【图数据库内核】标签、类型与属性索引：起点过滤器，不是遍历引擎
内容提要
本文介绍Neo4j 5的索引与约束机制。索引分四类：LOOKUP（标签/类型）、RANGE（属性范围）、TEXT（文本子串）、POINT（空间），用于加速查询起点选择，但不解决深度遍历爆炸问题。约束（唯一、存在、类型、KEY）保证完整性，但会带来写放大。过索引增加空间和写入成本，需谨慎设计。
延伸解读
索引的边界：起点过滤，而非遍历加速
本文明确指出，索引只负责快速找到候选起点，不解决深度遍历的爆炸问题。即使索引高效地选出50万个起点，每个点再扩展20个邻居，一层就会产生百万级中间结果。因此，优化查询时不能只依赖索引，还需关注谓词收紧、变长路径限制和建模调整。
低基数属性上的索引可能白费
手册建议优先为高基数属性建索引。在布尔值或状态枚举等低基数属性上，索引可能选出大量起点，计划看似用了NodeIndexSeek，实际效果接近标签扫描。此时索引的存储和写入成本几乎白付，甚至拖慢写路径。
复合索引的属性顺序至关重要
复合索引要求查询谓词覆盖索引定义的全部属性才能使用。若创建(a,b,c)而查询只提供c，索引可能完全用不上。错误顺序会导致“建了却不见seek”，因此需用EXPLAIN/PROFILE核对算子，确保索引真正生效。
过索引的代价：空间、写入与错误入口
索引是主数据的二级拷贝，空间上近似再占一份被索引数据，同时每次写入都要更新索引，拖慢写路径。手册推荐用SHOW INDEXES的lastRead/readCount等列识别闲置索引并删除，避免过度索引。
Q&A
Neo4j 5 中有哪些类型的索引？它们分别用于什么场景？
Neo4j 5 中有四类搜索性能索引：LOOKUP（标签/类型索引）、RANGE（属性范围索引）、TEXT（文本子串索引）和 POINT（空间索引）。LOOKUP 用于按标签或关系类型快速找到候选实体；RANGE 用于等值、范围、前缀匹配等大多数谓词；TEXT 用于字符串的 CONTAINS 和 ENDS WITH 匹配；POINT 用于距离和边界框等空间谓词。
删除 Neo4j 的 token lookup 索引会有什么后果？
删除 token lookup 索引会导致严重性能退化，因为查询计划可能退化为全库扫描（AllNodesScan），先读全库节点再过滤。此外，token lookup 索引还帮助其他索引的填充，删除后会影响整体查询性能。
Neo4j 的 TEXT 索引和 RANGE 索引在字符串查询上如何分工？
对于同一字符串属性，可以同时创建 RANGE 和 TEXT 索引。规划器对 CONTAINS 和 ENDS WITH 操作倾向于使用 TEXT 索引，而对精确匹配、前缀匹配等操作倾向于使用 RANGE 索引。TEXT 索引使用 trigram 切分，支持子串匹配，但模糊搜索和分词检索应使用全文索引（full-text）。
Neo4j 的唯一性约束与关系数据库的 UNIQUE 约束有何不同？
Neo4j 的唯一性约束默认允许缺少该属性的实体存在，即未具备约束属性的实体不受唯一性约束。这与关系数据库的 NOT NULL + UNIQUE 不同。如果需要“必须有且唯一”，应使用 NODE KEY 或 RELATIONSHIP KEY 约束（企业版），或组合唯一约束和存在性约束。
为什么在低基数属性上创建索引可能不是好主意？
低基数属性（如布尔值、状态枚举）上的索引可能选出巨大的起点集合，导致查询计划看似使用了索引，但实际上接近标签扫描，性能提升有限。同时，索引会占用存储空间并拖慢写入，因此在这种情况下索引的代价可能白付。
如何识别并处理过索引问题？
过索引会增加存储空间和写入成本。可以使用 SHOW INDEXES 命令（5.8+）查看索引的 lastRead、readCount 和 trackedSince 字段，找出闲置索引，然后使用 DROP INDEX 删除它们。手册推荐通过实验对比有无索引的性能，而不是凭感觉堆索引。
Neo4j 的索引能解决深度遍历爆炸问题吗？
不能。索引只用于加速查询起点的选择，减少候选实体集合，但无法替代深度遍历（expand）操作。如果起点集合仍然巨大，后续的 expand 操作仍可能导致性能问题。因此，需要结合查询优化、建模调整等手段来控制遍历深度。
