一種高效能、擅長處理複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"所產生的一種新型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,支持百億乃至千億規模之巨型圖的高效關係運算,非常適合用於高效、便捷、直觀的分析和處理大數據中之複雜關係。
本書特色
本書全面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技術專家的絕佳參考手冊。
目錄
CHAPTER 1 Neo4j 圖資料庫基礎
1.1 圖資料庫的產生背景
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 系統結構圖解
CHAPTER 2 Neo4j 基礎入門
2.1 Neo4j 的安裝部署
2.2 Neo4j 管理平台的使用
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
1.1 圖資料庫的產生背景
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 系統結構圖解
CHAPTER 2 Neo4j 基礎入門
2.1 Neo4j 的安裝部署
2.2 Neo4j 管理平台的使用
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
序
序
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,也是一個陌生的詞彙。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制影像的產品。我解釋了半天,才讓他明白: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?可以用它來幹什麼呢?
這是一個新型的資料庫系統。大家以前可能聽到過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。現實社會織起了一個龐大而複雜的關係網,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。在科技領域裡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只需透過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、複雜、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複雜關係網的「運」而生的。雖然傳統的資料庫也能處理,但其效率極其不佳,功能擴充也很困難,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,其模型非常複雜、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,這是進行了關係運算的結果。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了幾個商品後,它就能揣測出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,但是在我們國內才剛剛開始。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複雜的關係網絡,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系統,擅長處理大量的、複雜的、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。
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,也是一個陌生的詞彙。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制影像的產品。我解釋了半天,才讓他明白: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?可以用它來幹什麼呢?
這是一個新型的資料庫系統。大家以前可能聽到過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。現實社會織起了一個龐大而複雜的關係網,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。在科技領域裡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只需透過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、複雜、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複雜關係網的「運」而生的。雖然傳統的資料庫也能處理,但其效率極其不佳,功能擴充也很困難,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,其模型非常複雜、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,這是進行了關係運算的結果。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了幾個商品後,它就能揣測出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,但是在我們國內才剛剛開始。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複雜的關係網絡,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系統,擅長處理大量的、複雜的、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。
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