發表於2024-11-24
通過實際操作,快速學習Hadoop+Spark大數據技術。
解析Hadoop + Spark常用組件原理和實戰操作,讓讀者快速瞭解組件原理和應用。
結閤Hadoop + Spark原生態組件操作,使得讀者瞭解當今互聯網應用極為廣泛的集群技術。
幫助讀者構建Hadoop + Spark兩大生態係統全局觀。
圖數據庫是NoSQL類數據庫的又一大典型代錶,在國內圖數據庫屬於新興産物,其優異的復雜關係解決方案引起瞭國內眾多大型互聯網公司及IT開發者的關注,而Neo4j是目前圖形化數據庫中*為齣色、*為成熟的産品。
本書基於Neo4j 3.1版本編寫,共分9章,外加兩個附錄,涵蓋基本概念、基礎入門、查詢語言、開發技術、管理運維、集群技術、應用案例、高級應用、中文擴展、配置設置、內建過程等內容。
本書內容已經涉及Neo4j的大部分知識,既可以作為Neo4j初學者的入門教材,也可以作為相關行業Neo4j技術專傢的參考手冊。
張幟,中國IT界元老、中國圖數據庫先導者、大數據領域資深專傢、WPS麯綫漢字發明人。曾任Microsoft高級軟件設計師及“維納斯計劃”技術主管,牽頭研發中國移動139手機郵箱。於2017年期間做客CCTV,與著名主持人阿丘老師對話,暢談《關於圖數據庫的夢想》
目錄
第1章Neo4j圖數據庫基礎1
1.1圖數據庫的産生背景2
1.2圖數據庫基礎7
1.2.1圖數據庫介紹7
1.2.2圖數據模型7
1.2.3圖計算引擎8
1.2.4圖數據庫的曆史9
1.3圖數據庫與關係數據庫的對比10
1.3.1關係數據庫的弊端10
1.3.2圖數據模型的優勢10
1.4圖數據庫與其他NoSQL數據庫的對比12
1.4.1其他NoSQL數據庫的弊端12
1.4.2將鍵值對存儲與圖數據庫相關聯12
1.4.3將文檔存儲與圖數據庫相關聯13
1.5Neo4j概述13
1.6Neo4j的體係結構15
1.6.1免索引鄰接16
1.6.2Neo4j底層存儲結構17
1.6.3Neo4j的遍曆方式21
1.6.4Neo4j的存儲優化22
第2章Neo4j基礎入門24
2.1Neo4j的安裝部署24
2.1.1Neo4j安裝包的下載24
2.1.2在各個操作係統上的安裝26
2.1.3Neo4j的啓動32
2.2Neo4j管理平颱的使用33
2.2.1Web管理平颱的使用33
2.2.2neo4j-shell的使用37
2.3Neo4j圖數據中基本元素與概念41
2.3.1節點41
2.3.2關係41
2.3.3屬性42
2.3.4路徑42
2.3.5遍曆(Traversal)43
2.4官方入門實例介紹43
2.4.1創建圖數據44
2.4.2檢索節點46
2.4.3查詢關係49
2.4.4思考與練習52
2.4.5清空數據庫54
2.5批量導入工具的使用54
2.5.1獲取CSV文件54
2.5.2使用LoadCSV指令導入到Neo4j58
2.5.3使用neo4j-import工具導入到Neo4j61
第3章Neo4j之Cypher63
3.1Cypher概述63
3.1.1Cypher是什麼63
3.1.2模式(Patterns)65
3.1.3查詢和更新圖66
3.1.4事務67
3.1.5唯一性68
3.1.6兼容性69
3.2基本語法70
3.2.1類型70
3.2.2錶達式70
3.2.3變量73
3.2.4參數73
3.2.5運算符77
3.2.6注釋78
3.2.7模式(Patterns)78
3.2.8列錶81
3.2.9空值87
3.3語句89
3.3.1MATCH89
3.3.2OPTINALMATCH101
3.3.3WHERE102
3.3.4START113
3.3.5Aggregation114
3.3.6LOADCSV121
3.3.7CREATE125
3.3.8MERGE129
3.3.9SET138
3.3.10DELETE142
3.3.11REMOVE143
3.3.12FOREACH145
3.3.13CREATEUNIQUE146
3.3.14RETURN149
3.3.15ORDERBY153
3.3.16LIMIT155
3.3.17SKIP156
3.3.18WITH158
3.3.19UNWIND160
3.3.20UNION161
3.3.21CALL163
3.4函數167
3.4.1斷言(Predicate)函數167
3.4.2標量(Scalar)函數170
3.4.3列錶(List)函數177
3.4.4數學函數182
3.4.5字符串函數193
3.4.6自定義函數199
3.5模式(Schema)200
3.5.1索引200
3.5.2約束203
3.5.3統計209
3.6查詢調優210
3.6.1查詢如何執行210
3.6.2查詢性能分析211
3.6.3查詢調優舉例211
3.6.4USING213
3.7執行計劃220
3.7.1開始點運算符221
3.7.2Expand運算符224
3.7.3組閤運算符226
3.7.4行運算符234
3.7.5更新運算符241
3.7.6*短路徑規劃243
第4章Neo4j程序開發246
4.1Neo4j開發入門246
4.1.1Java嵌入式開發模式246
4.1.2各語言驅動包開發模式246
4.2JavaAPI嵌入式開發模式247
4.2.1Java開發前的準備工作248
4.2.2創建Neo4j圖實例253
4.2.3圖數據遍曆功能257
4.2.4數據索引264
4.2.5過程273
4.2.6事務管理280
4.2.7使用Java在綫備份Neo4j286
4.2.8使用JMX監控Neo4j286
4.3各語言驅動包開發模式288
4.3.1驅動開發入門289
4.3.2配置和連接292
4.3.3執行Cypher語句297
4.3.4返迴結果301
4.3.5數據類型308
4.3.6異常310
4.3.7其他語言驅動311
4.4Neo4jHTTPAPI312
4.4.1流312
4.4.2認證和授權312
4.4.3在一個請求中使用事務316
4.4.4執行多條語句317
4.4.5運行一個事務318
4.4.6在打開的事務中執行語句319
4.4.7重置超時事務319
4.4.8提交事務320
4.4.9迴滾事務321
4.4.10查詢統計信息321
4.4.11以圖格式返迴結果322
4.4.12錯誤處理324
4.4.13在事務中處理錯誤325
4.5其他開發技術介紹326
4.5.1Spring-Data-Neo4j326
4.5.2Spring-Data-Neo4在項目中的部署326
4.5.3使用Neo4j-OGM的對象圖映射327
4.5.4使用JDBC連接Neo4j328
4.5.5JCypher329
4.5.6Groovy&Grails:Neo4jGrails插件329
4.5.7Clojure:Neocons329
4.5.8Scala:AnormCypher330
4.5.9JPA:HibernateOGM330
第5章Neo4j數據庫管理331
5.1部署331
5.1.1係統需求331
5.1.2文件位置332
5.1.3重要端口333
5.1.4設置初始密碼334
5.1.5等待Neo4j啓動334
5.1.6使用數據收集器335
5.1.7配置Neo4j連接器336
5.1.8安裝證書337
5.2監控338
5.2.1指標340
5.2.2日誌344
5.2.3查詢管理346
5.2.4因果集群監控相關方法348
5.3安全管理350
5.3.1Neo4j社區版用戶管理350
5.3.2認證和授權352
5.3.3與LDAP集成362
5.3.4子圖訪問控製366
5.3.5安全清單367
5.4Neo4j數據庫運維與優化368
5.4.1內存調優368
5.4.2事務日誌371
5.4.3壓縮存儲371
5.4.4Linux文件係統調優373
5.4.5磁盤、內存及相關提示373
5.5Neo4j數據庫的備份與恢復374
5.5.1備份簡介374
5.5.2執行備份375
5.5.3恢復備份377
5.6Neo4j數據庫管理相關工具378
5.6.1導入工具378
5.6.2CypherShell382
5.6.3Neo4j數據轉儲和加載384
5.6.4一緻性檢查工具385
第6章Neo4j集群技術387
6.1因果集群387
6.1.1初識因果集群388
6.1.2操作視圖388
6.1.3應用視圖389
6.1.4因果集群的生命周期390
6.1.5創建一個新的因果集群395
6.1.6數據中心災難恢復398
6.1.7因果集群的數據遷移和恢復400
6.1.8因果集群的其他設置401
6.2高可用性集群401
6.2.1高可用性集群概述402
6.2.2建立Neo4j高可用性集群404
6.2.3狀態信息端點406
6.2.4HAProxy用於負載均衡408
6.3集群的備份與恢復410
6.4Neo4j單實例和高可用性集群版本升級411
6.4.1單實例升級411
6.4.2從高可用性集群升級412
第7章Neo4j應用案例413
7.1應用案例概述413
7.2欺詐檢測416
7.2.1第一方銀行欺詐417
7.2.2保險欺詐424
7.2.3電子商務欺詐427
7.2.4小結428
7.3科研導圖428
7.4電子郵件監測437
7.5工商企業圖譜442
7.6社交網絡449
第8章Neo4j高級應用458
8.1高級索引458
8.1.1空間索引(Neo4jSpatial)458
8.1.2自定義中文全文索引468
8.2在Docker環境下部署Neo4j471
8.2.1概覽472
8.2.2Docker配置472
8.2.3Neo4j配置473
8.3自定義批量導入476
8.4Neo4j與圖計算479
8.4.1Neo4j-Spark-Connector480
8.4.2Neo4j-Spark-Connector提供的API482
8.5Neo4j與自然語言處理483
8.5.1計算聚閤相關性484
8.5.2將文本數據建模為鄰接圖484
8.5.3加載數據486
8.5.4挖掘單詞之間的關係488
8.6其他高級應用490
第9章Neo4j簡體中文版491
9.1簡介491
9.2下載及安裝496
9.3啓動及瀏覽497
9.4指定節點圖片499
9.5指定節點尺寸501
9.6指定節點顔色502
9.7指定關係粗細503
9.8指定關係顔色504
9.9智能查詢505
9.10導入精靈508
9.10.1安裝導入精靈508
9.10.2啓動導入精靈509
9.10.3準備Excel樣本文件510
9.10.4導入Excel樣本文件511
9.10.5準備MySQL樣本數據庫513
9.10.6導入MySQL樣本數據庫515
9.10.7查看導入結果516
9.10.8導入精靈映射機製517
附錄ANeo4j配置設置521
附錄BNeo4j內建過程550
前言
這是第一本由中國人原創的圖數據庫專業書籍。
本書將陪伴您漫步“圖”的世界,領略“圖”的風采,玩轉大數據時代新的利器——圖數據庫Neo4j。
“圖數據庫”即便對業內人士而言,也是一個陌生的詞匯。單這個“圖”字,便會使人聯想到圖形、圖片或圖像。正如,*近一位朋友得知我在玩圖數據庫,就邀我去做一個用語音控製圖像的産品。我解釋瞭半天,纔讓他明白:此“圖”非彼“圖”。誤解就在這個“圖”字上。
那麼,圖數據庫究竟是什麼?可以用它來乾什麼呢?
就在不久前的兩會期間,CCTV《超越》欄目播齣的阿丘老師對我的專訪《關於圖數據庫的夢想》,恰好能解答上述疑惑。我們不妨一起來迴顧這段對話。
CCTV《超越》欄目:關於圖數據庫的夢想
阿丘:大數據時代已經來臨。這是一個*好的時代,也是一個*壞的時代。大數據涉及的行業範圍很廣,其中圖數據庫被大傢稱為大數據時代的高鐵,它越來越受到人們的關注。對於這項技術我們瞭解多少?它的應用又能給我們的現實生活帶來哪些方便?CCTV《超越》欄目邀請到瞭中國圖數據庫的先導者張幟先生,讓他帶領我們一起來瞭解圖數據庫。
阿丘:什麼是圖數據庫?
張幟:這是一個新型的數據庫係統。大傢以前可能聽到過MySQL、Oracle等數據庫,但隨著社交、金融、零售等行業的發展,亟需一種新型的數據庫來支撐這些新的業務。現實社會織起瞭一個龐大而復雜的關係網,比如天天有人給你打電話要你買房子,他們是通過什麼技術來找到你的呢?就是通過一些關係運算。如果使用傳統的數據庫會很難處理,而采用圖數據庫來處理它,會更高效、更方便。在科技領域裏有一個六度空間理論,簡單地說就是,世界上任何兩個人*多隻需通過6個關係就一定能夠找到對方。用圖數據庫就可以把這個理論變成現實。所以,稱它為一種新型的數據庫完全不為過,它能支持海量、復雜、多變數據的關係運算,而且運算性能非常高。
阿丘:那和傳統數據庫比起來,圖數據庫的優勢在哪兒呢?
張幟:首先,圖數據庫可以說是應專門處理這種復雜關係網的“運”而生的。雖然傳統的數據庫也能處理,但其效率極其低下,功能擴展也很睏難,要花的時間將很長,而用圖數據庫就能方便、高效地解決這個問題;更重要的是,就連非技術人員都能看得懂。如果用傳統數據庫來構建,其模型非常復雜、煩瑣,相比而言,用圖數據庫,就非常直觀、淺顯、簡單。
阿丘:通常圖數據庫都應用在哪些領域呢?
張幟:它的應用領域非常廣,在社交、零售、金融等領域都有廣泛的應用。比如說社交,一個*典型的應用就是領英。領英在國際上的知名度和應用的廣度相當於我們中國的微信。領英一個*重要的功能就是能夠把你朋友的朋友的朋友推薦給你,這是進行瞭關係運算的結果。另外一個就是零售商品的實時推薦,比如沃爾瑪,你在它的網站上點擊瞭幾個商品後,它就能揣測齣你可能對哪些商品感興趣,就會立馬把你感興趣的商品推薦給你。用圖數據庫來計算這種推薦會更快捷。現在國外用得很多,但是在我們國內纔剛剛開始。隨著圖數據庫的應用,不久的將來我們就可以享受到更為實時、準確、方便的推薦。
阿丘:圖數據庫全方位地讓互聯網更便利瞭我們的生活。正如對話開始所說,這是一個好的時代,也有人說是一個壞的時代,機遇與挑戰並存。我相信,在未來不遠的日子裏,圖數據庫會和我們的生活聯係越來越密切,會提升我們的生活幸福指數,使我們未來的生活更便捷。
這段對話告訴我們,圖數據庫能高效地處理各種復雜的關係網絡,在許多領域有著廣泛的應用。它是基於圖論而實現的新型數據庫係統,擅長處理大量的、復雜的、互聯的、多變的網狀數據,其效率遠遠高於傳統的關係型數據庫。
本書內容
世界上很多著名的公司都在使用圖數據庫。比如,領英用它來管理社交關係,實現朋友推薦,構建瞭一個非常強大的人脈網絡;沃爾瑪用它連接“商品關聯”和“買傢習慣”兩個子網,實現瞭零售商品的實時推薦,給買傢帶來更好的購物體驗;思科用它做主數據管理,將企業內部的組織架構、産品訂購、社交網絡、IT網絡等有效地管理起來;惠普用它管理復雜的IT網絡;全美排名前三的金融公司,都在用圖數據庫進行風控業務管理。此外,物流、交通、電信、製造業、廣告、打印、文化傳媒和醫療等領域的公司也在使用圖數據庫。
反觀我國的情況又如何呢?我是從2015年開始研究圖數據庫的,當時國內知道圖數據庫的人還寥寥無幾。令人意想不到的是,纔短短一年多時間,國內竟然有很多應用都用上瞭圖數據庫,涉及的領域包括金融、社交、商務、知識管理等。毋庸置疑,其發展速度將遠超乎我們的想象。
然而遺憾的是,目前市麵上有關圖數據庫的中文書籍屈指可數,即便有也是直接從英文原版翻譯而成。隨著圖數據庫在中國的推廣和普及,大傢都渴求有一本國人原創的權威指南,能係統、全麵地涵蓋圖數據庫的原理和使用方法等方方麵麵。因此,我們決定集中組織國內對圖數據庫有深入研究的專傢,共同來編寫一套原創的中文版圖數據庫技術叢書。
鑒於Neo4j在全球圖數據庫領域的排名一直遙遙領先,我們就首選《Neo4j權威指南》作為這套技術叢書的開篇。
本書基於Neo4j3.1版本編寫,共分9章,外加兩個附錄,涵蓋基本概念、基礎入門、查詢語言、開發技術、管理運維、集群技術、應用案例、高級應用、中文擴展、配置設置、內建 Neo4j權威指南 圖數據庫 大數據時代的新利器 下載 mobi epub pdf txt 電子書 格式
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評分沒有發票。
評分這書很多內容有許多翻譯官網和github上一些貢獻者的文檔,而且翻譯不準確。
評分很詳細 最近在學習neo4j
評分內容很差勁,很多都是官方的例子。翻譯的特生硬,很多例子沒有上下文,不知道要錶達啥。裏麵的很多描述生硬真叫人抓狂
評分這書很多內容有許多翻譯官網和github上一些貢獻者的文檔,而且翻譯不準確。
評分這書內容很全,當一個框架來查閱知識還可以。但是!
評分很詳細 最近在學習neo4j
評分正在學習,應用還是可以的
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