CPU: I3 2.4Ghz 4核,内存8G
- 方式一：采用其原生接口操作
JVM：-Xms1024m -Xmx1024m -Xmn512m-XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=256m
4000节点（50个属性），4000关系：1秒,其间cpu使用率25%，761M
8000节点（50个属性），8000关系：2秒,其间cpu使用率25%，829M
16000节点（50个属性），16000关系：5秒,其间cpu使用率25，983M
24000节点（50个属性），24000关系：9秒,其间cpu使用率25%，1079M
32000节点（50个属性），32000关系：14秒,其间cpu使用率25%，1187M
40000节点（50个属性），40000关系：执行1多分钟以后直接报outOfMemery:
java heap space
内存使用：
结论：插入时用事务插入接口的话，在JVM 1G内存的配置下最后能够插入3万多个节点和关系，再多就内存溢出。
- 方式二：采用BatchInserter接口
JVM:采用JVM默认设置
40000节点（50个属性），40000关系：6秒，其间CPU使用率25%，内存288M
80000节点（50个属性），80000关系：17秒，其间CPU使用率25%，内存288M
120000节点（50个属性），120000关系：31秒，其间CPU使用率25%，内存289M
200000节点（50个属性），200000关系：56秒，其间CPU使用率25%，内存288M
分析：
根据官方文档，当少量数据（根据测试观察5000条以下）插入时，建议使用事务型插入接口（即通常NEO4J的数据操作接口），速度还是可以的；当数据量比较大时，建议采用专用的BatchInserters接口，这个接口在插入时不创建事务，估计内存占用很少，基本上在不同数据量的操作期间内存无太大变化。由此可见，在向NEO4J导入大量数据时，可以有以下两种方法实现快速插入：
- 化大为小法
此法是将大量的数据集合分成5000条或者更少集合，使用事务型插入接口插入数据，这样整体的插入时间按照以上的测试结果，100000条数据可以在30秒内插入完毕。缺点是需要分拆数据集合为小的集合；优点是当用户已经在运行一组NEO4J的数据库时，只需改造相关的代码即可，也不需要在导入期间暂停数据库。
- 批量插入法
此法不管数据量多大，都可以实现快速插入，实现速度和内存的平衡，适合在初始化数据库时（或者需要大量导入数据时）一次性导入大量的数据；缺点是导入数据时要暂停数据库，采用BatchInserters接口导入，不能实现业务无中断运行。
建议：
采用化大为小法，当插入（导入）数据量大于1000个时，采用分批插入的方法，可以达到快速插入数据的目的，也能保证内存占用量不会有太大的变化而导致OOM。