neo4j-admin工具可以从CSV导入数据。其中一个选项是：--normalize-types[=<true/false>]
确定是否将属性类型规范化为Cypher类型，例如int变成long，float变成double。
默认值：true
如果我没有显式地设置--normalize-types=false，那么neo4j-admin工具会生成如下消息：
Property type of 'foo' normalized from 'int' --> 'long' in /path/to/my-nodes.csv我的数据库有数十亿个属性，所以如果可能的话，我想节省保存空间（和RAM）。我知道整数属性适合32位，浮点属性不需要64位精度。（有关每个属性类型的位宽，请参见this reference。）
规范化类型与不正常？
例如，较窄的类型实际上是否节省了保存空间/RAM？它们是否与Cypher查询不兼容？
1条答案
按热度按时间kq0g1dla1#
我看到commit添加了对规范化类型的支持，它有这样的注解：
导入器规范化属性类型以匹配Cypher
这实际上意味着一个类型，在一些.csv头中指定，说明某个属性应该是例如。“short”将被导入为“long”类型。基本上所有的整数类型都将被导入并存储为long，浮点类型将被导入并存储为double。
这将是默认行为，但可以通过提供“--normalize-types=false”来覆盖特定场景。
我认为这意味着如果你不规范化类型，那么任何未规范化的数据类型都必须在使用Cypher时转换为规范化类型。因此，即使您可以保存存储空间，您的Cypher查询也会变慢。
你可能想用两种方式来测试它，看看这是否是真的（并让我们知道）。