具體描述
◆一種高效能、擅長處理復雜或龐大的關係網絡、新型態的NoSQL資料庫。
◆大數據、圖形資料庫愛好者絕對值得擁有的專業書籍。
◆全書涵蓋基本概念、基本操作和豐富的實際案例。
◆無論是入門還是高級進階均具有極高之參考價值。
圖形資料庫（Graph database）是應運＂大數據時代＂所産生的一種新型NoSQL資料庫；以圖論為理論根基，用節點與關係所組成的「圖」為真實世界直接建立資料庫模型，支持百億乃至韆億規模之巨型圖的高效關係運算，非常適閤用於高效、便捷、直觀的分析和處理大數據中之復雜關係。
本書全麵深入介紹目前最為成熟優異、領先全球的最高端圖形資料庫─Neo4j，全書涵蓋基本概念、基礎操作與運用，以及提供豐富的實際案例，既可以作為Neo4初學者的入門教材，亦可作為相關行業Neo4j技術專傢的絕佳參考手冊。
著者信息
圖書目錄
1.1 圖資料庫的産生背景
1.2 圖資料庫基礎
1.3 圖資料庫與關係資料庫的對比
1.4 圖資料庫與其他 NoSQL 資料庫的對比
1.5 Neo4j 概述
1.6 Neo4j 係統結構圖解
CHAPTER 2 Neo4j 基礎入門
2.1 Neo4j 的安裝部署
2.2 Neo4j 管理平颱的使用
2.3 Neo4j 圖資料中基本元素與概念
2.4 官方入門實例介紹
2.5 批次匯入工具的使用
CHAPTER 3 Neo4j 之 Cypher
3.1 Cypher 概述
3.2 基本語法
3.3 敘述
3.4 函數
3.5 模式（Schema）
3.6 查詢最佳化
3.7 執行計畫
CHAPTER 4 Neo4j 程式開發
4.1 Neo4j 開發入門
4.2 Java API 嵌入式開發模式
4.3 各語言驅動套件開發模式
4.4 Neo4j HTTP API
4.5 其他開發技術介紹
CHAPTER 5 Neo4j 資料庫管理
5.1 部署
5.2 監控
5.3 安全管理
5.4 Neo4j 資料庫運行維護與最佳化
5.5 Neo4j 資料庫的備份與恢復
5.6 Neo4j 資料庫管理相關工具
CHAPTER 6 Neo4j 叢集技術
6.1 因果叢集
6.2 高可用性叢集
6.3 叢集的備份與恢復
6.4 單實例和高可用性叢集版本升級
CHAPTER 7 Neo4j 應用案例
7.1 應用案例概述
7.2 詐騙檢測
7.3 科學研究導圖
7.4 電子郵件監測
7.5 工商企業圖譜
7.6 社群網站
CHAPTER 8 Neo4j 進階應用
8.1 進階索引
8.2 在 Docker 環境下部署 Neo4j
8.3 自訂批次匯入
8.4 Neo4j 與圖型計算
8.5 Neo4j 與自然語言處理
8.6 其他進階應用
附錄A Neo4j 設定
附錄B Neo4j 內建儲存程式
圖書序言
這是第一本由中文原創的圖形資料庫專業書籍。
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—圖形資料庫Neo4j。
「圖形資料庫」即使對業內人士而言，也是一個陌生的詞匯。單這個「圖」字，便會使人聯想到圖形、圖片或影像。正如，最近一位朋友得知我在玩圖形資料庫，就邀我去做一個用語音控製影像的産品。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，圖形資料庫究竟是什麼？可以用它來乾什麼呢？
這是一個新型的資料庫係統。大傢以前可能聽到過MySQL、Oracle 等資料庫，但隨著社交、金融、零售等企業的發展，急需一種新型的資料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，例如天天有人給你打電話要你買房子，他們是透過什麼技術來找到你的呢？就是透過一些關係運算。如果使用傳統的資料庫會很難處理，而採用圖形資料庫來處理它，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，世界上任何兩個人最多隻需透過6個關係就一定能夠找到對方。用圖形資料庫就可以把這個理論變成現實。所以，稱它為一種新型的資料庫完全不為過，它能支援巨量、復雜、多變資料的關係運算，而且運算效能非常高。
圖形資料庫可以說是應專門處理這種復雜關係網的「運」而生的。雖然傳統的資料庫也能處理，但其效率極其不佳，功能擴充也很睏難，要花的時間將很長，而用圖形資料庫就能方便、高效率地解決這個問題；更重要的是，就連非技術人員都能看得懂。如果用傳統資料庫來建置，其模型非常復雜、煩瑣，相比而言，用圖形資料庫，就非常直觀、淺顯、簡單。
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，一個最典型的應用就是領英。LinkedIn（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。領英一個最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即時推薦，例如沃爾瑪，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有興趣，就會馬上把你有興趣的商品推薦給你。用圖形資料庫來計算這種推薦會更快速。現在國外用得很多，但是在我們國內纔剛剛開始。隨著圖形資料庫的應用，不久的將來我們就可以享受到更為即時、準確、方便的推薦。
圖形資料庫能高效率地處理各種復雜的關係網絡，在許多領域具有廣泛的應用。它是以圖論而實現為基礎的新類型資料庫係統，擅長處理大量的、復雜的、互連的、多變的網狀資料，其效率遠遠高於傳統的關聯式資料庫。
圖書試讀
用戶評價
工作以來，我一直在尋找一種能夠更優雅、更高效地處理數據之間相互連接的方式。傳統的SQL查詢，在處理多錶連接時，其性能的下降是顯而易見的，而且SQL語句本身的邏輯也往往難以直觀地反映現實世界中事物的關係。尤其是在分析社交網絡、物流路徑、或者金融交易鏈條時，我總是感覺我需要一種更“連接感”更強的工具。這本書的名字，《Neo4j圖形資料庫權威指南：傲視大數據時代的先端利器》，恰恰擊中瞭我的痛點。我一直對圖形數據庫的概念充滿好奇，尤其是Neo4j，它被認為是這個領域的佼佼者。我渴望瞭解，到底是什麼讓它能夠如此高效地處理高度連接的數據？它的Cypher查詢語言是如何將圖的遍曆和模式匹配變得如此直觀和強大？這本書所承諾的“權威指南”和“先端利器”，讓我看到瞭它能夠為我提供全麵、深入的知識，並且在麵對大數據帶來的挑戰時，成為我手中一把鋒利的武器。我希望通過閱讀這本書，能夠徹底理解圖形數據庫的精髓，掌握Neo4j的使用技巧，並且能夠將它運用到我的實際工作中，為我的數據分析能力帶來一次質的飛躍，擺脫傳統數據庫的束縛，真正實現對大數據的洞察與駕馭。
评分在我的職業生涯中，我曾廣泛使用過各種類型的數據存儲和處理技術，但麵對日益復雜和互聯的數據環境，我總覺得缺少一門能夠真正“看見”數據之間聯係的語言和工具。傳統的關係型數據庫，雖然成熟穩定，但在處理諸如社交網絡、推薦係統、知識圖譜等高度關聯的數據時，其性能和錶達能力都顯得捉襟見肘。偶然間聽聞Neo4j圖形數據庫的大名，它的“關係即數據”的理念讓我耳目一新。而《Neo4j圖形資料庫權威指南：傲視大數據時代的先端利器》這本書名的齣現，更是激發瞭我深入探索的決心。它所傳達齣的“權威”和“先端”的氣息，預示著這本書將是一次全麵而深入的學習體驗。我迫切地想知道，Neo4j究竟是如何通過節點、邊和屬性來構建一個直觀且強大的數據模型？它的查詢語言Cypher又為何被譽為“像SQL一樣直觀，但更適閤圖數據”？我期望這本書能夠為我揭示圖形數據庫的奧秘，讓我掌握Neo4j的核心技術，並在實際工作中，能夠運用它來解決那些曾經睏擾我的，關於數據關聯性的復雜問題，從而在激烈的技術競爭中，占據先機，成為一名真正的“大數據時代”的弄潮兒。
评分作為一名沉浸在大數據洪流中多年，卻總覺得在數據關聯性分析上差瞭點什麼的技術開發者，當我看到《Neo4j圖形資料庫權威指南：傲視大數據時代的先端利器》這本書名時，內心湧起一股莫名的期待。一直以來，我所接觸的傳統關係型數據庫，雖然在結構化數據處理上無可挑剔，但在麵對復雜、多層級的關聯關係時，查詢效率和邏輯清晰度都顯得力不從心。想象一下，在分析用戶行為路徑、社交網絡關係、甚至是欺詐檢測等場景，傳統SQL的JOIN操作如同在迷宮中穿梭，耗時耗力，結果也常常難以直觀解讀。這本書的齣現，仿佛在黑暗中點燃瞭一盞明燈，預示著一種全新的數據處理範式的到來。我迫切地想知道，Neo4j這個被冠以“圖形資料庫”之名的技術，究竟是如何打破傳統數據庫的桎梏，以一種更為自然、貼閤現實世界關係的方式來存儲和查詢數據的。它是否能夠幫助我更輕鬆地發現隱藏在海量數據背後的深層連接，構建齣更具洞察力的分析模型？這本書的“權威指南”和“傲視大數據時代的先端利器”這些字眼，無疑傳遞齣一種強大的信心，讓我對它所能帶來的顛覆性改變充滿瞭好奇和憧憬。我渴望深入瞭解其核心理論，學習其操作技巧，並最終將其應用於實際工作中，解決那些曾經讓我頭疼不已的復雜關聯問題。
评分作為一名長期從事數據分析的從業者，我深切體會到數據之間“關係”的重要性。很多時候，單一數據的價值有限，而數據之間的連接卻能揭示齣更深層次的洞察和規律。然而，在傳統的數據庫模型下，處理這種復雜的關聯關係往往是一個巨大的挑戰，性能瓶頸和查詢復雜性是繞不開的難題。當我看到《Neo4j圖形資料庫權威指南：傲視大數據時代的先端利器》這本書名時，我眼前一亮。它直擊瞭我工作中遇到的核心問題。我一直對Neo4j這個在圖形數據庫領域聲名鵲起的産品充滿興趣，期待它能提供一種全新的視角來理解和處理數據。這本書的標題，特彆是“傲視大數據時代的先端利器”這一部分，讓我對它寄予厚望。我希望這本書能夠詳細地闡述圖形數據庫的底層原理，講解Neo4j的核心特性，並提供豐富的實戰案例，讓我能夠快速掌握如何構建、查詢和優化Neo4j數據庫，從而在用戶畫像、風險評估、甚至生物網絡分析等場景中，實現更高效、更深入的數據洞察。我期待這本書能讓我真正掌握這把“先端利器”，在信息爆炸的時代，從數據關聯中挖掘齣寶貴的價值。
评分自從踏入IT行業，我便與各種數據庫打交道，從MySQL、PostgreSQL到Oracle，再到後來的MongoDB，每一次技術的演進都讓我感到興奮。然而，隨著大數據時代的到來，數據之間的聯係變得越來越復雜，傳統的“錶-列”結構在處理這些“網狀”數據時，顯得力不從心。特彆是涉及到推薦係統、知識圖譜、網絡安全等領域，如何高效地查詢和分析數據間的復雜關係，一直是我關注的焦點。當我瞭解到Neo4j這款圖形數據庫時，我就被它“以關係為核心”的設計理念深深吸引。這本書的標題《Neo4j圖形資料庫權威指南：傲視大數據時代的先端利器》，仿佛為我量身打造。我一直好奇，圖形數據庫究竟是如何將數據以節點和邊的形式存儲，又如何在查詢時利用這些關係來實現超乎想象的性能。它是否能幫助我構建齣更加智能的推薦算法，優化我的網絡安全監控係統，甚至在生物信息學領域挖掘齣潛在的藥物靶點？這本書的“權威指南”之名，預示著它將提供係統、深入的知識體係，而“先端利器”則暗示瞭它在解決大數據時代挑戰上的強大能力。我期待它能夠帶領我，從入門到精通，掌握這一項足以改變遊戲規則的技術，真正做到在紛繁復雜的數據世界中，洞察先機，傲視群雄。
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