Neo4j权威指南

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张帜著作 著
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店铺: 文轩网旗舰店
出版社: 清华大学出版社
ISBN:9787302477761
商品编码:18384026597
开本:16开
出版时间:2017-09-01
页数:551
字数:922000

具体描述

作  者:张帜 主编 定  价:99 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年09月01日 页  数:551 装  帧:平装 ISBN:9787302477761 第1章 Neo4j 图数据库基础 1
1.1 图数据库的产生背景 2
1.2 图数据库基础 7
1.2.1 图数据库介绍 7
1.2.2 图数据模型 7
1.2.3 图计算引擎 8
1.2.4 图数据库的历史 9
1.3 图数据库与关系数据库的对比 10
1.3.1 关系数据库的弊端 10
1.3.2 图数据模型的优势 10
1.4 图数据库与其他 NoSQL 数据库的对比 12
1.4.1 其他 NoSQL 数据库的弊端 12
1.4.2 将键值对存储与图数据库相关联 12
1.4.3 将文档存储与图数据库相关联 13
1.5 Neo4j 概述 13
1.6 Neo4j 的体系结构 15
1.6.1 免索引邻接 16
1.6.2 Neo4j 底层存储结构 17
1.6.3 Neo4j 的遍历方式 21
1.6.4 Neo4j 的存储优化 22
部分目录

内容简介

图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表,在靠前图数据库属于新兴产物,其优异的复杂关系解决方案引起了靠前众多大型互联网公司及IT开发者的关注,而Neo4j是目前图形化数据库中很为出色、很为成熟的产品。
本书基于Neo4j 3.1版本编写,共分9章,外加两个附录,涵盖基本概念、基础入门、查询语言、开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、不错应用、中文扩展、配置设置、内建过程等内容。
本书内容已经涉及Neo4j的大部分知识,既可以作为Neo4j初学者的入门教材,也可以作为相关行业Neo4j技术专家的参考手册。
张帜 主编 张帜,中国IT界元老、中国图数据库先导者、大数据领域资历专家、WPS曲线汉字发明人。曾任Microsoft不错软件设计师及“维纳斯计划”技术主管,牵头研发中国移动139手机邮箱。于2017年期间做客,与有名主持人阿丘老师对话,畅谈《关于图数据库的梦想》,被业界誉为中国图数据库靠前人。张帜创办的微云数聚,专注于研究图数据库技术及其应用,是靠前的图数据库Ne04i在中国的战略合作伙伴和官方代理。微云数聚研制的《Ne04i简体中文版》,是专为中国企业量身打造、符合中国企业习惯的图数据库系统产品。刚刚问世的新产品《关系搜》,是基于图数据库和微云数聚系列专利技术研制而成的通用的多元模糊关系搜索引擎,在社等 这是本由中国人原创的图数据库专业书籍。
本书将陪伴您漫步“图”的世界,领略“图”的风采,玩转大数据时代新的利器——图数据库Neo4j。
“图数据库”即便对业内人士而言,也是一个陌生的词汇。单这个“图”字,便会使人联想到图形、图片或图像。正如,近一位朋友得知我在玩图数据库,就邀我去做一个用语音控制图像的产品。我解释了半天,才让他明白:此“图”非彼“图”。误解就在这个“图”字上。
那么,图数据库究竟是什么?可以用它来干什么呢?
就在不久前的期间,CCTV《超YUE》栏目播出的阿丘老师对我的专访《关于图数据库的梦想》,恰好能解答上述疑惑。我们不妨一起来回顾这段对话。
CCTV《超YUE》栏目:关于图数据库的梦想
阿丘:大数据时代已经来临。这是一个好的时代,也是一个坏的时代。大数据涉及的行业范围很广,其中图数据库被大家称为大数据时代的高铁,它越来越受等
《图数据库原理与实践:从入门到精通》 内容概述: 本书深入探讨了图数据库的核心概念、技术原理以及在实际应用中的落地策略。内容涵盖图数据库的设计、建模、查询语言(如Cypher)、性能优化、分布式部署、安全性保障,以及在不同领域的应用案例。旨在为读者构建扎实的图数据库理论基础,并提供解决实际业务问题的能力。 第一部分:图数据库基础理论 第一章:认识图数据库 1.1 数据建模的演进: 从关系型数据库到NoSQL,再到图数据库,分析不同数据模型的优势与局限性。 1.2 图的数学概念: 介绍图论中的基本术语,如顶点(节点)、边(关系)、属性、度、连通性等,为理解图数据库奠定理论基础。 1.3 图数据库的核心优势: 详细阐述图数据库在处理复杂关联关系、高性能遍历查询、数据演化适应性等方面的独特价值。 1.4 图数据库的类型: 区分属性图模型、RDF图模型等,并分析它们的应用场景。 1.5 常见图数据库介绍: 简要介绍当前主流的图数据库产品,如Neo4j(仅作为参考,不深入细节)、ArangoDB、TigerGraph等。 第二章:图数据库模型详解 2.1 属性图模型(Labeled Property Graph, LPG): 2.1.1 节点(Node): 定义、标签(Label)的作用、节点的唯一标识。 2.1.2 关系(Relationship): 定义、类型(Type)、方向性、属性(Properties)的引入,以及关系在图数据库中的核心地位。 2.1.3 属性(Properties): 键值对的表示,数据类型,以及属性在节点和关系上的存储方式。 2.1.4 图的构成: 节点、关系、属性的组合如何形成一个完整的图。 2.2 RDF模型(Resource Description Framework)的初步了解: 2.2.1 三元组(Triple): 主语(Subject)、谓语(Predicate)、宾语(Object)的概念。 2.2.2 URI和IRI: 资源标识符的标准化。 2.2.3 图的表示: RDF如何将现实世界信息组织成图。 第三章:图查询语言(Cypher精讲) 3.1 Cypher查询语言概览: 介绍Cypher的声明式特性、可读性,以及其作为图查询事实标准的地位。 3.2 基本查询模式: 3.2.1 匹配节点(MATCH): 查找单个节点、具有特定标签的节点、具有特定属性的节点。 3.2.2 匹配关系(MATCH): 查找特定类型的关系、方向性关系、连接特定节点的节点。 3.2.3 组合模式: 匹配复杂的节点和关系组合,可视化地构建查询。 3.2.4 属性过滤(WHERE): 对节点和关系的属性进行条件过滤。 3.3 数据创建与修改: 3.3.1 创建节点(CREATE): 带有标签和属性的节点创建。 3.3.2 创建关系(CREATE): 连接已有节点、设置关系类型和属性。 3.3.3 更新节点和关系(SET): 修改节点和关系的属性。 3.3.4 删除节点和关系(DELETE, DETACH DELETE): 理解删除操作的原子性与级联效应。 3.4 数据检索与聚合: 3.4.1 返回数据(RETURN): 返回节点、关系、属性、聚合结果。 3.4.2 排序(ORDER BY): 对查询结果进行排序。 3.4.3 限制结果(LIMIT): 控制返回结果的数量。 3.4.4 跳过结果(SKIP): 实现分页查询。 3.4.5 聚合函数(COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX): 对查询结果进行统计分析。 3.5 图遍历与路径查找: 3.5.1 可变长度路径(): 灵活匹配任意长度的路径。 3.5.2 查找最短路径(shortestPath): 解决“六度分隔”等问题。 3.5.3 查找所有路径(allShortestPaths): 探索多条最短路径。 3.6 高级Cypher特性: 3.6.1 分支(CASE WHEN): 实现条件逻辑。 3.6.2 合并(MERGE): 查找或创建的原子操作。 3.6.3 联合查询(UNION): 合并多个查询结果。 3.6.4 函数与过程: 使用内置函数和自定义过程。 第二部分:图数据库设计与实现 第四章:图数据库建模策略 4.1 从需求分析到图模型: 如何将业务场景转化为图结构。 4.2 实体识别与节点化: 确定哪些是重要的实体,如何映射为节点。 4.3 关系识别与边化: 识别实体之间的联系,如何表示为关系。 4.4 属性设计: 节点和关系属性的选择、命名规范、数据类型。 4.5 标签的设计与优化: 合理使用标签,提高查询效率。 4.6 索引的设计与应用: 为节点和关系的属性创建索引,加速查找。 4.7 模式演化与版本管理: 如何在业务发展过程中调整和更新图模型。 4.8 常见建模陷阱与避免: 讲解建模过程中容易出现的错误,并提供解决方案。 第五章:图数据库性能优化 5.1 理解图数据库的查询执行: 深入了解查询计划、遍历算法。 5.2 查询语句的优化: 5.2.1 避免全图扫描: 利用索引、限制遍历范围。 5.2.2 减少中间结果: 优化MATCH模式,减少不必要的节点和关系返回。 5.2.3 合理使用WHERE子句: 将过滤条件提前。 5.2.4 优化可变长度路径查询: 限制最大长度,使用`shortestPath`。 5.3 数据模型优化: 5.3.1 标签和关系的合理使用。 5.3.2 属性的粒度与合并。 5.4 索引策略: 5.4.1 节点属性索引。 5.4.2 关系属性索引。 5.4.3 复合索引。 5.5 数据库配置与调优: 内存、缓存、磁盘I/O等参数的设置。 5.6 监控与分析: 如何使用性能监控工具发现瓶颈。 第六章:图数据库的分布式部署与高可用 6.1 分布式图数据库的挑战: 数据一致性、网络延迟、负载均衡。 6.2 数据分片策略: 节点分片、关系分片。 6.3 查询的分布式执行: 跨节点查询的路由和聚合。 6.4 高可用架构: 主从复制、集群部署、故障转移。 6.5 容灾与备份恢复: 制定有效的灾难恢复计划。 6.6 部署模式探讨: 单机、集群、云部署。 第七章:图数据库的安全性 7.1 认证与授权: 用户管理、角色权限控制。 7.2 数据加密: 传输加密、静态数据加密。 7.3 访问控制: 基于图模型(节点、关系、属性)的细粒度访问控制。 7.4 安全审计: 记录关键操作,追踪安全事件。 7.5 漏洞防范: SQL注入(类比)、DDoS攻击防护。 第三部分:图数据库应用实践 第八章:图数据库在不同领域的应用 8.1 社交网络分析: 好友关系、兴趣推荐、社群发现。 8.2 推荐系统: 基于用户行为和内容关联的个性化推荐。 8.3 金融风控: 反欺诈、反洗钱、交易风险评估。 8.4 知识图谱构建与查询: 实体链接、关系抽取、智能问答。 8.5 网络与IT运维: 网络拓扑管理、故障根因分析。 8.6 生物信息学与生命科学: 基因网络、蛋白质相互作用。 8.7 物联网(IoT)数据分析: 设备关联、状态追踪。 8.8 内容管理与数据关联: 文档、媒体、用户之间的复杂关联。 第九章:图数据库与大数据生态集成 9.1 ETL工具与图数据库的结合: 如何从传统数据源导入数据。 9.2 与Hadoop/Spark的集成: 利用大数据平台进行预处理和分析。 9.3 与其他NoSQL数据库的协同: 针对不同场景选择合适的数据库。 9.4 BI工具与图数据分析: 将图数据可视化和报表化。 第十章:实战案例剖析 10.1 社交网络中的“共同好友”查找优化: 使用图数据库查询比关系型数据库更高效的实现。 10.2 欺诈团伙检测: 通过图模式匹配发现异常交易行为。 10.3 产品推荐系统: 基于用户购买历史和产品关联度进行推荐。 10.4 知识图谱问答系统: 从海量知识中提取信息回答用户问题。 10.5 案例总结: 提炼不同案例中的通用设计思路和技术要点。 第十一章:未来展望 11.1 图数据库技术发展趋势: 实时图计算、图神经网络、更强大的查询语言。 11.2 图数据库与AI的融合: 如何利用图结构赋能机器学习。 11.3 行业应用前景: 探讨图数据库在更多新兴领域的潜力。 附录: 常用Cypher函数速查表 图数据库选型指南 术语表 本书内容力求详实、深入,兼具理论深度与实践指导意义,适合任何对图数据库技术感兴趣的开发人员、架构师、数据科学家以及对高效处理复杂关联数据有需求的技术从业者。通过阅读本书,读者将能够自信地设计、实现和优化图数据库解决方案,从而释放数据中隐藏的强大价值。

用户评价

评分

作为一名长期关注前沿技术,并且在数据可视化和分析领域有所建树的专家,我对《Neo4j权威指南》的期待,更多的是来自于对其深度和广度的考量。我所理解的“权威”,不仅仅是基础知识的普及,更重要的是对于Neo4j核心机制的精辟剖析,以及在实际工程应用中的最佳实践。我特别希望这本书能在以下几个方面有所建树:首先,对于Neo4j的内部存储引擎、索引机制、事务管理以及并发控制等底层原理,能否有深入浅出的讲解,让我能够知其然,更知其所以然。其次,在处理大规模图数据时,性能瓶颈往往是最大的挑战,这本书能否提供一套系统性的性能调优方法论,包括如何合理设计图模型、如何编写高效的Cypher查询、以及如何利用Neo4j提供的各种监控和分析工具。最后,作为一个图数据库,它在实际业务场景中的应用至关重要,我希望能看到一些在推荐系统、欺诈检测、知识图谱构建、网络拓扑分析等领域,基于Neo4j的典型解决方案和成功案例,并且能够从中汲取灵感,应用到自己的工作中。

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最近工作上涉及到了需要处理一些复杂的关联数据,传统的关系型数据库在查询这些数据时显得力不从心,于是我开始关注图数据库,并最终选择了Neo4j。之所以会选择《Neo4j权威指南》这本书,是因为我希望它能帮助我快速有效地掌握Neo4j的核心技术,并将其应用于实际工作中。我希望这本书能够覆盖Neo4j从安装部署到基本操作的整个流程,让我在最短的时间内能够上手。更重要的是,我希望它能深入讲解Cypher查询语言,让我能够熟练地编写各种查询语句,从简单的节点和关系查询,到复杂的模式匹配和聚合操作。此外,对于如何在实际业务场景中设计和优化图数据模型,我也非常感兴趣,希望能从书中学习到一些行之有效的建模技巧。最后,我对Neo4j的扩展性和集成性也有所期待,希望书中能够介绍如何利用Neo4j的API与其他应用程序进行交互,以及如何与其他技术栈进行整合。总而言之,我希望这本书能够成为我学习和使用Neo4j的得力助手。

评分

我是一名对数据科学和人工智能领域充满热情的研究生,目前正在进行一项与知识图谱相关的研究课题,而Neo4j无疑是我研究中不可或缺的重要工具。因此,我购买《Neo4j权威指南》的初衷,是希望它能为我的研究提供坚实的技术支撑和理论指导。我特别希望这本书能在以下几个方面满足我的需求:第一,对于如何将现实世界中的复杂关系建模为图,并将其有效地存储和管理在Neo4j中,我希望书中能够提供详尽的指导和丰富的实践建议。第二,在知识图谱的构建过程中,如何利用Neo4j进行数据抽取、清洗、集成以及本体构建,书中能否提供一些成熟的方法论和实用工具。第三,对于复杂的图查询和图算法的应用,例如PageRank、最短路径、社区发现等,我希望书中能够有清晰的介绍和代码示例,帮助我能够高效地从图数据库中提取有价值的信息。最后,如果这本书还能涉及如何将Neo4j与其他AI框架(如TensorFlow、PyTorch)进行集成,以实现更高级的图神经网络应用,那就更能为我的研究带来巨大的帮助了。

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刚拿到这本《Neo4j权威指南》,还没来得及细细翻阅,但仅凭其厚重和精美的装帧,就足以让我感受到其中蕴含的分量。作为一名在数据领域摸爬滚打多年的从业者,深知掌握一款强大的图数据库技术的重要性,而Neo4j无疑是其中的佼佼者。这本书的书名就点明了它的野心——成为Neo4j领域的“权威”。我期待它能像一位经验丰富的向导,带领我深入探索Neo4j的每一个角落,从基础概念的梳理,到高级特性的深入解析,再到实际应用场景的案例剖析。我尤其关心它在性能优化、集群部署以及与其他技术的集成方面的论述,这些往往是决定项目成败的关键。另外,这本书能否提供一些实用的代码示例,并且这些示例是否具有代表性和可操作性,也是我关注的重点。如果它能帮助我解决在实际工作中遇到的复杂图数据建模和查询难题,那它就绝对是一笔宝贵的财富。我迫不及待地想 dive into 这本书,去领略它带来的智慧和启发。

评分

《Neo4j权威指南》这本书的出现,对我这个正处于技术转型期,急需拥抱新技术的开发者来说,简直是雪中送炭。我之前接触过一些关于图数据库的零散资料,但总觉得不成体系,缺乏深入的洞察。这本书的标题“权威指南”让我看到了一个系统学习Neo4j的希望。我希望它能为我打下坚实的基础,让我从零开始,一步步理解图数据库的逻辑,理解Neo4j的设计哲学。例如,它能否清晰地解释什么是属性图模型,以及为什么它比传统的表结构更适合某些类型的数据?在查询语言Cypher方面,我希望它能从最基础的 `MATCH` 和 `RETURN` 开始,逐步引导我掌握更复杂的模式匹配、路径查找、聚合操作,甚至是如何优化查询性能。此外,对于一些初学者容易混淆的概念,比如节点、关系、属性、标签,这本书能否通过生动形象的例子来帮助我们理解,避免陷入死记硬背的泥潭。这本书的价值,在于它能否真正赋能像我这样的新手,让他们能够自信地开始使用Neo4j构建自己的应用。

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