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Neo4j是一个独立、高性能的NoSQL图数据库，从总体来看，Neo4j就是由无数相互关联的节点所组成的图形，它能很好且形象地表现出现世界中相互联系的事物。
《Neo4j全栈开发》不仅全面系统地介绍了怎样以简单易用的方式来使用Neo4j，还详细讲解了构建可扩展、高可用的Neo4j分布式架构的实操细节，最后使用SpringBoot开发框架，结合具体的应用实例，详细阐述了使用Neo4j进行前后端设计的详细过程和方法，从此让Neo4j提供全天候、无间断的高可靠服务。
内容简介
《Neo4j全栈开发》全面、系统地介绍了Neo4j这个独特而又高性能的NoSQL图数据库，从使用Neo4j进行程序开发，到Neo4j的管理和配置等层面全方位地阐释了Neo4j的整个生态体系。
《Neo4j全栈开发》不仅着重介绍了怎样以简单易用的方式来使用Neo4j，更难能可贵的是，《Neo4j全栈开发》还分享了使用分布式Neo4j构建高可用的读/写分离负载均衡配置的实际操作过程和实现细节。
通过对《Neo4j全栈开发》的学习，读者将系统地掌握Neo4j的知识，并很快将其用于项目开发之中，为自己的应用提升访问性能，解决燃眉之急。
作者简介
陈韶健，具有15年以上的IT从业经验的资深专家。在编辑语言使用上，精通.Net和Java两大体系，尤其对Spring和SpringBoot有深入研究，并著有《深入实践SpringBoot》一书，于2016年11月在机械工业出版社出版。在数据库方面，熟悉SQLServer，Oracle，MySQL等传统关系型数据库，以及Redis，MongoDB，Neo4j等NoSQL数据库，并对Neo4j有更多的爱好和深入地研究。另外，在系统设计、服务器架构设计、数据安全和性能优化等方面都有丰富的实践和工作经验。
目录
第1章 Neo4j概述 1
1.1 Neo4j数据的特点 2
1.2 Neo4j数据的表现形式 2
1.3 Neo4j的优势 5
1.3.1 查询的高性能 5
1.3.2 设计的灵活性 6
1.3.3 开发的敏捷性 6
1.3.4 与其他数据库的比较 6
1.3.5 综合表现 7
1.4 哪些领域更适合使用Neo4j 8
1.4.1 社区网络 8
1.4.2 推荐引擎 9
1.4.3 交通运输 9
1.4.4 物流管理 9
1.4.5 主数据管理 10
1.4.6 访问控制 10
1.4.7 欺诈检测 10
1.5 哪些领域不适合使用Neo4j 10
1.6 哪些企业在使用Neo4j 11
1.6.1 阿迪达斯的购物网站 12
1.6.2 沃尔玛的内部管理系统 12
1.6.3 eBay的电子商务 13
1.7 丰富的学习资源 13
1.7.1 精选的GraphGists 13
1.7.2 GraphGists门户 15
1.8 小结 16
第2章 Neo4j API应用 18
2.1 创建项目工程 18
2.1.1 项目工程配置 19
2.1.2 引用Neo4j开发包 19
2.2 使用Neo4j API 20
2.2.1 使用嵌入式数据库 20
2.2.2 创建节点和关系 21
2.2.3 查询及更新 22
2.2.4 删除关系和节点 23
2.3 使用标签 25
2.4 使用索引 26
2.4.1 手动索引 26
2.4.2 模式索引 27
2.4.3 模式约束 28
2.5 图的遍历 31
2.5.1 广度优先遍历 32
2.5.2 深度优先遍历 32
2.5.3 遍历的路径 34
2.6 使用Cypher查询语言 37
2.7 连接Neo4j服务器 40
2.8 关于事务 42
2.8.1 Neo4j支持完整的事务管理特性 42
2.8.2 交互周期 43
2.8.3 隔离级别 44
2.8.4 关于死锁 44
2.9 其他开发语言实例 44
2.9.1 Node.js访问Neo4j 45
2.9.2 Python访问Neo4j 46
2.10 小结 47
第3章 Neo4j的安装及使用 48
3.1 安装要求及推荐 48
3.2 安装Neo4j服务器 49
3.2.1 下载Neo4j 49
3.2.2 在Linux操作系统中安装Neo4j 50
3.2.3 在Windows操作系统中安装Neo4j 51
3.3 Neo4j基本配置 52
3.4 Neo4j配置优化 53
3.4.1 页面高速缓存 53
3.4.2 堆大小 54
3.4.3 垃圾收集器 54
3.5 使用Neo4j的Web控制台 55
3.5.1 使用命令行输入框 56
3.5.2 数据库管理信息 57
3.5.3 使用收藏夹 59
3.5.4 使用帮助手册 63
3.5.5 使用浏览器同步功能 65
3.5.6 使用浏览器设置 67
3.5.7 关于Neo4j 68
3.6 小结 69
第4章 Cypher查询语言简介 71
4.1 Cypher语法基础 71
4.1.1 变量定义 72
4.1.2 可用运算符 72
4.2 Cypher读/写查询结构 73
4.2.1 用CREATE创建节点 74
4.2.2 用CREATE创建关系 74
4.2.3 用MERGE创建节点 75
4.2.4 用MERGE创建关系 76
4.2.5 用SET更新数据 76
4.2.6 用DELETE删除数据 77
4.2.7 用REMOVE移除数据 78
4.2.8 使用循环FOREACH 79
4.3 使用索引 79
4.3.1 创建和使用索引 80
4.3.2 删除索引 81
4.4 使用约束 81
4.4.1 创建约束 81
4.4.2 删除约束 81
4.5 使用标签 82
4.6 Cypher只读查询结构 83
4.6.1 条件过滤WHERE 83
4.6.2 联合查询UNION 84
4.6.3 使用链接WITH 84
4.6.4 返回结果RETURN 85
4.7 使用CASE子句 86
4.8 遍历的路径 86
4.8.1 最短路径 87
4.8.2 所有最短路径 88
4.9 使用函数 90
4.10 使用CALL调用存储过程 92
4.11 查询语句性能分析 93
4.12 Cypher的使用范围 95
4.12.1 在neo4j-shell中使用Cypher查询语言 96
4.12.2 在Rest API中使用Cypher查询语言 98
4.13 小结 101
第5章 使用SDN建模和设计存储库接口 103
5.1 SDN简介 103
5.1.1 SDN的特点 103
5.1.2 SDN存储库接口 104
5.2 数据模型设计 105
5.2.1 用户访问控制数据模型 105
5.2.2 购物网站数据模型 106
5.3 数据建模的误区 108
5.4 Neo4j的数据类型 109
5.5 在项目中使用SDN 110
5.5.1 在项目工程中引用SDN依赖 110
5.5.2 建模中可用的OGM注解 111
5.5.3 日期类型转换实例 112
5.6 使用SDN建模 113
5.6.1 节点建模 113
5.6.2 关系建模 116
5.7 使用SDN设计存储库接口 118
5.7.1 创建存储库接口 118
5.7.2 在标准方法中使用路径 120
5.7.3 自定义声明方法 120
5.7.4 使用底层方法 122
5.8 SDN配置 124
5.8.1 配置域对象和存储库接口 125
5.8.2 使用SDN驱动连接数据库 125
5.9 小结 127
第6章 应用实例一：NBA季后赛预测 128
6.1 应用背景分析 129
6.1.1 胜负预测的依据 129
6.1.2 NBA季后赛数据模型 129
6.2 实体对象建模 131
6.2.1 节点实体建模 131
6.2.2 关系实体建模 134
6.3 实体持久化和查询设计 135
6.3.1 东部球队存储库接口 136
6.3.2 西部球队存储库接口 137
6.3.3 比赛存储库接口 138
6.3.4 赢得关系存储库接口 139
6.4 预测算法设计 140
6.4.1 NBA季后赛的年度历史查询 141
6.4.2 一支球队的比赛历史查询 141
6.4.3 胜负比率排名算法 142
6.4.4 输赢预测算法 143
6.5 SDN配置及数据库连接 144
6.5.1 数据库连接配置 145
6.5.2 SDN配置 145
6.6 数据库设计验证 146
6.7 创建Web应用 149
6.8 Web前后端设计 150
6.8.1 Web后端设计 150
6.8.2 Web前端设计 154
6.9 比赛结果编辑设计 168
6.9.1 比赛结果编辑的访问控制设计 168
6.9.2 比赛结果的录入界面设计 171
6.10 胜率排名的Web设计 176
6.10.1 胜率排名的访问控制设计 176
6.10.2 胜率排名的界面设计 177
6.11 输赢预测的Web设计 180
6.11.1 输赢预测的访问控制设计 181
6.11.2 输赢预测的界面设计 182
6.12 使用GraphGists的测试数据 187
6.13 实例工程使用 188
6.13.1 工程配置 189
6.13.2 运行应用 189
6.14 小结 191
第7章 应用实例二：电影社区推荐引擎 192
7.1 应用背景分析 192
7.1.1 发现商业价值 193
7.1.2 建立数据模型 193
7.2 数据对象建模 194
7.2.1 节点建模 194
7.2.2 关系建模 199
7.3 存储库接口设计 201
7.3.1 影院存储库接口设计 201
7.3.2 电影存储库接口设计 202
7.3.3 节目存储库接口设计 203
7.3.4 观众存储库接口设计 204
7.4 Cypher查询算法设计 204
7.4.1 电影排名查询算法设计 205
7.4.2 电影推荐查询算法设计 205
7.5 数据访问服务类设计 208
7.5.1 分页查询公共服务类 209
7.5.2 数据访问服务类 210
7.6 数据库连接配置 212
7.6.1 SDN驱动的依赖引用 212
7.6.2 连接数据库配置 213
7.6.3 SDN配置 213
7.7 数据库设计验证 214
7.8 Web设计 217
7.8.1 访问控制设计 218
7.8.2 界面设计 222
7.9 电影评分的Web设计 242
7.9.1 电影评分访问控制设计 242
7.9.2 电影评分界面设计 244
7.10 电影排名的Web设计 247
7.10.1 电影排名访问控制设计 247
7.10.2 电影排名界面设计 248
7.11 电影推荐的Web设计 252
7.11.1 推荐电影给观众的Web设计 252
7.11.2 推荐电影给朋友的Web设计 257
7.12 管理后台的导航栏设计 258
7.13 实例工程使用 260
7.13.1 运行配置 260
7.13.2 应用发布 261
7.14 小结 262
第8章 Neo4j企业版安装及使用 263
8.1 分布式服务器安装 264
8.1.1 在不同机器上安装分布式服务器 264
8.1.2 在同一台机器上安装分布式服务器 272
8.2 使用Haproxy实施负载均衡服务 275
8.2.1 普通负载均衡配置 275
8.2.2 Haproxy服务监控 279
8.3 实现读/写分离的负载均衡服务 280
8.4 小结 284
第9章 Neo4j的数据安全及备份 286
9.1 数据的备份与恢复 286
9.1.1 数据备份 286
9.1.2 清理备份日志 288
9.1.3 数据恢复 289
9.2 数据库安全保障 290
9.3 数据的导入与导出 290
9.3.1 使用neo4j-import导入数据 291
9.3.2 使用Cypher导入数据 294
9.3.3 导出数据 295
9.4 故障恢复与事务日志 297
9.5 数据库升级 297
9.5.1 从2.x 升级到3.0.3 297
9.5.2 在3.x之间升级 299
9.6 小结 300
结束语 301
附录A 参考资料 302
精彩书摘
《Neo4j全栈开发》：当一个对象使用SDN建模之后，就可以使用SDN的存储库接口实现持久化和进行一些数据访问设计。通过简单继承SDN的存储库接口，就可以执行标准的CURD操作，同时还可以按接口的规范标准声明自定义方法，实现像使用查询语言一样的查询设计。而所有这些方法将由SDN智能实现，并不需要我们编写实现的代码。
另一个更具灵活性的设计是：在接口中通过注解使用自定义的Cypher查询语句。当然这也是由OGM的映射机制实现的，并且通过OGM优化处理使查询具有很高的效率，即提供了很好的性能表现。通过Cypher查询语言，我们可以设计出复杂的查询，以支持各种各样的业务需求。
SDN还提供了隐式事务管理机制，即对数据库的每一项操作，包括查找数据、保存数据等，都可以使用隐式事务管理。通过使用隐式事务管理，每一个事务都将是自动提交的，这将不再需要我们编写任何事务管理的代码。当然，通过使用OGM的一些简单注解方法，我们也可以非常灵活地按业务需求来显式地管理事务。
……
前言/序言
在高速发展的互联网应用中，业务需求的频繁变更和数据的快速增长都要求数据库必须具有很强的适应能力。Neo4j图数据库正是一个能够适应这种业务需求不断变化和大规模数据增长而产生的数据库，它不但具有很强的适应能力，而且能够自始至终保持高效的查询性能。
现实世界中的一切事物都处在联系之中，如人际关系、电脑网络、地理数据、分子结构模型等，无一不处在纷繁复杂的联系之中。这种联系形成了一种互相关联的数据，联系才是数据的本质所在。传统的关系型数据库并不能很好地表现数据的联系，而一些NoSQL（NotOnlySQL，非关系型数据库）数据库也不能表现数据之间的联系。同样是NoSQL的Neo4j图数据库是以图的结构形式来存储数据的，它所存储的就是联系的数据，是关联数据本身。
关联数据中的联系本来就很复杂，若要在关系型数据库中使用结构化形式来表现这种联系，则一般不能直接表示，处理起来既烦琐又费事，并且随着数据的不断增长，其访问性能将日趋下降。无数的开发人员和数据库管理人员都或多或少地使用过关系型数据库，在其应用的规模化进展过程中，对于数据库的性能优化往往捉襟见肘、陷入窘境。Neo4j没有模式结构的定义，也不需要这些定义，它使用非结构化的方式来存储关联数据，所以能够直接表现数据的关联特性。
Neo4j不管是与关系型数据库相比，还是与其他NoSQL数据库相比，都具有很多前所未有的优势，主要表现在以下几个方面。
1.优越的性能表现
Neo4j具有永久高效的读取和写入能力，这种能力与数据库的大小无关，不管是初始创建的数据库，还是用了很长时间、积累了大量数据的数据库，Neo4j始终能保持闪电般的读/写速度。
2.设计的灵活性
因为Neo4j没有模式结构定义的约束，并且由于图结构的自然伸展特性，都给Neo4j提供了无限广阔的灵活设计空间，因为无论是扩展设计，还是增加数据，都不会影响到原来数据的正常使用。
3.迭代的敏捷性
正是由于Neo4j的灵活设计特性及其图结构数据的可伸缩性等特点，使其能追上业务需求变化发展的脚步，并且能适用于频繁迭代的敏捷开发方法。
4.安全可靠的特性
Neo4j不仅支持完整的事务管理特性，而且提供了实时在线备份功能，以及应对灾难事故进行日志恢复的方法，所有这些都充分说明了Neo4j是一个安全可靠的数据库。
5.简单易用的特性
Neo4j在使用上非常简单，不管是使用Java开发语言，还是使用其他开发语言，如Python、Ruby、PHP、.NET、Node.js等，都能够非常方便地访问Neo4j。特别是SpringDataNeo4j开发包，更是提供了一整套非常简单易用的Neo4j数据库使用方法。
6.丰富的学习资源
Neo4j的社区版滋生了一个非常活跃的社区，在这个社区中，诸多开发者提供了非常丰富的使用Neo4j的案例——GraphGists，这是学习使用Neo4j的极好资源。通过对这些GraphGists的学习和交流，不仅能拓展你的思路，更能让你的开发工作变得更加简单和容易，而且还能帮助你快速构建应用的商业模型。
7.大企业的考验
Neo4j拥有广大而又有实力的用户群体，并且经过几年时间的运行实践，充分验证了它的稳定性和健壮性。如思科、沃尔玛、阿迪达斯等公司，都在使用Neo4j的过程中挖掘到了图数据库的巨大威力，并且创造出了蓬勃发展的商业模型。
综上所述，使用如此优秀的数据库，不仅可以提升一个应用的性能，而且可以适应大规模的数据增长，同时还能减轻开发人员和数据库管理人员的工作负担，给你和你的企业以及你的用户带来前所未有的优越体验。
读者对象
本书适合所有开发人员，特别是SpringBoot开发者阅读，同时适合数据库管理人员和系统设计人员学习使用，并可作为系统策划者进行数据库选型的参考资料。
实例代码下载
本书各章的实例代码下载在各个章节中都有明确说明，同时也可以通过以下网址选择不同项目进行下载或检出：
https://github.com/mr-csj?tab=repositories
用户评价
阅读《Neo4j全栈开发》这本书，让我深刻体会到了数据之间“关系”的强大力量。在我过去的工作经历中，很多时候我们都在努力地在关系型数据库中模拟和挖掘数据之间的复杂联系，往往是费力不讨好，性能也难以保证。这本书就像一盏明灯，指引我走向了一条更有效、更直观的路径。书中对Neo4j的介绍，不仅仅是停留在技术特性层面，而是更多地着眼于如何利用它来构建现代化的全栈应用。我对于书中将图数据库的概念融入到整个开发生命周期的思路非常感兴趣，特别是关于如何从业务需求出发，设计出既符合实际又能充分发挥Neo4j优势的图数据模型。同时，我非常期待书中能够提供一些关于前后端如何高效协同，充分利用Neo4j查询能力的具体实践方法。比如，如何将Neo4j的查询结果转化为前端能够直接渲染的数据结构，以及如何处理用户交互引发的动态图谱更新等。这些细节对于我们这些想要将图数据库技术真正应用到实际项目中的开发者来说，至关重要。
评分一本叫《Neo4j全栈开发》的书，光听名字就让人眼前一亮。对于我们这些一直在关系型数据库的泥潭里挣扎，却又渴望构建更智能、更灵活应用的技术人员来说，这简直就是一场及时雨。想象一下，数据之间的关系不再是冰冷的连接线，而是可以被直接探索、推理和优化的网络，这其中的潜力有多大？全栈开发的概念更是点睛之笔，意味着我们不仅能深入理解Neo4j的精髓，还能将其无缝集成到前端、后端乃至部署的各个环节，真正实现从数据到用户界面的完整掌控。我非常期待书中能详细讲解如何设计高效的图数据模型，毕竟在图数据库的世界里，模型的设计是决定性能和可扩展性的关键。同时，关于如何利用Neo4j的查询语言Cypher进行复杂关系的分析和模式匹配，也是我特别想深入学习的部分。我知道，传统的SQL在处理深度关联和网络分析时往往力不从心，而Cypher的声明式语法据说能让这些操作变得直观且高效。此外，书中如果能提供一些实际的应用案例，比如社交网络分析、推荐系统、知识图谱构建等，那就更完美了，能够帮助我们快速将学到的知识转化为实际生产力，解决我们在实际项目中遇到的挑战。
评分《Neo4j全栈开发》这本书给我带来的惊喜远超我的预期。我之前一直认为图数据库是一个相对小众但非常强大的技术，但这本书却将它与“全栈开发”这个更广为人知的概念紧密结合，极大地拓展了我对数据处理和应用构建的认知边界。我非常赞赏作者在书中尝试打破传统分层架构的壁垒，将图数据模型的设计、查询以及与用户交互的实现融为一体。书中对于如何设计清晰、可维护的图谱模型，以及如何利用Neo4j的内置功能（如属性图模型、标签、关系类型）来精确地表达业务逻辑，有着独到的见解。我尤其期待书中关于Cypher查询语言的深入讲解，我相信它能够帮助我掌握如何用更简洁、更直观的方式来解决复杂的数据查询问题，这对于我过去处理海量关联数据时遇到的瓶颈来说，无疑是巨大的突破。此外，书中对实际项目中的部署和运维的考量，也让我看到了它在真实落地方面的实用价值，不再仅仅停留在理论层面，而是真正能够指导我们完成一个完整的、基于图数据的全栈应用。
评分《Neo4j全栈开发》这本书，我不得不说，它的视角非常超前，而且切入点也十分精准。在当前数据爆炸的时代，我们每天都在与海量数据打交道，而如何从这些数据中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为用户能够感知到的价值，是每一个技术团队都在努力的方向。这本书将Neo4j这个强大的图数据库技术，与“全栈开发”这个概念完美结合，为我们提供了一个全新的思考维度。我特别期待书中能够深入探讨如何设计一个具有良好扩展性和可维护性的图数据模型，因为这直接关系到整个应用的可行性和未来的发展。同时，书中关于如何利用Cypher语言进行高效的数据查询和模式匹配的讲解，也让我充满了期待。过去，处理一些复杂的关联查询总是让人头疼，我相信Cypher的出现会极大地提升我的工作效率。而且，书中如果能提供一些关于如何将Neo4j集成到现有的技术栈中，以及在实际生产环境中进行部署和优化的指导，那将是我认为这本书最大的价值所在，能够帮助我们更快地将学到的知识付诸实践。
评分最近翻阅了《Neo4j全栈开发》这本著作，着实被书中构建现代应用架构的思路所折服。它不仅仅是一本关于Neo4j技术的工具书，更像是一本指导我们如何拥抱数据驱动新时代的实践指南。在当下微服务盛行、前后端分离的开发模式下，如何让数据这根“线”能够灵活地串联起各个服务，并以更具智慧的方式响应用户需求，是许多开发者都在思考的问题。《Neo4j全栈开发》恰恰为我们提供了一个强大的解决方案。书中对于如何将Neo4j作为后端数据核心，与各类前端框架（如React、Vue等）以及流行的后端语言（如Node.js、Python）进行集成，进行了深入浅出的阐述。我特别关注了书中关于Neo4j驱动程序的使用说明，以及如何编写高效的API接口来暴露图数据库的功能。它让我看到了摆脱传统ORM束缚，直接与数据图谱对话的可能性，从而实现更快速、更敏捷的开发迭代。书中对性能优化和安全性方面的探讨也同样令人期待，毕竟在实际生产环境中，这些都是不容忽视的环节，能够确保我们的应用稳定、可靠地运行。
评分书很好，有空的时候认真看一下，先备着做技术储备。。。。。。。。。。。。。。。。。
评分质量好，发货速度快，客服也有耐心！
评分有些书的质量还可以，价格有些实在太贵了，比其他书店贵一些
评分书还可以，但是物流要四五天，有点慢，不像是京东的风格
评分此用户未填写评价内容
评分有些书的质量还可以，价格有些实在太贵了，比其他书店贵一些
评分对于学习有用，快递服务也很好
评分ksjshhdfnfm
评分挺好的额？。。。？？。？？？。。。。。。。。。。。。。。。。。
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