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# Indicateur de requête `evaluationStrategy` SPARQL
L'indicateur de requête `evaluationStrategy` indique au moteur de requête Amazon Neptune que le fragment de la requête annotée doit être évalué de bas en haut en tant qu'unité indépendante. Cela signifie qu'aucune des solutions des étapes d'évaluation précédentes n'est utilisée pour calculer le fragment de requête. Le fragment de requête est évalué en tant qu'unité autonome, et ses solutions produites sont jointes au reste de la requête une fois que celle-ci est calculée.
L'utilisation de l'indicateur de requête `evaluationStrategy` implique un plan de requête bloquant (non en pipeline), ce qui signifie que les solutions du fragment annoté avec l'indicateur de requête sont matérialisées et mises en tampon dans la mémoire principale. L'utilisation de l'indicateur de requête peut se traduire par une augmentation importante de la quantité de mémoire principale requise pour évaluer la requête, surtout si le fragment de requête annoté calcule un grand nombre de résultats.
## Syntaxe des indicateurs `evaluationStrategy` SPARQL
L'indicateur de requête `evaluationStrategy` est spécifié en tant que modèle de triplet inclus dans une requête SPARQL.
Pour plus de clarté, la syntaxe suivante utilise un préfixe `hint` défini et inclus dans la requête pour spécifier l’espace de noms d'indicateur de requête Neptune :
```
PREFIX hint:
hint:SubQuery hint:evaluationStrategy "BottomUp" .
```
**Portées disponibles**
+ `hint:SubQuery`
**Note**
Cet indicateur de requête est pris en charge uniquement dans les sous-requêtes imbriquées.
Pour plus d'informations sur les portées d'indicateur de requête, consultez [Portée des indicateurs de requêtes SPARQL dans Neptune](sparql-query-hints.md#sparql-query-hints-scope).
## Exemple d'indicateur `evaluationStrategy` SPARQL
Cette section montre une requête écrite avec et sans l'indicateur de requête `evaluationStrategy`, ainsi que les optimisations associées.
Pour cet exemple, supposons que l'ensemble de données a les caractéristiques suivantes :
+ Il contient de 1 000 arêtes étiquetées `:connectedTo`.
+ Chaque nœud `component` est connecté en moyenne à 100 autres nœuds `component`.
+ Le nombre typique de connexions cycliques à quatre tronçons entre les nœuds est de 100 environ.
Comme exemple typique, l'indicateur `evaluationStrategy` peut s'avérer utile pour optimiser des modèles de requêtes qui contiennent des cycles.
**Aucun indicateur de requête**
La requête SPARQL suivante extrait tous les nœuds `component` qui sont connectés cycliquement les uns aux autres via quatre tronçons :
```
PREFIX :
PREFIX hint:
SELECT * {
?component1 :connectedTo ?component2 .
?component2 :connectedTo ?component3 .
?component3 :connectedTo ?component4 .
?component4 :connectedTo ?component1 .
}
```
L'approche du moteur de requête Neptune consiste à évaluer cette requête à l'aide des étapes suivantes :
+ Extraire la totalité des 1 000 arêtes `connectedTo` dans le graphe.
+ Multiplier par 100 (le nombre d'arêtes `connectedTo` sortantes de component2).
Résultats intermédiaires : 100 000 nœuds.
+ Multiplier par 100 (le nombre d'arêtes `connectedTo` sortantes de component3).
Résultats intermédiaires : 10 000 000 nœuds.
+ Analyser les 10 000 000 nœuds pour la fermeture du cycle.
Cela se traduit par un plan de requête de streaming ayan une quantité constante de mémoire principale.
**Indicateur de requête et sous-requêtes**
Il se peut que vous souhaitiez faire une compromis sur l'espace mémoire principale pour accélérer le calcul. En réécrivant la requête à l'aide d'un indicateur de requête `evaluationStrategy`, vous pouvez forcer le moteur à calculer une jointure entre deux sous-ensembles matérialisés plus petits.
```
PREFIX :
PREFIX hint:
SELECT * {
{
SELECT * WHERE {
hint:SubQuery hint:evaluationStrategy "BottomUp" .
?component1 :connectedTo ?component2 .
?component2 :connectedTo ?component3 .
}
}
{
SELECT * WHERE {
hint:SubQuery hint:evaluationStrategy "BottomUp" .
?component3 :connectedTo ?component4 .
?component4 :connectedTo ?component1 .
}
}
}
```
Au lieu d'évaluer les modèles de triplet dans l'ordre tout en utilisant de manière itérative les résultats des modèles de triplet précédents comme entrée pour les modèles suivantes, avec l'indicateur `evaluationStrategy`, les deux sous-requêtes sont évaluées de manière indépendante. Les deux sous-requêtes produisent 100 000 nœuds pour les résultats intermédiaires, qui sont ensuite joints pour former la sortie finale.
En particulier, lorsque vous exécutez Neptune sur des types d'instances de plus grande taille, stocker temporairement ces deux sous-ensembles de 100 000 nœuds en mémoire principale augmente l'utilisation de la mémoire tout en accélérant l'évaluation de manière significative.