Neo4j 圖形資料庫權威指南：傲視大數據時代的先端利器 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• Neo4j
• 圖形數據庫
• 大數據
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• 知識圖譜
• 圖論
• 數據庫
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• 實踐

　　◆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。
 

探尋知識的深層聯結：關係型思維與現代數據架構的革新 在信息爆炸的時代，數據不再是孤立的錶格或扁平的文檔，而是錯綜復雜的網絡，蘊含著深刻的關聯和價值。本書旨在深入剖析支撐現代數據分析和應用底層邏輯的基石——關係型思維的重塑與應用，聚焦於如何超越傳統關係數據庫（RDBMS）的局限，構建齣更靈活、更具洞察力的數據模型和應用架構。 本書並非針對特定的商業軟件或技術棧的詳盡手冊，而是聚焦於數據建模的哲學、圖論在現實世界問題中的映射、以及構建高度互聯係統的核心設計原則。它為架構師、高級開發人員、數據科學傢以及任何渴望掌握下一代數據處理範式的專業人士提供瞭一套係統而深刻的理論框架和實踐指導。 --- 第一部分：關係的覺醒——從範式到網絡 本部分將帶領讀者迴到數據建模的源頭，審視關係代數在處理復雜業務場景時的內在約束。我們將探討數據的“邊界”問題，即在傳統結構中，當關係復雜度呈指數級增長時，查詢性能和模型維護的難度如何成為創新的瓶頸。 1. 關係的層次性與邊界定義： 深入分析範式理論的優勢與局限。我們不會糾結於特定的SQL方言，而是探討數據冗餘、事務完整性與查詢靈活度之間的根本權衡。重點解析當實體間連接超過三層或需要動態發現路徑時，RDBMS模型顯現的結構性惰性。 2. 圖論基礎與現實世界的映射： 本章構建瞭理解復雜係統的數學語言。我們將從基礎的圖論概念入手——節點（Vertices）、邊（Edges）、屬性（Properties）、路徑（Paths）——並詳細闡述如何將現實世界中的社會網絡、供應鏈、知識圖譜乃至分子結構有效地抽象和映射到這些基本構件上。這裏的重點是抽象能力，而非具體的圖數據庫操作。 3. 模型的演進：從結構化到語義化： 探討數據模型如何從描述“有什麼”轉嚮描述“如何連接”。我們將對比不同數據模型（如文檔、鍵值、列族）在描述復雜連接時的效率，突齣關係模型在捕獲上下文（Context）和意圖（Intent）方麵的獨特優勢。 --- 第二部分：深度互聯架構的構建與優化 本部分轉嚮實際應用層麵，探討如何設計和實現處理高度互聯數據的係統架構。我們關注的不是特定查詢語言的語法，而是如何設計高效的模式（Schema）來支持深度遍曆和實時洞察。 4. 模式設計的高級策略： 深入探討如何設計富有錶達力的圖模式。這包括如何處理多重關係（Polymorphic Relationships）、時間序列屬性的嵌入、以及如何平衡模型的穩定性和可擴展性。我們將使用跨領域案例（如金融欺詐檢測、推薦引擎）來演示優秀模式的特徵。 5. 事務與一緻性在分布式圖環境中的挑戰： 現代應用要求高可用性和數據一緻性。本章分析瞭在處理大規模、高並發的圖數據事務時，傳統ACID原則麵臨的挑戰。探討在保持數據完整性的前提下，如何通過架構設計（如事件溯源、聚閤根的重新定義）來實現高性能的寫入和讀取操作。 6. 索引與查詢優化：超越扁平索引： 傳統數據庫依賴於B-Tree等索引結構來加速查找。在互聯數據中，索引必須服務於“關係”的查找。我們將分析如何通過有效的鄰居結構組織、路徑緩存機製以及預計算模式來優化深度遍曆的性能，重點在於鄰接性優化而非鍵值查找的優化。 --- 第三部分：從數據到智能——圖分析的應用前沿 數據的價值在於其揭示的模式。本部分將聚焦於如何利用數據的互聯性來進行高級分析，從描述性統計邁嚮預測性和規範性洞察。 7. 社區發現與網絡拓撲分析： 探討如何識彆網絡中的核心群體、關鍵影響者（Hubs）以及結構上的弱點。我們將詳細解析中心性度量（如度中心性、介數中心性、特徵嚮量中心性）的計算原理及其在組織結構、信息傳播分析中的實際意義，重點是理解算法背後的網絡動力學。 8. 路徑發現與最短/最優化問題： 經典的最短路徑算法（如Dijkstra, A）在圖結構中的應用遠超地理導航。本章探討如何將這些算法應用於物流優化、任務依賴管理以及因果鏈條分析中，並討論如何在具有加權或時間約束的復雜網絡中找到最優路徑集。 9. 嵌入技術與關係推理的未來： 介紹如何將復雜的圖結構轉化為低維嚮量空間（Graph Embeddings）以供機器學習模型使用。我們將分析節點嵌入、鏈接預測和屬性預測的基本原理，展示如何利用這些技術來發現數據中未被顯式定義的潛在關係，從而實現更高層次的自動化決策支持。 --- 總結：構建麵嚮未來的彈性數據基礎設施 本書的最終目標是培養一種“關係優先”的思維模式。它提供瞭一個堅實的理論基礎和架構藍圖，使從業者能夠審慎地評估當前數據技術棧的適用性，並有能力設計齣能夠適應未來業務復雜性增長的彈性數據基礎設施。掌握這些原則，意味著能夠更好地駕馭海量、快速變化且深度互聯的現代數據資産。

CHAPTER 1 Neo4j 圖資料庫基礎
　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

前言

　　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。
 

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。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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。