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醉染图书Neo4j指南9787302477761
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章 Neo4j 图数据库基础 11.1 图数据库的产生背景 21.2 图数据库基础 71.2.1 图数据库介绍 71.2.2 图数据模型 71.. 图计算引擎 81.2.4 图数据库的历史 91.3 图数据库与关系数据库的对比 101.3.1 关系数据库的弊端 101.3.2 图数据模型的优势 101.4 图数据库与 NoSL 数据库的对比 121.4.1 NoSL 数据库的弊端 121.4.2 将键值对存储与图数据库相关联 121.4.3 将文档存储与图数据库相关联 131.5 Neo4j 概述 131.6 Neo4j 的体系结构 151.6.1 免索引邻接 161.6.2 Neo4j 底层存储结构 171.6.3 Neo4j 的遍历方式 211.6.4 Neo4j 的存储优化 22第2章 Neo4j 基础入门 242.1 Neo4j 的安装部署 242.1.1 Neo4j安装包的下载 242.1.2 在各个操作系统上的安装 262.1.3 Neo4j的启动 322.2 Neo4j 管理平台的使用 332.2.1 Web管理平台的使用 332.2.2 neo4j-shell 的使用 37. Neo4j 图数据中基本元素与概念 41..1 节点 41..2 关系 41.. 属 42..4 路径 42..5 遍历(Traversal) 432.4 官方入门实例介绍 432.4.1 创建图数据 442.4.2 检索节点 462.4.3 查询关系 492.4.4 思考与练习 522.4.5 清空数据库 542.5 批量导入工具的使用 542.5.1 获取CSV文件 542.5.2 使用 Load CSV 指令导入到 Neo4j 582.5.3 使用neo4j-import 工具导入到 Neo4j 61第3章 Neo4j 之 Cypher 633.1 Cypher 概述 633.1.1 Cypher 是什么 633.1.2 模式(Patterns) 653.1.3 查询和更新图 663.1.4 事务 673.1.5 683.1.6 兼容 693.2 基本语法 703.2.1 类型 703.2.2 表达式 703.. 变量 733.2.4 参数 733.2.5 运算符 773.2.6 注释 783.2.7 模式(Patterns) 783.2.8 列表 813.2.9 空值 873.3 语句 893.3.1 MATCH 893.3.2 OPTINAL MATCH 1013.3.3 WHERE 1023.3.4 START 1133.3.5 Aggregation 1143.3.6 LOAD CSV 1213.3.7 CREATE 1253.3.8 MERGE 1293.3.9 SET 1383.3.10 DELETE 1423.3.11 REMOVE 1433.3.12 FOREACH 1453.3.13 CREATE UNIUE 1463.3.14 RETURN 1493.3.15 ORDER BY 1533.3.16 LIMIT 1553.3.17 SKIP 1563.3.18 WITH 1583.3.19 UNWN 1603.3.20 UNION 1613.3.21 CALL 1633.4 函数 1673.4.1 断言(Predicate)函数 1673.4.2 标量(Scalar)函数 1703.4.3 列表(List)函数 1773.4.4 数学函数 1823.4.5 字符串函数 1933.4.6 自定义函数 1993.5 模式(Schema) 2003.5.1 索引 2003.5.2 约束 2033.5.3 统计 2093.6 查询调优 2103.6.1 查询如何执行 2103.6.2 查询能分析 2113.6.3 查询调优举例 2113.6.4 USING 2133.7 执行计划 2203.7.1 开始点运算符 2213.7.2 Expand 运算符 2243.7.3 组合运算符 2263.7.4 行运算符 43.7.5 更新运算符 2413.7.6 短路径规划 243第4章 Neo4j 程序开发 2464.1 Neo4j 开发入门 2464.1.1 Java 嵌入式开发模式 2464.1.2 各语言驱动包开发模式 2464.2 Java API 嵌入式开发模式 2474.2.1 Java 开发前的准备工作 2484.2.2 创建 Neo4j 图实例 2534.. 图数据遍历功能 2574.2.4 数据索引 2644.2.5 过程 2734.2.6 事务管理 2804.2.7 使用Java在线备份Neo4j 2864.2.8 使用JMX监控Neo4j 2864.3 各语言驱动包开发模式 2884.3.1 驱动开发入门 2894.3.2 配置和连接 2924.3.3 执行 Cypher 语句 2974.3.4 返回结果 3014.3.5 数据类型 3084.3.6 异常 3104.3.7 语言驱动 3114.4 Neo4j HTTP API 3124.4.1 流 3124.4.2 认和授权 3124.4.3 在一个请求中使用事务 3164.4.4 执行多条语句 3174.4.5 运行一个事务 3184.4.6 在打开的事务中执行语句 3194.4.7 重置超时事务 3194.4.8 提交事务 3204.4.9 回滚事务 3214.4.10 查询统计信息 3214.4.11 以图格式返回结果 3224.4.12 错误处理 3244.4.13 在事务中处理错误 3254.5 开发技术介绍 3264.5.1 Spring-Data-Neo4j 3264.5.2 Spring-Data-Neo4在项目中的部署 3264.5.3 使用 Neo4j-OGM 的对象图映 3274.5.4 使用 JDBC 连接 Neo4j 3284.5.5 JCypher 3294.5.6 Groovy&Grails:Neo4j Grails 插件 3294.5.7 Clojure:Neocons 3294.5.8 Scala:AnormCypher 3304.5.9 JPA:Hibernate OGM 330第5章 Neo4j 数据库管理 3315.1 部署 3315.1.1 系统需求 3315.1.2 文件位置 3325.1.3 重要端口 3335.1.4 设置初始密码 3345.1.5 等待 Neo4j 启动 3345.1.6 使用数据收集器 3355.1.7 配置 Neo4j 连接器 3365.1.8 安装 3375.2 监控 3385.2.1 指标 3405.2.2 日志 3445.. 询管 3465.2.4 因果集群监控相关方法 3485.3 安全管理 3505.3.1 Neo4j社区版用户管理 3505.3.2 认和授权 3525.3.3 与 LDAP 集成 3625.3.4 子图访问控制 3665.3.5 安全清单 3675.4 Neo4j 数据库运维与优化 3685.4.1 内存调优 3685.4.2 事务日志 3715.4.3 压缩存储 3715.4.4 Linux 文件系统调优 3735.4.5 磁盘、内存及相关提示 3735.5 Neo4j 数据库的备份与恢复 3745.5.1 备份简介 3745.5.2 执行备份 3755.5.3 恢复备份 3775.6 Neo4j 数据库管理相关工具 3785.6.1 导入工具 3785.6.2 Cypher Shell 3825.6.3 Neo4j 数据转储和加载 3845.6.4 一致检查工具 385第6章 Neo4j 集群技术 3876.1 因果集群 3876.1.1 初识因果集群 3886.1.2 操作视图 3886.1.3 应用视图 3896.1.4 因果集群的生命周期 3906.1.5 创建一个新的因果集群 3956.1.6 数据中心灾难恢复 3986.1.7 因果集群的数据迁移和恢复 4006.1.8 因果集群的设置 4016.2 高可用集群 4016.2.1 高可用集群概述 4026.2.2 建立 Neo4j 高可用集群 4046.. 状态信息端点 4066.2.4 HAProxy 用于负载均衡 4086.3 集群的备份与恢复 4106.4 Neo4j 单实例和高可用集群版本升级 4116.4.1 单实例升级 4116.4.2 从高可用集群升级 412第7章 Neo4j 应用案例 4137.1 应用案例概述 4137.2 欺诈检测 4167.2.1 方银行欺诈 4177.2.2 保险欺诈 4247.. 商务欺诈 4277.2.4 小结 4287.3 科研导图 4287.4 邮件监测 4377.5 工商企业图谱 4427.6 社交网络 449第8章 Neo4j 不错应用 4588.1 不错索引 4588.1.1 空间索引(Neo4j Spatial) 4588.1.2 自定义中文全文索引 4688.2 在 Docker 环境下部署 Neo4j 4718.2.1 概览 4728.2.2 Docker 配置 4728.. Neo4j 配置 4738.3 自定义批量导入 4768.4 Neo4j 与图计算 4798.4.1 Neo4j-Spark-Connector 4808.4.2 Neo4j-Spark-Connector 提供的 API 4828.5 Neo4j与自然语言处理 4838.5.1 计算聚合相关 4848.5.2 将文本数据建模为邻接图 4848.5.3 加载数据 4868.5.4 挖掘单词之间的关系 4888.6 不错应用 490第9章 Neo4j 简体中文版 4919.1 简介 4919.2 下载及安装 4969.3 启动及浏览 4979.4 指定节点图片 4999.5 指定节点尺寸 5019.6 指定节点颜色 5029.7 指定关系粗细 5039.8 指定关系颜色 5049.9 智能查询 5059.10 导入精灵 5089.10.1 安装导入精灵 5089.10.2 启动导入精灵 5099.10.3 准备Excel样本文件 5109.10.4 导入Excel样本文件 5119.10.5 准备MySL样本数据库 5139.10.6 导入 MySL 样本数据库 5159.10.7 查看导入结果 5169.10.8 导入精灵映机制 517附录A Neo4j 配置设置 521附录B Neo4j 内建过程 550
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技术研制而成的通用的多元模糊关系搜索引擎,在社交、征信、安全、传媒等各个领域有着广泛的应用前景。
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,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《》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《》栏目:关于图数据库的梦想阿丘:大数据时代已经来临。这是一个的时代,也是一个坏的代。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,它越来越受到人们的关注。对于这项技术我们了解多少?它的应用又能给我们的现实生活带来哪些方便?CCTV《》栏目邀请到了中国图数据库的先导者张帜先生,让他带领我们一起来了解图数据库。阿丘:什么是图数据库?张帜:这是一个新型的数据库系统。大家以前可能听到过MySL、Oracle等数据库,但随着社交、金融、等行业的发展,亟需一种新型的数据库来支撑这些新的业务。现实社会织起了一个庞大而复杂的关系网,比如天天有人给你打电话要你买房子,他们是通过什么技术来找到你的呢?就是通过一些关系运算。如果使用传统的数据库会很难处理,而采用图数据库来处理它,会更高效、更方便。在科技领域里有一个六度空间理论,简单地说就是,世界上任何两个人多只需通过6个关系就一定能够找到对方。用图数据库就可以把这个理论变成现实。所以,称它为一种新型的数据库完全不为过,它能支持海量、复杂、多变数据的关系运算,而且运算能高。阿丘:那和传统数据库比起来,图数据库的优势在哪儿呢?张帜:首先,图数据库可以说是应专门处理这种复杂关系网的“运”而生的。虽然传统的数据库也能处理,但其效率极其低下,功能扩展也很困难,要花的时间将很长,而用图数据库就能方便、高效地解决这个问题;更重要的是,就连非技术人员都能看得懂。如果用传统数据库来构建,其模型复杂、烦琐,相比而言,用图数据库,就直观、浅显、简单。阿丘:通常图数据库都应用在哪些领域呢?张帜:它的应用领域广,在社交、、金融等领域都有广泛的应用。比如说社交,一个典型的应用就是领英。领英在国际上的知名度和应用的广度相当于我们中国的。领英一个重要的功能就是能够把你朋友的朋友的朋友给你,这是进行了关系运算的结果。另外一个就是商品的实时,比如沃尔玛,你在它的上点击了几个商品后,它就能揣测出你可能对哪些商品感兴趣,就会立马把你感兴趣的商品给你。用图数据库来计算这种会更快捷。现在国外用得很多,但是在我们国内才刚刚开始。随着图数据库的应用,不久的将来我们就可以享受到更为实时、准确、方便的。阿丘:图数据库地让互联网更便利了我们的生活。正如对话开始所说,这是一个好的时代,也有人说是一个坏的时代,机遇与挑战并存。我相信,在未来不远的日子里,图数据库会和我们的生活联系越来越密切,会提升我们的生活幸福指数,使我们未来的生活更便捷。这段对话告诉我们,图数据库能高效地处理各种复杂的关系网络,在许多领域有着广泛的应用。它是基于图论而实现的新型数据库系统,擅长处理大量的、复杂的、互联的、多变的网状数据,其效率远远高于传统的关系型数据库。本书内容世界上很多著名的公司都在使用图数据库。比如,领英用它来管理社交关系,实现朋友,构建了一个强大的人脉网络;沃尔玛用它连接“商品关联”和“买家习惯”两个子网,实现了商品的实时,给买家带来更好的购物体验;思科用它做主数据管理,将企业内部的组织架构、产品订购、社交网络、IT网络等有效地管理起来;惠普用它管理复杂的IT网络;全美排名前三的金融公司,都在用图数据库进行风控业务管理。此外,物流、交通、电信、制造业、广告、打印、文化传媒和医疗等领域的公司也在使用图数据库。反观我国的情况又如何呢?我是从2015年开始研究图数据库的,当时国内知道图数据库的人还寥寥无几。令人意想不到的是,才短短一年多时间,国内竟然有很多应用都用上了图数据库,涉及的领域包括金融、社交、商务、知识管理等。毋庸置疑,其发展速度将远超乎我们的想象。然而遗憾的是,目前市面上有关图数据库的中文书籍屈指可数,即便有也是直接从英文原版翻译而成。随着图数据库在中国的推广和普及,大家都渴求有一本国人原创的指南,能系统、全面地涵盖图数据库的原理和使用方法等方方面面。因此,我们决定集中组织国内对图数据库有深入研究的专家,共同来编写一套原创的中文版图数据库技术丛书。鉴于 Neo4j 在全球图数据库领域的排名一直遥遥,我们就《Neo4j 指南》作为这套技术丛书的开篇。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。各章简要介绍如下:章 Neo4j 图数据库基础 介绍图数据库概念以及Neo4j的体系结构。本章可以作为初学者的入门部分。有经验者可以略过,直接阅读后续章节。第2章 Neo4j 基础入门 引导读者初步使用 Neo4j,包括 Neo4j 的安装部署、操控平台的使用、引导实例。第3章 Neo4j 之 Cypher 详细介绍 Cypher 语法,它是 Neo4j 引擎的接口语言,掌握好它是用好 Neo4j 的关键,也是使用中常备的参考资料。第4章 Neo4j 程序开发 详细讨论如何将 Neo4j 与开发平台、编程语言之间的集成,并提供相应开发实例。第5章 Neo4j 数据库管理 介绍 Neo4j 数据库管理相关的内容,主要包括:部署、监控、安全管理、运维与优化、备份与恢复、数据库管理相关工具等基本知识和基本操作。第6章 Neo4j 集群技术 主要介绍如何部署大规模生产环境,包括高可用、备份与恢复,以及的因果集群。第7章 Neo4j 应用案例 对 Neo4j 目前的客户应用实践进行汇总,同时介绍5 个Neo4j典型应用案例。第8章 Neo4j 不错应用 介绍不错索引、Docker 环境部署、自定义批量导入、Neo4j与图计算、Neo4j 与自然语言处理等不错话题。第9章 Neo4j 简体中文版 介绍 Neo4j 简体中文版及其扩展功能,包括图片显示、数据驱动下节点和关系的呈现,以及智能查询功能。附录A Neo4j 配置设置 详细介绍配置文件 neo4j.conf 的配置细节。附录B Neo4j 内建过程 详细介绍通用过程、本地用户和角色管理过程。本书技术支持联系邮箱:neo4jguide@we-yun.com下载地址:http://we-yun.com/neo4jguide/群:《Neo4j指南》读者、中国图数据库、中国图数据库技术群:547190638(Neo4j中文社区)论坛:http://neo4j.com.cn/(Neo4j中文社区)创作团队与致谢本书的写作始于2016年12月,历经数月,现终于问世,是整个写作团队齐心协力、日夜耕耘的结晶。这支团队在大数据和图数据库领域具有丰富的实战经验。他们是张帜(微云数聚创始人)、庞国明(Neo4j中文社区创始人)、胡佳辉(数之联软件架构师)、赵炳(北京邮电大学)、陈振宇(中美联合培养博士)、苏亮(国防科技大学计算机博士)、李敏(算学博士)、高兴宇(中新联合培养博士)、薛述强(华为公司不错)和董琴洁(微软 Office 专家)。在本书的编写过程中,得到了各界朋友的倾力支持。请允许我代表整个写作团队在此表示由衷的感谢!首先要感谢邬瑞文先生。他热忱地帮我们与 Neo Technology 公司进行各种沟通与协调,在将图数据库到中国以及编写本书的过程中,起到了重要的桥梁作用。另一位必须感谢的是中国首席数据官联盟创始人刘冬冬先生。是他一直全力支持我们在全国推广和普及图数据库的理念。没有他的鼎力相,图数据库在中国的人气不会有现在这么旺盛,此书也不会这么快问世。还得感谢写作团队每一位成员的家人,是他们的理解和支持,才让我们能够舍弃陪伴家人的时间,安心创作。更要感谢关注本书的每一位朋友,尤其是和 群里的“图控”们,他们对此书的关注和期盼,是我们完成此书的强大动力。特别感谢清华大学出版社的编辑夏毓彦老师以及编辑室的全体老师,有了他们的竭力支持和精雕细琢,本书才得以顺利问世。,我要感谢董定君女士,正是她在背后默默的支持,使我能够潜心研究图数据库和组织编写本书。谨以此书献给奋斗在中国大数据领域的同行们!由于时间紧迫,篇幅过大,错误及不足之处在所难免,敬请读者海涵,或请直接与我们联系(neo4jguide@we-yun.com),不吝指正,我们将及时在下一个版本中予以更正和补充。张 帜2017年6月28日于橘郡
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