Neo4j權威指南 圖數據庫 大數據時代的新利器 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張幟 著

圖書標籤:

• Neo4j
• 圖數據庫
• 大數據
• 數據庫
• 技術
• 編程
• 數據科學
• 知識圖譜
• 圖形數據
• NoSQL

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302477761

版次：1

商品編碼：12241030

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：551

字數：922000

正文語種：中文

編輯推薦

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。

內容簡介

　　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。

作者簡介

　　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

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/序言

　　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、內建過程等內容。各章簡要介紹如下：

　　第1章Neo4j圖數據庫基礎介紹圖數據庫概念以及Neo4j的體係結構。本章可以作為初學者的入門部分。有經驗者可以略過，直接閱讀後續章節。

　　第2章Neo4j基礎入門引導讀者初步使用Neo4j，包括Neo4j的安裝部署、操控平颱的使用、引導實例。

　　第3章Neo4j之Cypher詳細介紹Cypher語法，它是Neo4j引擎的接口語言，掌握好它是用好Neo4j的關鍵，也是使用中常備的參考資料。

　　第4章Neo4j程序開發詳細討論如何將Neo4j與開發平颱、編程語言之間的集成，並提供相應開發實例。

　　第5章Neo4j數據庫管理介紹Neo4j數據庫管理相關的內容，主要包括：部署、監控、安全管理、運維與優化、備份與恢復、數據庫管理相關工具等基本知識和基本操作。

　　第6章Neo4j集群技術主要介紹如何部署大規模生産環境，包括高可用性、備份與恢復，以及*新的因果集群。

　　第7章Neo4j應用案例對Neo4j目前的客戶應用實踐進行匯總，同時介紹5個Neo4j典型應用案例。

　　第8章Neo4j高級應用介紹高級索引、Docker環境部署、自定義批量導入、Neo4j與圖計算、Neo4j與自然語言處理等高級話題。

　　第9章Neo4j簡體中文版介紹Neo4j簡體中文版及其擴展功能，包括圖片顯示、數據驅動下節點和關係的呈現，以及智能查詢功能。

　　附錄ANeo4j配置設置詳細介紹配置文件neo4j.conf的配置細節。

　　附錄BNeo4j內建過程詳細介紹通用過程、本地用戶和角色管理過程。

　　本書技術支持

　　聯係郵箱：neo4jguide@we-yun.com

　　下載地址：http://we-yun.com/neo4jguide/

　　微信群：《Neo4j權威指南》讀者、中國圖數據庫、中國圖數據庫技術

　　QQ群：547190638（Neo4j中文社區）

　　論壇：http://neo4j.com.cn/（Neo4j中文社區）

　　創作團隊與緻謝

　　本書的寫作始於2016年12月，曆經數月，現終於問世，是整個寫作團隊齊心協力、日夜耕耘的結晶。這支團隊在大數據和圖數據庫領域具有豐富的實戰經驗。他們是張幟（微雲數聚創始人）、龐國明（Neo4j中文社區創始人）、鬍佳輝（數之聯軟件架構師）、趙炳（北京郵電大學研究生）、陳振宇（中科院中美聯閤培養博士）、蘇亮（國防科技大學計算機博士）、李敏（中科院計算數學博士）、高興宇（中科院中新聯閤培養博士）、薛述強（華為公司高級工程師）和董琴潔（微軟Office專傢）。

　　在本書的編寫過程中，得到瞭各界朋友的傾力支持。請允許我代錶整個寫作團隊在此錶示由衷的感謝！

　　首先要感謝鄔瑞文先生。他熱忱地幫助我們與NeoTechnology公司進行各種溝通與協調，在將圖數據庫引進到中國以及編寫本書的過程中，起到瞭非常重要的橋梁作用。

　　另一位必須感謝的是中國首席數據官聯盟創始人劉鼕鼕先生。是他一直全力支持我們在全國推廣和普及圖數據庫的理念。沒有他的鼎力相助，圖數據庫在中國的人氣不會有現在這麼旺盛，此書也不會這麼快問世。

　　還得感謝寫作團隊每一位成員的傢人，是他們的理解和支持，纔讓我們能夠捨棄陪伴傢人的時間，安心創作。

　　更要感謝關注本書的每一位朋友，尤其是微信和QQ群裏的“圖控”們，他們對此書的關注和期盼，是我們完成此書的強大動力。

　　特彆感謝清華大學齣版社的編輯夏毓彥老師以及編輯室的全體老師，有瞭他們的竭力支持和精雕細琢，本書纔得以順利問世。

　　*後，我要感謝董定君女士，正是她在背後默默的支持，使我能夠潛心研究圖數據庫和組織編寫本書。

　　謹以此書獻給奮鬥在中國大數據領域的同行們！由於時間緊迫，篇幅過大，錯誤及不足之處在所難免，敬請讀者海涵，或請直接與我們聯係（neo4jguide@we-yun.com），不吝指正，我們將及時在下一個版本中予以更正和補充。

　　張幟

　　2017年6月28日

　　於橘郡

《圖數據庫：釋放海量數據的深度關聯價值》 在這個數據爆炸的時代，我們正以前所未有的速度生成和積纍著海量信息。從社交網絡的錯綜復雜的用戶關係，到金融交易的資金流轉，再到物聯網設備的互聯互通，數據的規模日新月異，其價值也日益凸顯。然而，傳統的數據庫模型，如關係型數據庫，在處理這些高度關聯、非結構化或半結構化數據時，逐漸暴露齣其局限性。它們擅長於存儲和查詢結構清晰的錶格數據，但當數據之間的聯係變得復雜且成為核心分析對象時，其查詢性能和模型錶達能力便顯得捉襟見肘。 正是基於這樣的背景，一種全新的數據存儲與管理範式——圖數據庫，應運而生，並迅速成為大數據時代備受矚目的新利器。《圖數據庫：釋放海量數據的深度關聯價值》一書，正是深入淺齣地為讀者揭示圖數據庫的強大之處，以及它如何賦能我們在復雜數據環境中挖掘齣前所未有的洞察。 本書並非簡單地介紹某種特定的圖數據庫産品，而是著眼於圖數據庫的核心概念、底層原理、設計哲學以及其在各行各業的廣泛應用。我們旨在構建一個全麵而深入的知識體係，幫助讀者理解圖數據庫為何如此高效，以及如何利用它來解決那些傳統數據庫束手無策的難題。 一、圖數據庫的基石：節點、關係與屬性 本書將從最基礎的層麵開始，詳細闡述圖數據庫的核心構成要素：節點（Node）、關係（Relationship）和屬性（Property）。 節點（Node）： 節點代錶數據中的實體。在社交網絡中，一個節點可以是一個用戶；在生物信息學中，一個節點可以是一個基因或蛋白質；在電商領域，一個節點可以是一個商品或一個客戶。本書將探討如何為節點定義清晰的標簽（Label），以便將不同類型的實體進行區分和組織，例如“Person”、“Company”、“Product”等。我們將深入分析節點的設計原則，如何在海量數據中高效地創建、檢索和管理節點。 關係（Relationship）： 關係是連接節點的紐帶，它描述瞭實體之間的聯係。在社交網絡中，“FRIENDS_WITH”或“FOLLOWS”就是關係；在金融領域，“TRANSFERRED_TO”或“OWNS”可以錶示關係；在知識圖譜中，“IS_A”或“HAS_PART”等關係定義瞭概念之間的邏輯聯係。本書將強調關係的重要性，它們並非簡單的連接符，而是承載著豐富語義信息的“動詞”。我們將詳細介紹如何為關係定義類型，如何為其添加屬性，例如“since”屬性可以錶示兩人成為好友的時間，“amount”屬性可以錶示一次轉賬的金額。深入理解關係的建模，是構建強大圖數據庫的關鍵。 屬性（Property）： 屬性是節點和關係所擁有的描述性信息。一個“Person”節點可以擁有“name”、“age”、“city”等屬性；一個“FRIENDS_WITH”關係可以擁有“since”屬性。本書將深入探討屬性的設計，如何有效地存儲和查詢這些鍵值對（Key-Value Pair）形式的數據。我們將討論屬性的數據類型、索引策略，以及如何根據實際應用場景選擇最適閤的屬性錶示方式，從而優化查詢性能。 二、圖遍曆與查詢：深度挖掘關聯之美 圖數據庫的核心優勢在於其高效處理數據之間復雜關係的能力。本書將花費大量篇幅，係統性地介紹圖數據庫的查詢語言和遍曆算法。 圖查詢語言（Graph Query Language）： 不同於SQL等關係型數據庫的查詢語言，圖數據庫擁有專門為其設計的查詢語言。本書將重點介紹一種業界廣泛應用的圖查詢語言（例如，Cypher），通過大量的實際案例，教授讀者如何使用這種聲明式語言來構建復雜的圖查詢。我們將從簡單的單跳查詢開始，逐步深入到多跳查詢、路徑查找、模式匹配等高級查詢技術。讀者將學習如何利用查詢語言的強大功能，快速地從錯綜復雜的數據網絡中提取齣所需的信息。 圖遍曆算法（Graph Traversal Algorithms）： 除瞭查詢語言，算法在圖數據庫中也扮演著至關重要的角色。本書將介紹一係列經典的圖遍曆算法，例如： 廣度優先搜索（BFS）與深度優先搜索（DFS）： 它們是圖遍曆最基礎的兩種方式，本書將解釋它們的原理，以及在圖數據庫中的實現和應用場景。 最短路徑算法（Shortest Path Algorithms）： 如Dijkstra算法和A算法，它們能夠幫助我們找到兩個節點之間的最短連接路徑，在物流、網絡路由、社交推薦等領域有著廣泛應用。 中心性度量（Centrality Measures）： 如度中心性（Degree Centrality）、介數中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）和特徵嚮量中心性（Eigenvector Centrality）。這些算法能夠識彆圖中最重要的節點，幫助我們理解網絡的結構和影響力。 社區檢測算法（Community Detection Algorithms）： 如Louvain算法，它們能夠發現圖中緊密連接的節點群體，在社交網絡分析、欺詐檢測、市場細分等場景中極具價值。 PageRank算法： 榖歌搜索引擎的基石，用於評估網頁的重要性。本書將闡述其在圖中的應用，如何通過鏈接的權重來衡量節點的重要性。 通過對這些算法的深入講解和實踐指導，讀者將能夠掌握如何利用圖數據庫來執行復雜的圖分析任務，從而發現隱藏在數據中的模式、趨勢和洞察。 三、圖數據庫的模型設計與最佳實踐 構建一個高效且易於維護的圖數據庫並非易事，它需要深厚的模型設計經驗和對圖數據庫特性的深刻理解。本書將提供一套係統化的模型設計指南。 數據建模的原則： 我們將探討如何將現實世界中的實體和關係映射到圖數據庫的模型中。這包括如何選擇節點標簽、關係類型，以及何時為節點和關係添加屬性。我們將強調“以關係為中心”的設計理念，以及避免將所有信息都塞入節點的屬性中。 規範化與反規範化： 在圖數據庫中，規範化和反規範化的概念與關係型數據庫有所不同。本書將分析在圖數據庫設計中如何權衡模型的簡潔性和查詢的效率，以及如何進行適度的反規範化以優化特定查詢場景的性能。 模式演進與版本控製： 隨著業務的發展，圖數據庫的模式也可能需要進行調整和演進。本書將討論如何在不中斷服務的情況下進行模式的修改，以及如何有效地管理模式的版本。 性能優化技巧： 從索引策略、查詢優化到硬件配置，本書將分享大量圖數據庫的性能調優技巧，幫助讀者構建高性能的圖數據庫解決方案。 四、圖數據庫的實際應用場景 理論的學習最終要迴歸實踐。本書將展示圖數據庫在眾多關鍵領域的顛覆性應用，讓讀者深刻體會其價值所在。 社交網絡分析： 發現隱藏的朋友、推薦好友、分析信息傳播路徑、識彆意見領袖。 推薦係統： 基於用戶行為和物品之間的關聯，提供個性化推薦，如“購買瞭此商品的用戶還購買瞭…”、“與你興趣相似的用戶喜歡…”等。 金融反欺詐： 檢測洗錢、信用卡欺詐、內幕交易等，通過分析交易網絡中的異常模式。 知識圖譜構建與問答： 構建領域知識圖譜，實現智能搜索、自然語言問答，提升信息檢索和知識發現的效率。 身份與訪問管理（IAM）： 精細化地管理用戶、角色、權限及其之間的關係，實現更安全的訪問控製。 網絡安全： 分析網絡拓撲、檢測攻擊路徑、識彆潛在威脅。 供應鏈管理： 追蹤産品從原料到最終用戶的整個生命周期，優化物流和庫存管理。 生命科學與醫療： 分析基因、蛋白質相互作用，發現藥物靶點，輔助疾病診斷和治療。 物聯網（IoT）： 管理海量設備及其之間的連接關係，實現設備間的協同與智能控製。 通過這些豐富的應用案例，讀者將能夠看到圖數據庫如何在解決實際業務問題中發揮關鍵作用，並激發自己將圖數據庫技術應用於自身領域的靈感。 五、圖數據庫的未來展望 技術的發展永無止境。本書最後將展望圖數據庫技術的未來發展趨勢，包括與其他技術的融閤（如AI、機器學習）、圖神經網絡（GNN）的興起、分布式圖數據庫的挑戰與機遇，以及其在元宇宙、Web3.0等新興領域的潛力。 《圖數據庫：釋放海量數據的深度關聯價值》是一本麵嚮所有對大數據、數據分析、算法以及新興技術感興趣的讀者的權威指南。無論您是數據工程師、數據科學傢、架構師，還是希望瞭解如何利用數據驅動業務創新的決策者，本書都將為您提供一套係統、深入且實用的知識體係。它將幫助您跨越數據孤島，理解數據的內在聯係，並最終釋放齣數據中蘊藏的巨大價值，成為您在大數據時代披荊斬棘的有力武器。

評分☆☆☆☆☆

我剛開始接觸Neo4j的時候，感覺就像是進入瞭一個完全陌生的迷宮，各種概念像藤蔓一樣纏繞不清，但自從翻開瞭這本“指南”後，一切豁然開朗。書中對圖論基礎概念的闡述極其到位，它沒有停留在空泛的理論介紹，而是巧妙地將抽象的數學結構與我們日常生活中遇到的復雜關係（比如社交網絡、推薦係統）緊密地聯係起來。特彆是關於屬性圖模型（Property Graph Model）的講解，作者用瞭非常形象的比喻，讓原本枯燥的節點、關係、屬性這些元素立刻生動起來。閱讀過程中，我多次停下來，反復咀嚼那些關於“路徑查找”和“模式匹配”的章節，那種茅塞頓開的感覺，是其他資料難以給予的。它就像一位經驗豐富的大師，耐心地為你搭建認知框架，讓你從根本上理解為什麼圖數據庫是解決特定類型問題的最優解，而不是僅僅停留在“怎麼用”的層麵，更深入地觸及瞭“為什麼用”。

評分☆☆☆☆☆

我手中的這本“指南”更像是一部技術進化史的縮影。它不僅僅是Neo4j的教程，更是對“圖”這種數據結構在現代計算領域復興的一次深刻緻敬。書中對圖算法在現實應用中的講解，比如PageRank、社區發現算法的原理和在Cypher中的實現，展現瞭作者對算法層麵的深刻洞察。這種將底層理論與上層應用完美結閤的寫作手法，使得這本書的生命周期非常長久，即便底層工具有所迭代，其核心思想依然適用。對於希望在人工智能、風險控製、生物信息學等前沿領域利用圖技術挖掘深層洞察的專業人士來說，這本書提供的知識深度是無可替代的。它不僅僅教你如何操作工具，更是在培養你用“關係思維”去解決復雜問題的能力，這纔是大數據時代真正的“新利器”所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是視覺盛宴，深邃的藍色調搭配未來感的綫條，完美地烘托齣“大數據時代新利器”的主題。我拿起它的時候，首先被其紮實的裝幀質量所吸引，即便是經常翻閱，也不會輕易損壞。這本書的厚度也足夠讓人感到物有所值，每一頁都充滿瞭知識的重量感，仿佛是在捧著一本即將開啓全新技術視野的寶典。書中的排版布局清晰明瞭，大量的圖示和代碼塊穿插其中，極大地提升瞭閱讀的流暢性，即便是對於初次接觸圖數據庫概念的讀者來說，也不會感到望而生畏。作者在內容組織上看得齣下瞭深厚的功夫，章節間的邏輯銜接自然流暢，從理論基礎到實際應用的過渡簡直是教科書級彆的示範。我特彆欣賞它在案例選取上的獨到眼光，那些貼近實際業務場景的示例，讓人立刻就能感受到這項技術在現實世界中的巨大潛力。這種對細節的打磨，使得這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一份精心策劃的行業洞察報告。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格有一種獨特的魅力，它既有嚴謹的學術氣息，又不失技術布道者的熱情與活力。作者在描述復雜技術點時，往往能用一種非常口語化但又不失精準的語言來引導讀者，閱讀體驗極其舒暢，完全沒有傳統技術書籍那種乾巴巴的枯燥感。例如，在講解索引策略時，它模擬瞭一場關於如何平衡讀寫性能的“辯論”，這種敘事手法的運用，極大地增強瞭讀者的代入感和學習興趣。對於那些希望從傳統關係型數據庫轉型過來的工程師而言，這本書無疑是最好的“翻譯官”，它清晰地指齣瞭兩種範式思維上的根本差異，並提供瞭平滑過渡的路徑。讀完之後，感覺自己不僅掌握瞭一門新技術，更像是提升瞭對數據結構本質的理解層次。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於“大數據”的書籍汗牛充棟，大多都是泛泛而談或者隻關注某一特定工具的皮毛。但這本書的深度和廣度，絕對稱得上是行業內的標杆。它不僅僅聚焦於Neo4j的查詢語言Cypher，更對如何在海量數據環境中部署、優化和維護一個高性能的圖數據庫集群給齣瞭實戰級的建議。我尤其對其中關於數據建模的章節印象深刻，作者提供瞭一套行之有效的建模原則，幫助讀者避免瞭初學者常犯的“關係過度泛化”或“節點劃分不閤理”的錯誤。這些經驗之談，顯然是基於無數次生産環境的血淚教訓總結齣來的，價值韆金。閱讀完相關內容，我立刻著手優化瞭我手中一個復雜關係網絡的模型，效率提升立竿見影，這直接證明瞭書中所述方法的實戰價值。

評分☆☆☆☆☆

沒有包裝箱，

評分☆☆☆☆☆

京東最近買的東西價格變動太大瞭，也不能申請價格保護，618活動力度比較小。

評分☆☆☆☆☆

官方推薦 那就看看吧 不錯的話再來追評

評分☆☆☆☆☆

書本封麵不太乾淨 不過也沒啥事 反正就是本案頭的工具書

評分☆☆☆☆☆

寫得非常好，學習到瞭很多～

評分☆☆☆☆☆

問個客服還是機器給我迴答

評分☆☆☆☆☆

不錯，很專業，很實用，性價比高，送貨速度快

評分☆☆☆☆☆

正版，不錯，一般第二天到，從蘇州那邊發貨，所以第三天纔到

評分☆☆☆☆☆

有些頁麵有破損