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我有一个 .NET 应用程序，它使用 Neo4j 客户端库在后端 Neo4j 数据库上执行 CRUD 操作。该数据库中的节点和关系代表公式和参数。
有两个节点标签：BusinessRule和ChartField。
对于每个节点，与某个节点之间BusinessRule存在单一关系，并且与代表公式参数的其他节点之间可能存在一对多的关系。OUTPUTSChartFieldUSESChartFieldBusinessRule
当用户完成所有规则的配置后，他们会发布更改，这将重建图表。
问题
我正在努力解决在图表中添加关系的性能问题。
在一次“发布”中，我可能有 3,000 个不同的BusinessRules。添加所有BusinessRule和ChartField节点的速度很快，并且性能不存在问题。
但是为这 3,000 个中的每一个添加关系BusinessRule需要很长时间。
下面是 Cypher 查询的示例，它将添加单个BusinessRule.它必须运行 3,000 次才能完成任务。我确实有Id两种节点类型的属性索引。
MATCH (p1:BusinessRule {Id: '2025-BUDGET-10000184-11061345'})
MATCH (t1:ChartField {Id: '2025-BUDGET-11061345'})
MATCH (v1:ChartField {Id: '2025-BUDGET-11061472'})
MATCH (v2:ChartField {Id: '2025-BUDGET-11062722'})
CREATE (p1)-[:OUTPUTS {Type: 'OUTPUTS', TargetCFID: 11061345, BusinessRuleId: '2025-BUDGET-10000184-11061345'}]->(t1)
CREATE (p1)-[:USES {Type: 'USES', ParamCFID: 11061472, BusinessRuleId: '2025-BUDGET-10000184-11061345'}]->(v1)
CREATE (p1)-[:USES {Type: 'USES', ParamCFID: 11062722, BusinessRuleId: '2025-BUDGET-10000184-11061345'}]->(v2)
该查询通过匹配相关的BusinessRule和ChartField节点来工作，其中 p1 是BusinessRule，t1 是目标ChartField节点，v* 是ChartField参数。然后，我们可以添加关系。
有人对如何加快这个过程有什么建议吗？执行这个密码（3,000）次花费了近 22 分钟。
我考虑过将最多 100 个密码查询批处理在一起，以节省来回的时间，但这有点复杂，因为别名必须都是唯一的。
在一些批处理测试中，我看到了一些改进，但没有什么显着的。