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張幟著作 著

圖書標籤:

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• 圖數據庫
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• 數據庫
• 技術
• 編程
• 數據
• 圖形數據
• 權威指南
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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302477761

商品編碼：18384026597

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

頁數：551

字數：922000

作  者:張幟 主編 定  價:99 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2017年09月01日 頁  數:551 裝  幀:平裝 ISBN:9787302477761 ●第1章 Neo4j 圖數據庫基礎 1
●1.1 圖數據庫的産生背景 2
●1.2 圖數據庫基礎 7
●1.2.1 圖數據庫介紹 7
●1.2.2 圖數據模型 7
●1.2.3 圖計算引擎 8
●1.2.4 圖數據庫的曆史 9
●1.3 圖數據庫與關係數據庫的對比 10
●1.3.1 關係數據庫的弊端 10
●1.3.2 圖數據模型的優勢 10
●1.4 圖數據庫與其他 NoSQL 數據庫的對比 12
●1.4.1 其他 NoSQL 數據庫的弊端 12
●1.4.2 將鍵值對存儲與圖數據庫相關聯 12
●1.4.3 將文檔存儲與圖數據庫相關聯 13
●1.5 Neo4j 概述 13
●1.6 Neo4j 的體係結構 15
●1.6.1 免索引鄰接 16
●1.6.2 Neo4j 底層存儲結構 17
●1.6.3 Neo4j 的遍曆方式 21
●1.6.4 Neo4j 的存儲優化 22
●部分目錄

內容簡介

圖數據庫是NoSQL類數據庫的又一大典型代錶，在靠前圖數據庫屬於新興産物，其優異的復雜關係解決方案引起瞭靠前眾多大型互聯網公司及IT開發者的關注，而Neo4j是目前圖形化數據庫中很為齣色、很為成熟的産品。
本書基於Neo4j 3.1版本編寫，共分9章，外加兩個附錄，涵蓋基本概念、基礎入門、查詢語言、開發技術、管理運維、集群技術、應用案例、不錯應用、中文擴展、配置設置、內建過程等內容。
本書內容已經涉及Neo4j的大部分知識，既可以作為Neo4j初學者的入門教材，也可以作為相關行業Neo4j技術專傢的參考手冊。
張幟 主編 張幟，中國IT界元老、中國圖數據庫先導者、大數據領域資曆專傢、WPS麯綫漢字發明人。曾任Microsoft不錯軟件設計師及“維納斯計劃”技術主管，牽頭研發中國移動139手機郵箱。於2017年期間做客，與有名主持人阿丘老師對話，暢談《關於圖數據庫的夢想》，被業界譽為中國圖數據庫靠前人。張幟創辦的微雲數聚，專注於研究圖數據庫技術及其應用，是靠前的圖數據庫Ne04i在中國的戰略閤作夥伴和官方代理。微雲數聚研製的《Ne04i簡體中文版》，是專為中國企業量身打造、符閤中國企業習慣的圖數據庫係統産品。剛剛問世的新産品《關係搜》，是基於圖數據庫和微雲數聚係列專利技術研製而成的通用的多元模糊關係搜索引擎，在社等 這是本由中國人原創的圖數據庫專業書籍。
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——圖數據庫Neo4j。
“圖數據庫”即便對業內人士而言，也是一個陌生的詞匯。單這個“圖”字，便會使人聯想到圖形、圖片或圖像。正如，近一位朋友得知我在玩圖數據庫，就邀我去做一個用語音控製圖像的産品。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，圖數據庫究竟是什麼？可以用它來乾什麼呢？
就在不久前的期間，CCTV《超YUE》欄目播齣的阿丘老師對我的專訪《關於圖數據庫的夢想》，恰好能解答上述疑惑。我們不妨一起來迴顧這段對話。
CCTV《超YUE》欄目：關於圖數據庫的夢想
阿丘：大數據時代已經來臨。這是一個好的時代，也是一個壞的時代。大數據涉及的行業範圍很廣，其中圖數據庫被大傢稱為大數據時代的高鐵，它越來越受等

《圖數據庫原理與實踐：從入門到精通》 內容概述： 本書深入探討瞭圖數據庫的核心概念、技術原理以及在實際應用中的落地策略。內容涵蓋圖數據庫的設計、建模、查詢語言（如Cypher）、性能優化、分布式部署、安全性保障，以及在不同領域的應用案例。旨在為讀者構建紮實的圖數據庫理論基礎，並提供解決實際業務問題的能力。 第一部分：圖數據庫基礎理論 第一章：認識圖數據庫 1.1 數據建模的演進： 從關係型數據庫到NoSQL，再到圖數據庫，分析不同數據模型的優勢與局限性。 1.2 圖的數學概念： 介紹圖論中的基本術語，如頂點（節點）、邊（關係）、屬性、度、連通性等，為理解圖數據庫奠定理論基礎。 1.3 圖數據庫的核心優勢： 詳細闡述圖數據庫在處理復雜關聯關係、高性能遍曆查詢、數據演化適應性等方麵的獨特價值。 1.4 圖數據庫的類型： 區分屬性圖模型、RDF圖模型等，並分析它們的應用場景。 1.5 常見圖數據庫介紹： 簡要介紹當前主流的圖數據庫産品，如Neo4j（僅作為參考，不深入細節）、ArangoDB、TigerGraph等。 第二章：圖數據庫模型詳解 2.1 屬性圖模型（Labeled Property Graph, LPG）： 2.1.1 節點（Node）： 定義、標簽（Label）的作用、節點的唯一標識。 2.1.2 關係（Relationship）： 定義、類型（Type）、方嚮性、屬性（Properties）的引入，以及關係在圖數據庫中的核心地位。 2.1.3 屬性（Properties）： 鍵值對的錶示，數據類型，以及屬性在節點和關係上的存儲方式。 2.1.4 圖的構成： 節點、關係、屬性的組閤如何形成一個完整的圖。 2.2 RDF模型（Resource Description Framework）的初步瞭解： 2.2.1 三元組（Triple）： 主語（Subject）、謂語（Predicate）、賓語（Object）的概念。 2.2.2 URI和IRI： 資源標識符的標準化。 2.2.3 圖的錶示： RDF如何將現實世界信息組織成圖。 第三章：圖查詢語言（Cypher精講） 3.1 Cypher查詢語言概覽： 介紹Cypher的聲明式特性、可讀性，以及其作為圖查詢事實標準的地位。 3.2 基本查詢模式： 3.2.1 匹配節點（MATCH）： 查找單個節點、具有特定標簽的節點、具有特定屬性的節點。 3.2.2 匹配關係（MATCH）： 查找特定類型的關係、方嚮性關係、連接特定節點的節點。 3.2.3 組閤模式： 匹配復雜的節點和關係組閤，可視化地構建查詢。 3.2.4 屬性過濾（WHERE）： 對節點和關係的屬性進行條件過濾。 3.3 數據創建與修改： 3.3.1 創建節點（CREATE）： 帶有標簽和屬性的節點創建。 3.3.2 創建關係（CREATE）： 連接已有節點、設置關係類型和屬性。 3.3.3 更新節點和關係（SET）： 修改節點和關係的屬性。 3.3.4 刪除節點和關係（DELETE, DETACH DELETE）： 理解刪除操作的原子性與級聯效應。 3.4 數據檢索與聚閤： 3.4.1 返迴數據（RETURN）： 返迴節點、關係、屬性、聚閤結果。 3.4.2 排序（ORDER BY）： 對查詢結果進行排序。 3.4.3 限製結果（LIMIT）： 控製返迴結果的數量。 3.4.4 跳過結果（SKIP）： 實現分頁查詢。 3.4.5 聚閤函數（COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX）： 對查詢結果進行統計分析。 3.5 圖遍曆與路徑查找： 3.5.1 可變長度路徑（）： 靈活匹配任意長度的路徑。 3.5.2 查找最短路徑（shortestPath）： 解決“六度分隔”等問題。 3.5.3 查找所有路徑（allShortestPaths）： 探索多條最短路徑。 3.6 高級Cypher特性： 3.6.1 分支（CASE WHEN）： 實現條件邏輯。 3.6.2 閤並（MERGE）： 查找或創建的原子操作。 3.6.3 聯閤查詢（UNION）： 閤並多個查詢結果。 3.6.4 函數與過程： 使用內置函數和自定義過程。 第二部分：圖數據庫設計與實現 第四章：圖數據庫建模策略 4.1 從需求分析到圖模型： 如何將業務場景轉化為圖結構。 4.2 實體識彆與節點化： 確定哪些是重要的實體，如何映射為節點。 4.3 關係識彆與邊化： 識彆實體之間的聯係，如何錶示為關係。 4.4 屬性設計： 節點和關係屬性的選擇、命名規範、數據類型。 4.5 標簽的設計與優化： 閤理使用標簽，提高查詢效率。 4.6 索引的設計與應用： 為節點和關係的屬性創建索引，加速查找。 4.7 模式演化與版本管理： 如何在業務發展過程中調整和更新圖模型。 4.8 常見建模陷阱與避免： 講解建模過程中容易齣現的錯誤，並提供解決方案。 第五章：圖數據庫性能優化 5.1 理解圖數據庫的查詢執行： 深入瞭解查詢計劃、遍曆算法。 5.2 查詢語句的優化： 5.2.1 避免全圖掃描： 利用索引、限製遍曆範圍。 5.2.2 減少中間結果： 優化MATCH模式，減少不必要的節點和關係返迴。 5.2.3 閤理使用WHERE子句： 將過濾條件提前。 5.2.4 優化可變長度路徑查詢： 限製最大長度，使用`shortestPath`。 5.3 數據模型優化： 5.3.1 標簽和關係的閤理使用。 5.3.2 屬性的粒度與閤並。 5.4 索引策略： 5.4.1 節點屬性索引。 5.4.2 關係屬性索引。 5.4.3 復閤索引。 5.5 數據庫配置與調優： 內存、緩存、磁盤I/O等參數的設置。 5.6 監控與分析： 如何使用性能監控工具發現瓶頸。 第六章：圖數據庫的分布式部署與高可用 6.1 分布式圖數據庫的挑戰： 數據一緻性、網絡延遲、負載均衡。 6.2 數據分片策略： 節點分片、關係分片。 6.3 查詢的分布式執行： 跨節點查詢的路由和聚閤。 6.4 高可用架構： 主從復製、集群部署、故障轉移。 6.5 容災與備份恢復： 製定有效的災難恢復計劃。 6.6 部署模式探討： 單機、集群、雲部署。 第七章：圖數據庫的安全性 7.1 認證與授權： 用戶管理、角色權限控製。 7.2 數據加密： 傳輸加密、靜態數據加密。 7.3 訪問控製： 基於圖模型（節點、關係、屬性）的細粒度訪問控製。 7.4 安全審計： 記錄關鍵操作，追蹤安全事件。 7.5 漏洞防範： SQL注入（類比）、DDoS攻擊防護。 第三部分：圖數據庫應用實踐 第八章：圖數據庫在不同領域的應用 8.1 社交網絡分析： 好友關係、興趣推薦、社群發現。 8.2 推薦係統： 基於用戶行為和內容關聯的個性化推薦。 8.3 金融風控： 反欺詐、反洗錢、交易風險評估。 8.4 知識圖譜構建與查詢： 實體鏈接、關係抽取、智能問答。 8.5 網絡與IT運維： 網絡拓撲管理、故障根因分析。 8.6 生物信息學與生命科學： 基因網絡、蛋白質相互作用。 8.7 物聯網（IoT）數據分析： 設備關聯、狀態追蹤。 8.8 內容管理與數據關聯： 文檔、媒體、用戶之間的復雜關聯。 第九章：圖數據庫與大數據生態集成 9.1 ETL工具與圖數據庫的結閤： 如何從傳統數據源導入數據。 9.2 與Hadoop/Spark的集成： 利用大數據平颱進行預處理和分析。 9.3 與其他NoSQL數據庫的協同： 針對不同場景選擇閤適的數據庫。 9.4 BI工具與圖數據分析： 將圖數據可視化和報錶化。 第十章：實戰案例剖析 10.1 社交網絡中的“共同好友”查找優化： 使用圖數據庫查詢比關係型數據庫更高效的實現。 10.2 欺詐團夥檢測： 通過圖模式匹配發現異常交易行為。 10.3 産品推薦係統： 基於用戶購買曆史和産品關聯度進行推薦。 10.4 知識圖譜問答係統： 從海量知識中提取信息迴答用戶問題。 10.5 案例總結： 提煉不同案例中的通用設計思路和技術要點。 第十一章：未來展望 11.1 圖數據庫技術發展趨勢： 實時圖計算、圖神經網絡、更強大的查詢語言。 11.2 圖數據庫與AI的融閤： 如何利用圖結構賦能機器學習。 11.3 行業應用前景： 探討圖數據庫在更多新興領域的潛力。 附錄： 常用Cypher函數速查錶 圖數據庫選型指南 術語錶 本書內容力求詳實、深入，兼具理論深度與實踐指導意義，適閤任何對圖數據庫技術感興趣的開發人員、架構師、數據科學傢以及對高效處理復雜關聯數據有需求的技術從業者。通過閱讀本書，讀者將能夠自信地設計、實現和優化圖數據庫解決方案，從而釋放數據中隱藏的強大價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注前沿技術，並且在數據可視化和分析領域有所建樹的專傢，我對《Neo4j權威指南》的期待，更多的是來自於對其深度和廣度的考量。我所理解的“權威”，不僅僅是基礎知識的普及，更重要的是對於Neo4j核心機製的精闢剖析，以及在實際工程應用中的最佳實踐。我特彆希望這本書能在以下幾個方麵有所建樹：首先，對於Neo4j的內部存儲引擎、索引機製、事務管理以及並發控製等底層原理，能否有深入淺齣的講解，讓我能夠知其然，更知其所以然。其次，在處理大規模圖數據時，性能瓶頸往往是最大的挑戰，這本書能否提供一套係統性的性能調優方法論，包括如何閤理設計圖模型、如何編寫高效的Cypher查詢、以及如何利用Neo4j提供的各種監控和分析工具。最後，作為一個圖數據庫，它在實際業務場景中的應用至關重要，我希望能看到一些在推薦係統、欺詐檢測、知識圖譜構建、網絡拓撲分析等領域，基於Neo4j的典型解決方案和成功案例，並且能夠從中汲取靈感，應用到自己的工作中。

評分☆☆☆☆☆

最近工作上涉及到瞭需要處理一些復雜的關聯數據，傳統的關係型數據庫在查詢這些數據時顯得力不從心，於是我開始關注圖數據庫，並最終選擇瞭Neo4j。之所以會選擇《Neo4j權威指南》這本書，是因為我希望它能幫助我快速有效地掌握Neo4j的核心技術，並將其應用於實際工作中。我希望這本書能夠覆蓋Neo4j從安裝部署到基本操作的整個流程，讓我在最短的時間內能夠上手。更重要的是，我希望它能深入講解Cypher查詢語言，讓我能夠熟練地編寫各種查詢語句，從簡單的節點和關係查詢，到復雜的模式匹配和聚閤操作。此外，對於如何在實際業務場景中設計和優化圖數據模型，我也非常感興趣，希望能從書中學習到一些行之有效的建模技巧。最後，我對Neo4j的擴展性和集成性也有所期待，希望書中能夠介紹如何利用Neo4j的API與其他應用程序進行交互，以及如何與其他技術棧進行整閤。總而言之，我希望這本書能夠成為我學習和使用Neo4j的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據科學和人工智能領域充滿熱情的研究生，目前正在進行一項與知識圖譜相關的研究課題，而Neo4j無疑是我研究中不可或缺的重要工具。因此，我購買《Neo4j權威指南》的初衷，是希望它能為我的研究提供堅實的技術支撐和理論指導。我特彆希望這本書能在以下幾個方麵滿足我的需求：第一，對於如何將現實世界中的復雜關係建模為圖，並將其有效地存儲和管理在Neo4j中，我希望書中能夠提供詳盡的指導和豐富的實踐建議。第二，在知識圖譜的構建過程中，如何利用Neo4j進行數據抽取、清洗、集成以及本體構建，書中能否提供一些成熟的方法論和實用工具。第三，對於復雜的圖查詢和圖算法的應用，例如PageRank、最短路徑、社區發現等，我希望書中能夠有清晰的介紹和代碼示例，幫助我能夠高效地從圖數據庫中提取有價值的信息。最後，如果這本書還能涉及如何將Neo4j與其他AI框架（如TensorFlow、PyTorch）進行集成，以實現更高級的圖神經網絡應用，那就更能為我的研究帶來巨大的幫助瞭。

評分☆☆☆☆☆

《Neo4j權威指南》這本書的齣現，對我這個正處於技術轉型期，急需擁抱新技術的開發者來說，簡直是雪中送炭。我之前接觸過一些關於圖數據庫的零散資料，但總覺得不成體係，缺乏深入的洞察。這本書的標題“權威指南”讓我看到瞭一個係統學習Neo4j的希望。我希望它能為我打下堅實的基礎，讓我從零開始，一步步理解圖數據庫的邏輯，理解Neo4j的設計哲學。例如，它能否清晰地解釋什麼是屬性圖模型，以及為什麼它比傳統的錶結構更適閤某些類型的數據？在查詢語言Cypher方麵，我希望它能從最基礎的 `MATCH` 和 `RETURN` 開始，逐步引導我掌握更復雜的模式匹配、路徑查找、聚閤操作，甚至是如何優化查詢性能。此外，對於一些初學者容易混淆的概念，比如節點、關係、屬性、標簽，這本書能否通過生動形象的例子來幫助我們理解，避免陷入死記硬背的泥潭。這本書的價值，在於它能否真正賦能像我這樣的新手，讓他們能夠自信地開始使用Neo4j構建自己的應用。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《Neo4j權威指南》，還沒來得及細細翻閱，但僅憑其厚重和精美的裝幀，就足以讓我感受到其中蘊含的分量。作為一名在數據領域摸爬滾打多年的從業者，深知掌握一款強大的圖數據庫技術的重要性，而Neo4j無疑是其中的佼佼者。這本書的書名就點明瞭它的野心——成為Neo4j領域的“權威”。我期待它能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入探索Neo4j的每一個角落，從基礎概念的梳理，到高級特性的深入解析，再到實際應用場景的案例剖析。我尤其關心它在性能優化、集群部署以及與其他技術的集成方麵的論述，這些往往是決定項目成敗的關鍵。另外，這本書能否提供一些實用的代碼示例，並且這些示例是否具有代錶性和可操作性，也是我關注的重點。如果它能幫助我解決在實際工作中遇到的復雜圖數據建模和查詢難題，那它就絕對是一筆寶貴的財富。我迫不及待地想 dive into 這本書，去領略它帶來的智慧和啓發。