java在运行时使用neo4j创建连接数据，每天的数据量为10.2亿个节点

Question

在我的java应用程序中，我从kafka读取事件，并将其作为节点插入neo4j数据库。我预计每天大约有1000-1500万个节点

节点的主要属性是事件{uniqueId，id1，id2，id3，id4，eventTime，其他属性…}

在插入1批节点（每批200个事件，大约需要150毫秒）之后，我调用一个密码查询，根据这些ID创建与过去1天中任何匹配事件的关系。 一个事件可以连接到多个事件

所有ID都是UUID的格式，我已经为uniqueId创建了唯一约束，并在id1、id2、id3、id4和eventTime上创建了索引

我的示例查询（针对id1）如下所示，uniqueIdList是当前批处理事件的唯一ID：

CALL apoc.periodic.iterate(" 'MATCH (c:EVENT) WHERE c.uniqueId IN {uniqueIdList} with c " + 
" MATCH (p:EVENT) WHERE p.eventTime > (timestamp() - 86400000 ) AND (p.id1 = c.id1) return p,c "+
" '," + 
" 'MERGE (p)-[:RELATED_TO]-(c) ',"+
" {batchSize:1000, parallel:false, params:{ uniqueIdList:{uniqueIdList} } })

我在没有apoc的情况下尝试了上述查询。周期性迭代，但性能没有显著变化

另外，由于我的数据在60天内就过时了，所以我每天都使用apoc运行一个密码查询。周期性提交删除所有超过60天的节点和关系

我正在服务器模式下使用neo4j 3.2.6。在我的测试中，我每天只能处理大约200万个事件。有什么方法可以提高绩效吗

下面是解释查询Explain Query的输出