Versión 1.3.2.1 del motor de Amazon Neptune (20/06/2024)

Correcciones de openCypher

• Se detectó un error en la característica de caché del plan de consultas para las consultas parametrizadas que contienen una cláusula WITH interna con SKIP y LIMIT como parámetros. Los valores SKIP/LIMIT no estaban debidamente parametrizados y, como resultado, las ejecuciones posteriores del mismo plan de consultas en caché con valores de parámetros diferentes seguían devolviendo los mismos resultados que la primera ejecución. Este problema se ha resuelto.

  # insert some nodes
  UNWIND range(1, 10) as i CREATE (s {name: i}) RETURN s
  
  # sample query
  MATCH (p) 
  WITH p ORDER BY p.name SKIP $s LIMIT $l 
  RETURN p.name as res
  
  # first time executing with {"s": 2, "l": 1}
  {
    "results" : [ {
      "res" : 3
    } ]
  }
  
  # second time executing with {"s": 2, "l": 10}
  # due to bug, produces
  {
    "results" : [ {
      "res" : 3
    } ]
  }
  # with fix, produces correct results: 
  {
    "results" : [ {
      "res" : 3
    }, {
      "res" : 4
    }, {
      "res" : 5
    }, {
      "res" : 6
    }, {
      "res" : 7
    }, {
      "res" : 8
    }, {
      "res" : 9
    }, {
      "res" : 10
    } ]
  }%

• Se ha corregido un error por el que las consultas de mutación parametrizadas emitían una excepción InternalFailureException cuando el parámetro que se pasaba aún no se encontraba en la base de datos.

• Se ha corregido un error por el que las consultas de Bolt parametrizadas se bloqueaban tras alcanzar una condición de carrera durante la limpieza de recursos de consulta.

Mejoras generales

• Compatibilidad con la versión 1.3 de TLS, incluidos los conjuntos de cifrados TLS_AES_128_GCM_SHA256 y TLS_AES_256_GCM_SHA384. La versión 1.3 de TLS es opcional; la versión 1.2 de TLS sigue siendo la mínima.

• La compatibilidad ampliada de openCypher con el formato de fecha y hora se encuentra en lab_mode en esta versión. Le animamos a que la pruebe.

Mejoras de Gremlin

• Actualización a TinkerPop 3.7.x

  • Proporciona una gran ampliación del lenguaje Gremlin.

    • Nuevos pasos para procesar cadenas, listas y fechas.

    • Nueva sintaxis para especificar la cardinalidad en el paso mergeV().

    • union() ahora se puede utilizar como paso inicial.

    • Para obtener más información sobre los cambios en la versión 3.7.x, consulte la documentación de actualización de TinkerPop.

  • Al actualizar los controladores del lenguaje Gremlin del cliente para Java, tenga en cuenta que las clases de serializadores han cambiado de nombre. Deberá actualizar los nombres de los paquetes y las clases en los archivos de configuración y en el código, si se especifica.

• StrictTimeoutValidation (solo cuando se habilita a través del modo de laboratorio StrictTimeoutValidation mediante la inclusión de StrictTimeoutValidation=enabled): cuando el parámetro StrictTimeoutValidation tiene un valor enabled, un valor de tiempo de espera por consulta especificado como una opción de solicitud o una sugerencia de consulta no puede superar el valor establecido globalmente en el grupo de parámetros. En tal caso, Neptune generará una excepción InvalidParameterException. Esta configuración se puede confirmar en una respuesta en el punto de conexión /status cuando el valor es disabled, y en las versiones 1.3.2.0 y 1.3.2.1 de Neptune, el valor predeterminado de este parámetro es Disabled.

Mejoras de openCypher

• La versión 1.3.2.0 del motor de Amazon Neptune ofrece un rendimiento hasta 9 veces más rápido y 10 veces superior en las consultas de openCypher en comparación con las versiones anteriores del motor.

• Consultas de baja latencia y mejora del rendimiento: mejoras generales del rendimiento en las consultas de openCypher de baja latencia. La nueva versión también mejora el rendimiento de dichas consultas. Las mejoras son más significativas cuando se utilizan consultas parametrizadas.

• Compatibilidad con la caché de planes de consultas: cuando se envía una consulta a Neptune, la cadena de consulta se analiza, optimiza y transforma en un plan de consulta que, después, el motor ejecuta. Las aplicaciones suelen estar respaldadas por patrones de consulta comunes para los que se crean instancias con diferentes valores. La caché de planes de consultas puede reducir la latencia general al almacenar en caché los planes de consulta y, por lo tanto, evitar el análisis y la optimización de dichos patrones repetidos. Consulte Memoria caché de planes de consultas en Amazon Neptune para obtener más detalles.

• Mejora del rendimiento en consultas de agregación DISTINCT.

• Mejora del rendimiento en uniones que incluyen variables que admiten valores null.

• Mejora del rendimiento en consultas que incluyen el predicado not equals to id (node/relationship).

• Compatibilidad ampliada con la funcionalidad de fecha y hora (solo habilitada a través del modo de laboratorio DatetimeMillisecond mediante la inclusión de DatetimeMillisecond=enabled). Para obtener más información, consulte Compatibilidad temporal en la implementación de openCypher con Neptune (Neptune Analytics y Neptune Database 1.3.2.0 y posteriores).

Mejoras generales

• Se ha actualizado el mensaje de error de Neptune ML en la validación del acceso a los buckets de Graphlytics.

Correcciones de Gremlin

• Se ha corregido la información de etiqueta que faltaba en la traducción de las consultas del DFE, en los casos en los que los pasos que no contribuían a la ruta contenían etiquetas. Por ejemplo:

  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')

• Se ha corregido el error NullPointerException en la traducción de las consultas del DFE, que se producía cuando una consulta se ejecutaba en dos fragmentos del DFE y el primer fragmento se optimizaba para convertirla en un nodo insatisfactorio. Por ejemplo:

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

• Se ha corregido un error por el que Neptune podía generar una excepción InternalFailureException cuando una consulta contenía ValueTraversal en el modulador by() y su entrada era Map. Por ejemplo:

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

Correcciones de openCypher

• Se han mejorado las operaciones UNWIND (por ejemplo, ampliar una lista de valores para convertirla en valores individuales) con el fin de ayudar a evitar situaciones de falta de memoria (OOM). Por ejemplo:

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

• Se ha corregido la optimización del ID personalizado cuando se realizan varias operaciones MERGE en las que el ID se inserta mediante UNWIND. Por ejemplo:

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

• Se ha corregido el problema de la pérdida de memoria al planificar consultas complejas con acceso a propiedades y varios saltos con relaciones bidireccionales. Por ejemplo:

  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

• Se han corregido las consultas de agregación con valores null agrupados por variables. Por ejemplo:

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

Correcciones de SPARQL

• Se ha corregido el analizador de SPARQL para mejorar el tiempo de análisis de consultas grandes, como INSERT DATA, que contienen muchos triples y tokens grandes.

• Las consultas que utilizan valores de filtro numéricos pueden devolver resultados incorrectos cuando se utiliza la caché de planes de consultas. Para evitar este problema, utilice la sugerencia de consulta QUERY:PLANCACHE "disabled" para omitir la caché de planes de consultas. Por ejemplo, utilice

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

• Las consultas que utilizan el mismo nombre de parámetro varias veces pueden fallar y generar el error Parameter 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. En estos casos, puede omitir la memoria caché de planes de consultas, como se ha indicado anteriormente, o duplicar los parámetros, como en este ejemplo:

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

  Utilice la sugerencia QUERY:PLANCACHE "disabled" o modifique los parámetros:

  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}

• Las consultas ejecutadas con el protocolo Bolt pueden producir resultados incorrectos si la consulta es una consulta UNION o UNION ALL. Para evitar este problema, considere la posibilidad de ejecutar la consulta en cuestión con el punto de conexión HTTP. Como alternativa, ejecute cada parte de la unión por separado cuando utilice el protocolo Bolt.

• Compatible con la primera versión de Gremlin: 3.7.1

• Compatible con la última versión de Gremlin: 3.7.1

• Versión de openCypher: Neptune-9.0.20190305-1.0

• Versión de SPARQL: 1.1