As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # API de `perfil Gremlin em` Neptune A API `profile` do Gremlin do Neptune executa um percurso especificado do Gremlin, coleta várias métricas sobre a execução e produz um relatório de perfil como saída. Ela difere da etapa TinkerPop .profile () para poder relatar informações específicas do mecanismo Neptune. O relatório de perfil inclui as seguintes informações sobre o plano de consulta: + O pipeline do operador físico + As operações de índice para execução e serialização de consultas + O tamanho do resultado A API `profile` usa uma versão estendida da sintaxe da API HTTP para consulta, com `/gremlin/profile` como o endpoint, em vez de `/gremlin`. ## `Parâmetros específicos do perfil Neptune Gremlin` + **profile.results**: `boolean`, valores permitidos: `TRUE` e `FALSE`, valor padrão: `TRUE`. Se verdadeiro, os resultados da consulta serão coletados e exibidos como parte do relatório de `profile`. Se falso, somente a contagem de resultados será exibida. + **profile.chop**: `int`, valor padrão: 250. Se diferente de zero, fará com que a string de resultados seja truncada nesse número de caracteres. Isso não impede que todos os resultados sejam capturados. Ele simplesmente limita o tamanho da string no relatório de perfil. Se definido como zero, a string conterá todos os resultados. + **profile.serializer** – `string`, valor padrão: ``. Se não forem nulos, os resultados coletados serão retornados em uma mensagem de resposta serializada no formato especificado por esse parâmetro. O número de operações de índice necessárias para produzir essa mensagem de resposta é relatado junto com o tamanho em bytes a serem enviados ao cliente. Os valores permitidos são `` ou qualquer um dos valores de enumeração “Serializadores” válidos do tipo MIME ou TinkerPop driver. ``` "application/json" or "GRAPHSON" "application/vnd.gremlin-v1.0+json" or "GRAPHSON_V1" "application/vnd.gremlin-v1.0+json;types=false" or "GRAPHSON_V1_UNTYPED" "application/vnd.gremlin-v2.0+json" or "GRAPHSON_V2" "application/vnd.gremlin-v2.0+json;types=false" or "GRAPHSON_V2_UNTYPED" "application/vnd.gremlin-v3.0+json" or "GRAPHSON_V3" "application/vnd.gremlin-v3.0+json;types=false" or "GRAPHSON_V3_UNTYPED" "application/vnd.graphbinary-v1.0" or "GRAPHBINARY_V1" ``` + **profile.indexOps**: `boolean`, valores permitidos: `TRUE` e `FALSE`, valor padrão: `FALSE`. Se verdadeiro, mostra um relatório detalhado de todas as operações de índice que ocorreram durante a execução e a serialização da consulta. Aviso: esse relatório pode ser detalhado. ## `Exemplo de saída do perfil Neptune Gremlin` Veja a seguir uma consulta de `profile` de exemplo. ------ #### [ AWS CLI ] ``` aws neptunedata execute-gremlin-profile-query \ --endpoint-url https://{{your-neptune-endpoint}}:{{port}} \ --gremlin-query 'g.V().hasLabel("airport").has("code", "AUS").emit().repeat(in().simplePath()).times(2).limit(100)' \ --serializer "application/vnd.gremlin-v3.0+json" ``` Para obter mais informações, consulte [execute-gremlin-profile-query](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/neptunedata/execute-gremlin-profile-query.html) na Referência de comandos. AWS CLI ------ #### [ SDK ] ``` import boto3 from botocore.config import Config client = boto3.client( 'neptunedata', endpoint_url='https://{{your-neptune-endpoint}}:{{port}}', config=Config(read_timeout=None, retries={'total_max_attempts': 1}) ) response = client.execute_gremlin_profile_query( gremlinQuery='g.V().hasLabel("airport").has("code", "AUS").emit().repeat(in().simplePath()).times(2).limit(100)', serializer='application/vnd.gremlin-v3.0+json' ) print(response['output']) ``` Para exemplos de AWS SDK em outras linguagens, como Java, .NET e muito mais, consulte[AWS SDK](access-graph-gremlin-sdk.md). ------ #### [ awscurl ] ``` awscurl https://{{your-neptune-endpoint}}:{{port}}/gremlin/profile \ --region {{us-east-1}} \ --service neptune-db \ -X POST \ -d '{"gremlin":"g.V().hasLabel(\"airport\").has(\"code\", \"AUS\").emit().repeat(in().simplePath()).times(2).limit(100)", "profile.serializer":"application/vnd.gremlin-v3.0+json"}' ``` **nota** Este exemplo pressupõe que suas AWS credenciais estejam configuradas em seu ambiente. {{us-east-1}}Substitua pela região do seu cluster Neptune. Para obter mais informações sobre como usar **awscurl** com a autenticação do IAM, consulte[Usando `awscurl` com credenciais temporárias para se conectar com segurança a um cluster de banco de dados com a autenticação IAM ativada](iam-auth-connect-command-line.md#iam-auth-connect-awscurl). ------ #### [ curl ] ``` curl -X POST https://{{your-neptune-endpoint}}:{{port}}/gremlin/profile \ -d '{"gremlin":"g.V().hasLabel(\"airport\").has(\"code\", \"AUS\").emit().repeat(in().simplePath()).times(2).limit(100)", "profile.serializer":"application/vnd.gremlin-v3.0+json"}' ``` ------ Essa consulta gera o seguinte relatório de `profile` quando executada no gráfico de exemplo de rotas aéreas da postagem no blog, [Let Me Graph That For You – Part 1 – Air Routes](https://aws.amazon.com/blogs/database/let-me-graph-that-for-you-part-1-air-routes/). ``` ******************************************************* Neptune Gremlin Profile ******************************************************* Query String ================== g.V().hasLabel("airport").has("code", "AUS").emit().repeat(in().simplePath()).times(2).limit(100) Original Traversal ================== [GraphStep(vertex,[]), HasStep([~label.eq(airport), code.eq(AUS)]), RepeatStep(emit(true),[VertexStep(IN,vertex), PathFilterStep(simple), RepeatEndStep],until(loops(2))), RangeGlobalStep(0,100)] Optimized Traversal =================== Neptune steps: [ NeptuneGraphQueryStep(Vertex) { JoinGroupNode { PatternNode[(?1, , "AUS", ?) . project ?1 .], {estimatedCardinality=1, indexTime=84, hashJoin=true, joinTime=3, actualTotalOutput=1} PatternNode[(?1, <~label>, ?2=, <~>) . project ask .], {estimatedCardinality=3374, indexTime=29, hashJoin=true, joinTime=0, actualTotalOutput=61} RepeatNode { Repeat { PatternNode[(?3, ?5, ?1, ?6) . project ?1,?3 . IsEdgeIdFilter(?6) . SimplePathFilter(?1, ?3)) .], {hashJoin=true, estimatedCardinality=50148, indexTime=0, joinTime=3} } Emit { Filter(true) } LoopsCondition { LoopsFilter([?1, ?3],eq(2)) } }, annotations={repeatMode=BFS, emitFirst=true, untilFirst=false, leftVar=?1, rightVar=?3} }, finishers=[limit(100)], annotations={path=[Vertex(?1):GraphStep, Repeat[Vertex(?3):VertexStep]], joinStats=true, optimizationTime=495, maxVarId=7, executionTime=323} }, NeptuneTraverserConverterStep ] Physical Pipeline ================= NeptuneGraphQueryStep |-- StartOp |-- JoinGroupOp |-- SpoolerOp(100) |-- DynamicJoinOp(PatternNode[(?1, , "AUS", ?) . project ?1 .], {estimatedCardinality=1, indexTime=84, hashJoin=true}) |-- SpoolerOp(100) |-- DynamicJoinOp(PatternNode[(?1, <~label>, ?2=, <~>) . project ask .], {estimatedCardinality=3374, indexTime=29, hashJoin=true}) |-- RepeatOp |-- (Iteration 0) [visited=1, output=1 (until=0, emit=1), next=1] |-- BindingSetQueue (Iteration 1) [visited=61, output=61 (until=0, emit=61), next=61] |-- SpoolerOp(100) |-- DynamicJoinOp(PatternNode[(?3, ?5, ?1, ?6) . project ?1,?3 . IsEdgeIdFilter(?6) . SimplePathFilter(?1, ?3)) .], {hashJoin=true, estimatedCardinality=50148, indexTime=0}) |-- BindingSetQueue (Iteration 2) [visited=38, output=38 (until=38, emit=0), next=0] |-- SpoolerOp(100) |-- DynamicJoinOp(PatternNode[(?3, ?5, ?1, ?6) . project ?1,?3 . IsEdgeIdFilter(?6) . SimplePathFilter(?1, ?3)) .], {hashJoin=true, estimatedCardinality=50148, indexTime=0}) |-- LimitOp(100) Runtime (ms) ============ Query Execution: 392.686 Serialization: 2636.380 Traversal Metrics ================= Step Count Traversers Time (ms) % Dur ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- NeptuneGraphQueryStep(Vertex) 100 100 314.162 82.78 NeptuneTraverserConverterStep 100 100 65.333 17.22 >TOTAL - - 379.495 - Repeat Metrics ============== Iteration Visited Output Until Emit Next ------------------------------------------------------ 0 1 1 0 1 1 1 61 61 0 61 61 2 38 38 38 0 0 ------------------------------------------------------ 100 100 38 62 62 Predicates ========== # of predicates: 16 WARNING: reverse traversal with no edge label(s) - .in() / .both() may impact query performance Results ======= Count: 100 Output: [v[3], v[3600], v[3614], v[4], v[5], v[6], v[7], v[8], v[9], v[10], v[11], v[12], v[47], v[49], v[136], v[13], v[15], v[16], v[17], v[18], v[389], v[20], v[21], v[22], v[23], v[24], v[25], v[26], v[27], v[28], v[416], v[29], v[30], v[430], v[31], v[9... Response serializer: GRYO_V3D0 Response size (bytes): 23566 Index Operations ================ Query execution: # of statement index ops: 3 # of unique statement index ops: 3 Duplication ratio: 1.0 # of terms materialized: 0 Serialization: # of statement index ops: 200 # of unique statement index ops: 140 Duplication ratio: 1.43 # of terms materialized: 393 ``` Além dos planos de consulta gerados por uma chamada para `explain` do Neptune, os resultados de `profile` incluem as estatísticas de runtime sobre a execução da consulta. Cada operação Join é marcada com o tempo levado para realizar a junção, bem como com o número real de soluções que passaram por ela. A saída de `profile` inclui o tempo levado durante a fase de execução da consulta principal, bem como a fase de serialização, se a opção `profile.serializer` tiver sido especificada. O detalhamento das operações de índice realizadas durante cada fase também é incluído na parte inferior da saída de `profile`. Observe que execuções consecutivas da mesma consulta podem mostrar resultados diferentes em termos de tempo de execução e operações de índice devido ao armazenamento em cache. Para consultas que usam a etapa `repeat()`, um detalhamento da fronteira em cada iteração estará disponível, se a etapa `repeat()` tiver sido reduzida como parte de uma `NeptuneGraphQueryStep`. ## Diferenças nos relatórios `de perfil` quando o DFE está ativado Quando o mecanismo de consulta alternativo do DFE do Neptune está habilitado, a saída de `profile` é um pouco diferente: **Percurso otimizado:** essa seção é semelhante àquela da saída de `explain`, mas contém informações adicionais. Isso inclui o tipo de operadores do DFE que foram considerados no planejamento e as estimativas de custo associadas ao pior e ao melhor caso. **Pipeline físico:** essa seção captura os operadores usados para executar a consulta. Elementos `DFESubQuery` abstraem o plano físico usado pelo DFE para executar a parte do plano pela qual ele é responsável. Os elementos `DFESubQuery` são desdobrados na seção a seguir, na qual as estatísticas do DFE são listadas. **DFEQueryEngine Estatísticas:** essa seção aparece somente quando pelo menos parte da consulta é executada pelo DFE. Ela descreve várias estatísticas de runtime específicas do DFE e contém uma análise detalhada do tempo gasto nas várias partes da execução da consulta, por `DFESubQuery`. As subconsultas aninhadas em diferentes elementos `DFESubQuery` são niveladas nessa seção, e os identificadores exclusivos são marcados com um cabeçalho iniciado com `subQuery=`. Métricas de **travessia: esta seção mostra métricas** de travessia em nível de etapa e, quando o mecanismo do DFE executa toda ou parte da consulta, exibe métricas para. `DFEStep` and/or `NeptuneInterleavingStep` Consulte [`Ajustando consultas do Gremlin usando explicação e perfil`](gremlin-traversal-tuning.md). **nota** Como o suporte do DFE para Gremlin é um recurso experimental, o formato exato da `profile` saída está sujeito a alterações. ## Exemplo de saída `do perfil` quando o Neptune Dataflow Engine (DFE) está ativado Quando o mecanismo do DFE está sendo usado para executar consultas do Gremlin, a saída do [API `profile` do Gremlin](#gremlin-profile-api) é formatada conforme mostrado no exemplo abaixo. Consulta: ------ #### [ AWS CLI ] ``` aws neptunedata execute-gremlin-profile-query \ --endpoint-url https://{{your-neptune-endpoint}}:{{port}} \ --gremlin-query "g.withSideEffect('Neptune#useDFE', true).V().has('code', 'ATL').out()" ``` Para obter mais informações, consulte [execute-gremlin-profile-query](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/neptunedata/execute-gremlin-profile-query.html) na Referência de comandos. AWS CLI ------ #### [ SDK ] ``` import boto3 from botocore.config import Config client = boto3.client( 'neptunedata', endpoint_url='https://{{your-neptune-endpoint}}:{{port}}', config=Config(read_timeout=None, retries={'total_max_attempts': 1}) ) response = client.execute_gremlin_profile_query( gremlinQuery="g.withSideEffect('Neptune#useDFE', true).V().has('code', 'ATL').out()" ) print(response['output']) ``` Para exemplos de AWS SDK em outras linguagens, como Java, .NET e muito mais, consulte[AWS SDK](access-graph-gremlin-sdk.md). ------ #### [ awscurl ] ``` awscurl https://{{your-neptune-endpoint}}:{{port}}/gremlin/profile \ --region {{us-east-1}} \ --service neptune-db \ -X POST \ -d '{"gremlin":"g.withSideEffect('"'"'Neptune#useDFE'"'"', true).V().has('"'"'code'"'"', '"'"'ATL'"'"').out()"}' ``` **nota** Este exemplo pressupõe que suas AWS credenciais estejam configuradas em seu ambiente. {{us-east-1}}Substitua pela região do seu cluster Neptune. Para obter mais informações sobre como usar **awscurl** com a autenticação do IAM, consulte[Usando `awscurl` com credenciais temporárias para se conectar com segurança a um cluster de banco de dados com a autenticação IAM ativada](iam-auth-connect-command-line.md#iam-auth-connect-awscurl). ------ #### [ curl ] ``` curl -X POST https://{{your-neptune-endpoint}}:{{port}}/gremlin/profile \ -d '{"gremlin":"g.withSideEffect('"'"'Neptune#useDFE'"'"', true).V().has('"'"'code'"'"', '"'"'ATL'"'"').out()"}' ``` ------ ``` ******************************************************* Neptune Gremlin Profile ******************************************************* Query String ================== g.withSideEffect('Neptune#useDFE', true).V().has('code', 'ATL').out() Original Traversal ================== [GraphStep(vertex,[]), HasStep([code.eq(ATL)]), VertexStep(OUT,vertex)] Optimized Traversal =================== Neptune steps: [ DFEStep(Vertex) { DFENode { DFEJoinGroupNode[null]( children=[ DFEPatternNode((?1, vp://code[419430926], ?4, defaultGraph[526]) . project DISTINCT[?1] objectFilters=(in(ATL[452987149]) . ), {rangeCountEstimate=1}, opInfo=(type=PipelineJoin, cost=(exp=(in=1.00,out=1.00,io=0.00,comp=0.00,mem=0.00),wc=(in=1.00,out=1.00,io=0.00,comp=0.00,mem=0.00)), disc=(type=PipelineScan, cost=(exp=(in=1.00,out=1.00,io=0.00,comp=0.00,mem=34.00),wc=(in=1.00,out=1.00,io=0.00,comp=0.00,mem=34.00))))), DFEPatternNode((?1, ?5, ?6, ?7) . project ALL[?1, ?6] graphFilters=(!= defaultGraph[526] . ), {rangeCountEstimate=9223372036854775807})], opInfo=[ OperatorInfoWithAlternative[ rec=(type=PipelineJoin, cost=(exp=(in=1.00,out=27.76,io=0.00,comp=0.00,mem=0.00),wc=(in=1.00,out=27.76,io=0.00,comp=0.00,mem=0.00)), disc=(type=PipelineScan, cost=(exp=(in=1.00,out=27.76,io=Infinity,comp=0.00,mem=295147905179352830000.00),wc=(in=1.00,out=27.76,io=Infinity,comp=0.00,mem=295147905179352830000.00)))), alt=(type=PipelineScan, cost=(exp=(in=1.00,out=27.76,io=Infinity,comp=0.00,mem=295147905179352830000.00),wc=(in=1.00,out=27.76,io=Infinity,comp=0.00,mem=295147905179352830000.00)))]]) } [Vertex(?1):GraphStep, Vertex(?6):VertexStep] } , NeptuneTraverserConverterDFEStep, DFECleanupStep ] Physical Pipeline ================= DFEStep |-- DFESubQuery1 DFEQueryEngine Statistics ================= DFESubQuery1 ╔════╤════════╤════════╤═══════════════════════╤══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╤══════╤══════════╤═══════════╤════════╤═══════════╗ ║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name │ Arguments │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║ ╠════╪════════╪════════╪═══════════════════════╪══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╪══════╪══════════╪═══════════╪════════╪═══════════╣ ║ 0 │ 1 │ - │ DFESolutionInjection │ solutions=[] │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0.01 ║ ║ │ │ │ │ outSchema=[] │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 1 │ 2 │ - │ DFEChunkLocalSubQuery │ subQuery=http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/dfe/past/graph#089f43e3-4d71-4259-8d19-254ff63cee04/graph_1 │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 0.02 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 2 │ 3 │ - │ DFEChunkLocalSubQuery │ subQuery=http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/dfe/past/graph#089f43e3-4d71-4259-8d19-254ff63cee04/graph_2 │ - │ 1 │ 242 │ 242.00 │ 0.02 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 3 │ 4 │ - │ DFEMergeChunks │ - │ - │ 242 │ 242 │ 1.00 │ 0.01 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 4 │ - │ - │ DFEDrain │ - │ - │ 242 │ 0 │ 0.00 │ 0.01 ║ ╚════╧════════╧════════╧═══════════════════════╧══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╧══════╧══════════╧═══════════╧════════╧═══════════╝ subQuery=http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/dfe/past/graph#089f43e3-4d71-4259-8d19-254ff63cee04/graph_1 ╔════╤════════╤════════╤══════════════════════╤═════════════════════════════════════════════════════════════╤══════╤══════════╤═══════════╤═══════╤═══════════╗ ║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name │ Arguments │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║ ╠════╪════════╪════════╪══════════════════════╪═════════════════════════════════════════════════════════════╪══════╪══════════╪═══════════╪═══════╪═══════════╣ ║ 0 │ 1 │ - │ DFEPipelineScan │ pattern=Node(?1) with property 'code' as ?4 and label 'ALL' │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0.22 ║ ║ │ │ │ │ inlineFilters=[(?4 IN ["ATL"])] │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ patternEstimate=1 │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 1 │ 2 │ - │ DFEMergeChunks │ - │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 0.02 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 2 │ 4 │ - │ DFERelationalJoin │ joinVars=[] │ - │ 2 │ 1 │ 0.50 │ 0.09 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 3 │ 2 │ - │ DFESolutionInjection │ solutions=[] │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0.01 ║ ║ │ │ │ │ outSchema=[] │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 4 │ - │ - │ DFEDrain │ - │ - │ 1 │ 0 │ 0.00 │ 0.01 ║ ╚════╧════════╧════════╧══════════════════════╧═════════════════════════════════════════════════════════════╧══════╧══════════╧═══════════╧═══════╧═══════════╝ subQuery=http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/dfe/past/graph#089f43e3-4d71-4259-8d19-254ff63cee04/graph_2 ╔════╤════════╤════════╤══════════════════════╤═════════════════════════════════════╤══════╤══════════╤═══════════╤════════╤═══════════╗ ║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name │ Arguments │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║ ╠════╪════════╪════════╪══════════════════════╪═════════════════════════════════════╪══════╪══════════╪═══════════╪════════╪═══════════╣ ║ 0 │ 1 │ - │ DFESolutionInjection │ solutions=[] │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0.01 ║ ║ │ │ │ │ outSchema=[?1] │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 1 │ 2 │ 3 │ DFETee │ - │ - │ 1 │ 2 │ 2.00 │ 0.01 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 2 │ 4 │ - │ DFEDistinctColumn │ column=?1 │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 0.21 ║ ║ │ │ │ │ ordered=false │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 3 │ 5 │ - │ DFEHashIndexBuild │ vars=[?1] │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 0.03 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 4 │ 5 │ - │ DFEPipelineJoin │ pattern=Edge((?1)-[?7:?5]->(?6)) │ - │ 1 │ 242 │ 242.00 │ 0.51 ║ ║ │ │ │ │ constraints=[] │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ patternEstimate=9223372036854775807 │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 5 │ 6 │ 7 │ DFESync │ - │ - │ 243 │ 243 │ 1.00 │ 0.02 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 6 │ 8 │ - │ DFEForwardValue │ - │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 0.01 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 7 │ 8 │ - │ DFEForwardValue │ - │ - │ 242 │ 242 │ 1.00 │ 0.02 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 8 │ 9 │ - │ DFEHashIndexJoin │ - │ - │ 243 │ 242 │ 1.00 │ 0.31 ║ ╟────┼────────┼────────┼──────────────────────┼─────────────────────────────────────┼──────┼──────────┼───────────┼────────┼───────────╢ ║ 9 │ - │ - │ DFEDrain │ - │ - │ 242 │ 0 │ 0.00 │ 0.01 ║ ╚════╧════════╧════════╧══════════════════════╧═════════════════════════════════════╧══════╧══════════╧═══════════╧════════╧═══════════╝ Runtime (ms) ============ Query Execution: 11.744 Traversal Metrics ================= Step Count Traversers Time (ms) % Dur ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- DFEStep(Vertex) 242 242 10.849 95.48 NeptuneTraverserConverterDFEStep 242 242 0.514 4.52 >TOTAL - - 11.363 - Predicates ========== # of predicates: 18 Results ======= Count: 242 Index Operations ================ Query execution: # of statement index ops: 0 # of terms materialized: 0 ``` **nota** Como o suporte do DFE para Gremlin é um recurso experimental, o formato exato da `profile` saída está sujeito a alterações.