatetimeMillisecond DatetimeMillisecond=enabled Weitere Informationen finden Sie unter Temporale Unterstützung in der openCypher Neptune-Implementierung (Neptune Analytics und Neptune Database 1.3.2.0 und höher).

Allgemeine Verbesserungen

• Die NeptuneML-Fehlermeldung bei der Validierung des Zugriffs auf Graphlytics-Buckets wurde aktualisiert.

Korrekturen für Gremlin

• Fehlende Labelinformationen in der DFE Abfrageübersetzung für Szenarien behoben, in denen Schritte, die nicht zum Pfad beitragen, Beschriftungen enthalten. Beispielsweise:

  g.withSideEffect('Neptune#useDFE', true).
    V().
    has('name', 'marko').
    has("name", TextP.regex("mark.*")).as("p1").
    not(out().has("name", P.within("peter"))).
    out().as('p2').
    dedup('p1', 'p2')

• Es wurde ein NullPointerException Fehler in der DFE Abfrageübersetzung behoben, der auftrat, wenn eine Abfrage in zwei DFE Fragmenten ausgeführt wurde und das erste Fragment für einen unbefriedigenden Knoten optimiert wurde. Beispielsweise:

  g.withSideEffect('Neptune#useDFE', true).
    V().
    has('name', 'doesNotExists').
    has("name", TextP.regex("mark.*")).
    inject(1).
    V().
    out().
    has('name', 'vadas')

• Es wurde ein Fehler behoben, durch den Neptune einen auslösen konnteInternalFailureException, wenn eine Abfrage den Modulator ValueTraversal inside by () enthält und die Eingabe Map ist. Beispielsweise:

  g.V().
    hasLabel("person").
    project("age", "name").by("age").by("name").
    order().by("age")

openCypher behebt

• Verbesserte UNWIND Operationen (z. B. das Erweitern einer Werteliste auf einzelne Werte), um Situationen zu vermeiden, in denen nicht genügend Arbeitsspeicher (OOM) zur Verfügung steht. Beispielsweise:

  MATCH (n)-->(m)
  WITH collect(m) AS list
  UNWIND list AS m
  RETURN m, list

• Die benutzerdefinierte ID-Optimierung bei mehreren MERGE Operationen, bei denen die ID über eingegeben wurde, wurde behobenUNWIND. Beispielsweise:

  UNWIND [{nid: 'nid1', mid: 'mid1'}, {nid: 'nid2', mid: 'mid2'}] as ids
  MERGE (n:N {`~id`: ids.nid})
  MERGE (m:M {`~id`: ids.mid})

• Die Speicherexplosion bei der Planung komplexer Abfragen mit Eigenschaftszugriff und mehreren Hops mit bidirektionalen Beziehungen wurde behoben. Beispielsweise:

  MATCH (person1:person)-[:likes]->(res)-[:partOf]->(group)-[:knows]-(:entity {name: 'foo'}), 
         (person1)-[:knows]->(person2)-[:likes]-(res2), (comment)-[:presentIn]->(:Group {name: 'barGroup'}), 
         (person1)-[:commented]->(comment2:comment)-[:partOf]->(post:Post), (comment2)-[:presentIn]->(:Group {name: 'fooGroup'}), 
         (comment)-[:contains]->(info:Details)-[:CommentType]->(:CommentType {name: 'Positive'}),
         (comment2)-[:contains]->(info2:Details)-[:CommentType]->(:CommentType {name: 'Positive'}) 
  WHERE datetime('2020-01-01T00:00') <= person1.addedAfter <= datetime('2023-01-01T23:59') AND comment.approvedBy = comment2.approvedBy 
  MATCH (comment)-[:contains]->(info3:Details)-[:CommentType]->(:CommentType {name: 'Neutral'})
  RETURN person1, group.name, info1.value,  post.ranking, info3.value

• Aggregationsabfragen mit Null als Gruppierung nach Variablen behoben. Beispielsweise:

  MATCH (n)
  RETURN null AS group, sum(n.num) AS result

SPARQLbehebt

• Der SPARQL Parser wurde behoben, um die Analysezeit für große Abfragen zu verbessern, z. B. wenn sie viele Tripel und große Tokens INSERT DATA enthalten.

• Für Version 1.3.2.0 haben wir ein Problem im Abfrageplan-Cache festgestellt, wenn skip oder in einer inneren WITH Klausel verwendet limit wird und parametrisiert ist. Beispielsweise:

  MATCH (n:Person)
  WHERE n.age > $age
  WITH n skip $skip LIMIT $limit 
  RETURN n.name, n.age
  
  parameters={"age": 21, "skip": 2, "limit": 3}

  In diesem Fall werden die Parameterwerte für Skip und Limit aus dem ersten Plan auch auf nachfolgende Abfragen angewendet, was zu unerwarteten Ergebnissen führt.

  Schadensbegrenzung

  Um dieses Problem zu vermeiden, fügen Sie den Abfragehinweis hinzu, QUERY:PLANCACHE "disabled" wenn Sie eine Abfrage einreichen, die eine parametrisierte Skip- und/oder Limit-Unterklausel enthält. Alternativ können Sie die Werte in der Abfrage fest codieren.

  Option 1: Verwenden des Abfragehinweises zum Deaktivieren des Plan-Caches:

  Using QUERY:PLANCACHE "disabled"
  MATCH (n:Person) WHERE n.age > $age
  WITH n skip $skip LIMIT $limit
  RETURN n.name, n.age
  
  parameters={"age": 21, "skip": 2, "limit": 3}

  Option 2: Verwendung hartcodierter Werte für Skip und Limit:

  MATCH (n:Person)
  WHERE n.age > $age
  WITH n skip 2 LIMIT 3
  RETURN n.name, n.age
  
  parameters={"age": 21}

• Abfragen, die numerische Filterwerte verwenden, können zu falschen Ergebnissen führen, wenn der Abfrageplan-Cache verwendet wird. Um das Problem zu vermeiden, verwenden Sie den Abfragehinweis, QUERY:PLANCACHE "disabled" um den Abfrageplan-Cache zu überspringen. Verwenden Sie beispielsweise:

  USING QUERY:PLANCACHE "disabled"
  MATCH (n:person)
  WHERE n.yearOfBirth > $year
  RETURN n
  
  parameters={"year":1950}

• Abfragen, die denselben Parameternamen mehrfach verwenden, können mit dem Fehler fehlschlagenParameter name should not be a number and/or contain _internal_ or _modified_user_ string within it. These are reserved for planCache. Otherwise, rerun with HTTP parameter planCache=disabled. Überspringen Sie in solchen Fällen entweder den Abfrageplan-Cache wie oben oder duplizieren Sie die Parameter wie in diesem Beispiel:

  MATCH (n:movie) WHERE n.runtime>=$minutes RETURN n 
  UNION 
  MATCH (n:show) WHERE n.duration>=$minutes RETURN n
  
  parameters={"minutes":130}

  Verwenden Sie den Hinweis QUERY:PLANCACHE "disabled" oder ändern Sie die Parameter:

  MATCH (n:movie) WHERE n.runtime>=$rt_min RETURN n 
  UNION 
  MATCH (n:show) WHERE n.duration>=$dur_min RETURN n
  
  parameters={"rt_min":130, "dur_min":130}

• Abfragen, die mit dem Bolt-Protokoll ausgeführt werden, können zu falschen Ergebnissen führen, wenn es sich bei der Abfrage um eine UNION UNION ALL OR-Abfrage handelt. Um dieses Problem zu vermeiden, sollten Sie erwägen, die jeweilige Abfrage mit dem HTTP Endpunkt auszuführen. Alternativ können Sie jeden Teil der Union separat ausführen, wenn Sie das Bolt-Protokoll verwenden.

• Die älteste unterstützte Version von Gremlin: 3.7.1

• Die neueste unterstützte Version von Gremlin: 3.7.1

• openCypher Version: Neptune-9.0.20190305-1.0

• SPARQLAusführung: 1.1