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# Casos de uso do cache de pesquisa do Neptune
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O cache de pesquisa só ajuda quando suas consultas de leitura estão gerando as propriedades de um número muito grande de vértices e bordas ou de triplos de RDF.

Para otimizar o desempenho da consulta, o Amazon Neptune usa o tipo de instância `R5d` para criar um grande cache para esses valores de propriedade ou literais. Recuperá-los do cache é, então, muito mais rápido do que recuperá-los dos volumes de armazenamento do cluster.

Como regra, só vale a pena habilitar o cache de pesquisa se todas as três condições a seguir forem atendidas:
+ Você tem observado um aumento na latência nas consultas de leitura.
+ Você também está observando uma queda na `BufferCacheHitRatio` [CloudWatch métrica](cw-metrics.md#cw-metrics-available) ao executar consultas de leitura (consulte[Monitorando Neptune usando a Amazon CloudWatch](cloudwatch.md)).
+ Suas consultas de leitura estão gastando muito tempo materializando os valores de retorno antes de renderizar os resultados (veja o Gremlin-profile exemplo abaixo para saber como determinar quantos valores de propriedade estão sendo materializados para uma consulta).

**nota**  
Esse atributo é útil *somente* no cenário específico descrito acima. Por exemplo, o cache de pesquisa não ajuda em nada nas consultas de agregação. A menos que você esteja executando consultas que se beneficiariam do cache de pesquisa, não há motivo para usar um tipo de instância `R5d` em vez de um tipo de instância `R5` equivalente e mais barato.

Se você estiver usando o Gremlin, poderá avaliar os custos de materialização de uma consulta com o [API `profile` do Gremlin](gremlin-profile-api.md). Em “Operações de índice”, ele mostra o número de termos materializados durante a execução:

```
Index Operations
Query execution:
    # of statement index ops: 3
    # of unique statement index ops: 3
    Duplication ratio: 1.0
    {{# of terms materialized: 5273}}
Serialization:
    # of statement index ops: 200
    # of unique statement index ops: 140
    Duplication ratio: 1.43
    {{# of terms materialized: 32693}}
```

O número de termos não numéricos que são materializados é diretamente proporcional ao número de pesquisas de termos que o Neptune precisa realizar.