Neo4j

Neo4j’s Graph Platform is bringing a connections-first approach to applications and analytics across the enterprise.

Why Neo4j?

  • 更快的数据库操作

当然，有一个前提条件，那就是数据量较大，在MySql中存储的话需要许多表，并且表之间联系较多（即有不少的操作需要join表）。

  • 数据更直观

相应的SQL语句也更好写（Neo4j使用Cypher语言，与传统SQL有很大不同）。

  • 更灵活

不管有什么新的数据需要存储，都是一律的节点和边，只需要考虑节点属性和边属性。而MySql中即意味着新的表，还要考虑和其他表的关系。

  • 性能更好

数据库操作的速度并不会随着数据库的增大有明显的降低。这得益于Neo4j特殊的数据存储结构和专门优化的图算法。

简单对比

目前，arangodb 速度相对更快，但是 neo4j 更稳定。

注意：

图形数据库是这几年兴起的，整体还不是很完善，而且适用面也是比较窄的。只有在明确自己的需求之后，才能确定是否选择图形数据库。

Neo4j的特性：

  • SQL就像简单的查询语言Neo4j CQL

  • 它遵循属性图数据模型

  • 它通过使用Apache Lucence支持索引

  • 它支持UNIQUE约束

  • 它包含一个用于执行CQL命令的UI：Neo4j数据浏览器

  • 它支持完整的ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）规则

  • 它采用原生图形库与本地GPE（图形处理引擎）

  • 它支持查询的数据导出到JSON和XLS格式 它提供了REST API，可以被任何编程语言（如Java，Spring，Scala等）访问

  • 它提供了可以通过任何UI MVC框架（如Node JS）访问的Java脚本 它支持两种Java API：Cypher API和Native Java API来开发Java应用程序

Neo4j的优点：

  • 它很容易表示连接的数据

  • 检索/遍历/导航更多的连接数据是非常容易和快速的

  • 它非常容易地表示半结构化数据

  • Neo4j CQL查询语言命令是人性化的可读格式，非常容易学习

  • 使用简单而强大的数据模型

  • 它不需要复杂的连接来检索连接的/相关的数据，因为它很容易检索它的相邻节点或关系细节没有 连接或索引

官方首页信息

不仅仅是世界领先的图数据库

以领先的图数据库为中心，今天的Neo4j图数据平台是一个套件，其中包括一系列应用程序和工具，帮助世界理解数据。

该平台包括Neo4j图数据科学——领先的企业就绪图数据分析工作区——图形可视化和探索工具Bloom，Cypher查询语言，以及许多工具、集成和连接器，帮助开发人员和数据科学家轻松构建基于图的解决方案。

neo4j 图数据库

Neo4j图数据平台的核心是Neo4j图数据库，它是一个本地图形数据存储系统，从头开始构建，旨在利用数据和数据关系。

与其他类型的数据库不同，Neo4j将数据连接起来存储，使得可以进行前所未有的查询，以前无法想象的速度。

Neo4j的云服务AuraDB现在可供小型项目免费使用，无需信用卡信息。

Neo4j图数据库的这种速度和效率优势已经推动了数十个商业颠覆性的用例，包括欺诈检测、金融服务、生命科学、数据科学、知识图谱等。因此，图数据库已经成为数百家《财富》500强企业、政府机构和非政府组织创建竞争优势的关键技术。

如今，部署Neo4j有多种方式：可以在本地服务器安装，也可以在云中使用预先构建的镜像进行自托管，或者简单地使用AuraDB，这是一款零管理、随时可用的云开发者图数据库。

Neo4j图数据库开发者指南

开始使用Neo4j

免费试用Neo4j AuraDB云服务

图数据库

Graph Data Science

Neo4j图数据科学是一个软件平台，帮助数据科学家揭示大数据中的关联关系，回答业务关键问题，并提高预测能力。

企业利用图数据科学的洞见来准确定位可能指示欺诈的互动，识别相似的实体或个体，通过更好的推荐提高客户满意度，并优化供应链。

Neo4j图数据科学更容易解锁答案，因为它将关系放在首位，而不是将它们隐藏在行和列中。数据科学家可以在一个灵活的工作空间中分析这些关系，使用65多种预调谐算法、连接数据技术和图内机器学习（ML）模型的库。它的可扩展基础架构与现有的数据科学工具和工作流程配合，因此您可以轻松从概念验证过渡到生产环境。

该专用工作空间集成了摄取、分析和管理功能，方便地改善模型，无需重建工作流程。ML Ops允许数据科学家专注于提取见解、训练ML模型，并在生产区域部署项目。

Neo4j Bloom

Neo4j Bloom是一个易于使用的图形探索应用程序，用于与Neo4j图形进行可视化交互。Bloom使得不论是图形初学者还是专家，都能够从不同的业务角度视觉化地调查和探索图形数据。

Bloom的图示、无代码搜索到可视化的设计使其成为促进同事、经理和高管之间沟通的理想界面，同时也便于分享图形开发和分析团队的工作成果。

Bloom在多个行业和用例中得到应用，从加速科学家对疾病途径的理解，到数据科学家和调查员共同合作创建预测性欺诈模型。

在图数据科学领域，Bloom使得数据科学家可以按照直觉探索有趣的模式，可视化算法结果，并简化与领域专家的交流。

Bloom可以免费在Neo4j Desktop和一些沙盒环境中使用。企业用户可以联系您的账户代表获取许可证密钥。

Cypher Query Language

在Neo4j中，数据之间的关联关系被存储起来，而不是在查询时进行计算。

Cypher是一种强大的、针对图形优化的查询语言，它理解并充分利用这些存储的关联关系。

Cypher受到SQL的启发，同时也借鉴了SPARQL的模式匹配。它使用简单的ASCII符号表示节点和关系，使得查询易于阅读和理解。

Cypher查询通常比等效的SQL查询简单得多，编写起来也更容易。

由于Neo4j没有表格，所以不需要处理JOIN操作，一个简单的Cypher语句通常可以替代许多行的SQL代码。

由于Cypher查询往往比类似的SQL查询短得多且简单，Cypher代码更容易维护，简化了应用程序的维护工作。

Neo4j Connectors and Integrations

Neo4j提供了多个连接器，以便于在特定架构中使用Neo4j，并为一些第三方和社区工具提供了指导支持。

  1. Neo4j Connector for Apache Spark 是一个集成工具，可以在Neo4j图形平台和Apache Spark之间双向移动和重塑数据，同时也将广泛的Spark生态系统开放给Neo4j。

  2. Neo4j Connector for Apache Kafka 将Neo4j与Apache Kafka事件流集成，可以作为数据源，例如变更数据（CDC），也可以作为接收器将任何类型的Kafka事件引入到你的图数据库中。

  3. Neo4j Connector for BI 是一个符合JDBC标准的驱动程序，用于第三方工具，比如Tableau、Looker、TIBCO Spotfire Server和Microstrategy。它允许这些工具直接对Neo4j服务器执行SQL查询。

  4. Neo4j Labs Integrations。Neo4j Labs团队不断创新，为Neo4j社区带来有用的图形技术，例如Neo4j ETL工具，作为测试我们产品功能和扩展的一种方式。这些实验性项目通过在线社区提供支持。

你可以参考《集成与连接器开发者指南》了解更多信息。

Neo4j Developer Tools

Neo4j提供了一系列先进的工具，旨在使开发图形应用程序更加容易。

  1. Neo4j Desktop 是一个方便的免费桌面应用程序，允许开发人员轻松创建、使用和管理本地Neo4j数据库。免费下载包括Neo4j企业版许可证。

  2. Neo4j Browser 允许你以完整的CRUD功能与你的Neo4j数据库进行交互。你可以以多种格式查看结果，包括图形可视化模式（用于包含节点和关系的结果）、表格和JSON。

  3. 无论你是刚刚开始学习Neo4j还是在测试想法，Neo4j Sandbox 是一个很好的选择，可以在大约30秒内获得你自己的免费云端Neo4j实例，无需下载或安装任何东西。

Neo4j Runs Everywhere

Cloud Friendly

Neo4j是一款云友好的数据库，提供各种云部署选项。超过50%的Neo4j客户今天在公共云平台如AWS、Azure和Google Cloud Platform（GCP）上运行Neo4j。

当然，Neo4j也可以在本地、私有云或混合环境中运行。

客户可以自主在云中托管Neo4j，也可以利用Neo4j的云托管服务，让我们的专家协助在云中托管和管理他们的Neo4j应用程序。

Neo4j AuraDB – 云数据库服务

Neo4j AuraDB 是Neo4j的全面托管云服务，是云开发者的零管理、随时可用的图数据库。现在你可以直接从Neo4j免费使用它，无需信用卡信息。AuraDB也可以在Google Cloud Platform和AWS上使用。

AuraDB让你专注于重要的事情——开发丰富的、基于图的应用程序——而无需担心基础设施管理的麻烦。

Neo4j AuraDS – 云数据科学服务

Neo4j AuraDS 是以完全托管的云服务形式提供的Neo4j图数据科学的强大功能。它提供了一个包含65多种图算法的单一工作空间，使数据科学家能够更快地进行实验。

内置的图内机器学习模型和原生Python客户端有助于提高生产率，并简化工作流程。

使用AuraDS，你可以快速将数据转换为图形，并开始进行分析。其特性包括可拖放的用户界面，用于建模和将数据导入图形，一键备份，ML Ops支持，自动化的工作负载管理，以及按需付费的价格体系，便于预算管理。

AuraDS可在Google Cloud Platform上使用，你可以使用现有的Google Cloud承诺或信用卡进行付费。

完全可嵌入

像HP、Neoris等许多公司将Neo4j嵌入到他们的关键任务软件和应用程序中。这是因为Neo4j拥有多种驱动程序和API，可以将数据库扩展到其他应用程序中。

Neo4j的多数据库功能使得组织能够将Neo4j的强大图数据库用于SaaS应用程序。Neo4j可以作为一个强大的数据库嵌入到SaaS应用程序中，用于存储和分析数据。

Neo4j - 为什么需要图数据库

随着技术的发展，我们对数据的需求已经不再局限于对数据本身的获取了，我们还需要获取数据与数据间的关系（也就是连接数据）。

简单地说，我们可以说图数据库主要用于存储更多的连接数据（因为图结构相比其他数据结构而言，能保存更多的数据间的关系）。

如果我们使用 RDBMS 数据库来存储更多连接的数据，那么它们不能提供用于遍历大量数据的适当性能。

在这些情况下，Graph Database 提高了应用程序性能。

如今，大多数社交网络应用程序（如Facebook，Google +，LinkedIn，Twitter，Yammer 等）和视频托管应用程序（如 Google YouTube，Flickr，Yahoo Video等）都在使用更多连接的数据。

我们将观察什么是连接数据？

以及这些应用程序如何与某些实时应用程序存储数据。

方案1：Google+

使用 Google+（GooglePlus）应用程序来了解现实世界中 Graph 数据库的需求。

观察下面的图表。

在这里，我们用圆圈表示了 Google+ 应用个人资料。

个人资料

在上图中，轮廓“A”具有圆圈以连接到其他轮廓：家庭圈（B，C，D）和朋友圈（B，C）。

再次，如果我们打开配置文件“B”，我们可以观察以下连接的数据。

circle

像这样，这些应用程序包含大量的结构化，半结构化和非结构化的连接数据。

在 RDBMS 数据库中表示这种非结构化连接数据并不容易。

如果我们在 RDBMS 数据库中存储这种更多连接的数据，那么检索或遍历是非常困难和缓慢的。

所以要表示或存储这种更连接的数据，我们应该选择一个流行的图数据库。

图形DBMS非常容易地存储这种更多连接的数据。

它将每个配置文件数据作为节点存储在内部，它与相邻节点连接的节点，它们通过关系相互连接。

他们存储这种连接的数据与上面的图表中的相同，这样检索或遍历是非常容易和更快的。

方案2：Facebook

利用 Facebook 应用程序了解现实世界中 Graph 数据库的需求。

facebook

在上面的图中，Facebook Profile“A”已经连接到他的朋友，喜欢他的一些朋友，发送消息给他的一些朋友，跟随他喜欢的一些名人。

这意味着大量的连接数据配置文件A.如果我们打开其他配置文件，如配置文件B，我们将看到类似的大量的连接数据。

注-通过观察上述两个应用程序，它们有很多更多的连接数据。

它是非常容易存储和检索，这种更连接的数据与图形数据库。

Neo4j - 特点和优势

Neo4j的特点

SQL就像简单的查询语言Neo4j CQL

它遵循属性图数据模型

它通过使用Apache Lucence支持索引

它支持UNIQUE约束

它包含一个用于执行CQL命令的UI：Neo4j数据浏览器

它支持完整的ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）规则

它采用原生图形库与本地GPE（图形处理引擎）

它支持查询的数据导出到JSON和XLS格式

它提供了REST API，可以被任何编程语言（如Java，Spring，Scala等）访问

它提供了可以通过任何UI MVC框架（如Node JS）访问的Java脚本

它支持两种Java API：Cypher API和Native Java API来开发Java应用程序

Neo4j的优点

它很容易表示连接的数据

检索/遍历/导航更多的连接数据是非常容易和快速的

它非常容易地表示半结构化数据

Neo4j CQL查询语言命令是人性化的可读格式，非常容易学习

使用简单而强大的数据模型

它不需要复杂的连接来检索连接的/相关的数据，因为它很容易检索它的相邻节点或关系细节没有连接或索引

Neo4j的缺点或限制

AS的Neo4j 2.1.3最新版本，它具有支持节点数，关系和属性的限制。

它不支持Sharding。

chat

Q1: 图数据库有哪些？

截至我知识截至日期（2021年9月），图数据库是一类专门用于处理图结构数据的数据库管理系统。

图数据库主要用于存储和处理具有复杂关系的数据，例如社交网络中的用户关系、网络拓扑结构、生物信息学中的分子关系等。

以下是一些知名的图数据库：

  1. Neo4j: Neo4j 是一款广泛使用的开源图数据库，它使用图形结构存储数据，提供了强大的图查询和事务支持。

  2. Amazon Neptune: Amazon Neptune 是亚马逊提供的一种托管服务，支持图数据库和文档数据库两种数据模型，兼容 Apache TinkerPop 和 W3C RDF 图数据库查询语言。

  3. ArangoDB: ArangoDB 是一款多模型数据库，支持图、文档和键值数据模型。它具有分布式架构和事务支持。

  4. JanusGraph: JanusGraph 是一个分布式、可伸缩、持久化的图数据库，它支持 Apache TinkerPop 图计算框架，适用于大规模图数据的存储和分析。

  5. AllegroGraph: AllegroGraph 是一个高性能的 RDF 图数据库，支持复杂的 RDF 数据模型和 SPARQL 查询语言。

  6. Microsoft Azure Cosmos DB: Azure Cosmos DB 是微软提供的多模型数据库服务，支持图、文档、列族和键值数据模型，具有全球分布和多活动特性。

  7. Dgraph: Dgraph 是一款分布式图数据库，具有强大的图查询功能和支持 ACID 事务的特性。

  8. OrientDB: OrientDB 是一款面向文档、图形和对象的多模型数据库，支持 SQL 和 Gremlin 查询语言，适用于复杂关联数据的存储和分析。

请注意，截至我知识截至日期，这些数据库的特性和版本可能已经发生了变化，建议查阅官方网站或相关文档获取最新的信息。

常见图数据库的对比表格

以下是一份常见图数据库的对比表格，该表格主要涵盖了Neo4j、ArangoDB、Amazon Neptune和JanusGraph等几个知名图数据库的一些特点和特性。

请注意，截至我知识截至日期（2021年9月），这些信息可能会有所变化。建议在使用图数据库时查阅官方网站或文档以获取最新的信息。

特性/数据库 Neo4j ArangoDB Amazon Neptune JanusGraph
数据模型 图 多模型（图、文档、键值） 图 图
查询语言 Cypher AQL（ArangoDB查询语言） SPARQL、Gremlin Gremlin
支持的编程语言 Java、Python等 多种语言 Java、Python等 Java
支持的数据模型 属性图、标签、关系 文档、图、键值 属性图、标签、关系 属性图、标签、关系
分布式架构 是 是 是 是
ACID事务 是 是 是 是
支持的存储引擎 自家开发的存储引擎 RocksDB, MMFiles 自家开发的存储引擎 Cassandra, HBase,等
开源 是 是 否（但提供部分免费使用） 是
社区活跃度 非常活跃 活跃 相对较活跃 活跃
适用场景 社交网络、推荐系统 多模型应用、文档数据库 知识图谱、社交网络、推荐系统 社交网络、图分析等

请注意，选择适合您需求的图数据库应该基于您的具体应用场景、性能需求、开发语言偏好和团队技能等因素。

参考资料

top-ten-reasons

为什么选择图形数据库，为什么选择Neo4j？