AssumeConsistentDataTypes 힌트

openCypher는 숫자 데이터 유형(예: int, byte, short, long 등)의 일치가 유형 승격 의미 체계에 따라 수행되는 패러다임을 따릅니다. 예를 들어 입력 값이 10이고 유형이 짧은 모든 속성을 조회할 때 유형 승격 의미 체계에서 값이 10인 속성과도 일치합니다. 경우에 따라 형식 캐스팅은 오버헤드를 유발하여 형식 캐스팅이 수행되지 않은 경우보다 쿼리 계획이 덜 효율적일 수 있습니다. 특히 데이터에서 데이터 유형이 일관되게 사용되는 경우(예: 모든 사람의 연령이 긴 값으로 저장되는 경우) 유형 프로모션을 수행하면 쿼리 결과에 영향을 주지 않고 오버헤드가 발생합니다.

데이터베이스에 저장된 숫자 속성 데이터 값의 데이터 형식이 일관된 것으로 알려진 경우 최적화를 허용하기 위해 assumeConsistentDataTypes라는 쿼리 힌트(값 true/false, 기본값: false)를 사용할 수 있습니다. 이 쿼리 힌트에 true 값을 지정하면 엔진은 속성 값이 항상 long 또는 double 데이터 형식이라고 가정하고 유형 승격 의미 체계를 건너뜁니다. 쿼리에 명시된 숫자 값은 long 값(부동 소수점이 아닌 값) 또는 double(부동 소수점 값)으로 간주됩니다.

데이터가 일관되게 단일 데이터 형식을 사용하는 경우(예: 모든 연령이 long으로 저장됨), assumeConsistentDataTypes 힌트를 사용하면 서로 다른 숫자 유형에 대한 불필요한 동일성 검사를 건너뛰어 쿼리를 최적화할 수 있습니다. 그러나 데이터에 동일한 속성에 대해 일관되지 않은 데이터 형식이 있는 경우 쿼리가 힌트가 가정하는 단일 데이터 형식과만 일치하므로 힌트를 사용하면 일부 결과가 누락될 수 있습니다.

# Database loaded with following openCypher CSV's

# File 1
:ID,age:Int
n1,20
n2,25

# File 2
:ID,age:Long
n3,25


# Example (no hint)
MATCH (n:Person) 
WHERE n.age >= 25
RETURN n

# Result
n2
n3

Returns all person whose age is >= 25 and the values >= 25 can be with any of these datatypes
i.e. byte, short, int, long, double or float

-----------------------------------------------------------------------------------

# Example (with hint present)
USING QUERY:assumeConsistentDataTypes "true"
MATCH (n:Person)
WHERE n.age >= 25
RETURN n

# Result
n3

Returns only "n3" and not "n2". The reason is that even though the numerical value
matches (25), the datatype is "int" and is considered a non-match.

차이점은 설명을 통해 확인할 수도 있습니다.

설명 제외:

# Query
MATCH (n)
WHERE n.age = 20
RETURN n

# Explain Snippet
╔═════╤══════════╤══════════╤══════════════════════════════╤═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╤════════╤════════════╤══════════════╤═════════╤══════════════╗
║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name                   │ Arguments                                                                                                                            │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║
╠═════╪══════════╪══════════╪══════════════════════════════╪═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╪════════╪════════════╪══════════════╪═════════╪══════════════╣
║ 0  │ 1      │ -      │ DFEPipelineScan (DFX)  │ pattern=Node(?n) with property 'age' as ?n_age2 and label 'ALL'                                                                      │ -    │ 0        │ 1         │ 0.00  │ 0.10      ║
║    │        │        │                        │ inlineFilters=[(?n_age2 IN ["20"^^xsd:byte, "20"^^xsd:int, "20"^^xsd:long, "20"^^xsd:short, "20.0"^^xsd:double, "20.0"^^xsd:float])] │      │          │           │       │           ║
║    │        │        │                        │ patternEstimate=1                                                                                                                    │      │          │           │       │           ║
╟─────┼──────────┼──────────┼──────────────────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────┼────────────┼──────────────┼─────────┼──────────────╢

# The inFilters field contains all numeric types

힌트 포함:

# Query
MATCH (n)
WHERE n.age = 20
RETURN n

# Explain Snippet
╔═════╤══════════╤══════════╤══════════════════════════════╤═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╤════════╤════════════╤══════════════╤═════════╤══════════════╗
║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name                   │ Arguments                                                       │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║
╠═════╪══════════╪══════════╪══════════════════════════════╪═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╪════════╪════════════╪══════════════╪═════════╪══════════════╣
║ 0  │ 1      │ -      │ DFEPipelineScan (DFX)  │ pattern=Node(?n) with property 'age' as ?n_age2 and label 'ALL' │ -    │ 0        │ 1         │ 0.00  │ 0.07      ║
║    │        │        │                        │ inlineFilters=[(?n_age2 IN ["20"^^xsd:long])]                   │      │          │           │       │           ║
║    │        │        │                        │ patternEstimate=1                                               │      │          │           │       │           ║
╟─────┼──────────┼──────────┼──────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────┼────────────┼──────────────┼─────────┼──────────────╢

# The inFilters field only contains long datatype