图数据库

世界上的大部分领域实际上都可以建模成图，而软件开发人员或是数据库管理人员却在辛辛苦苦地将这些图转化成关系型数据库中的表。想象一下，假如你再也不用去做这样的转化，假如数据库的迁移可以变得轻松简单，你愿意去接受一个全新的数据库吗？图数据库就是这样一个完全不同于关系型数据库的新型数据库，它处理的是大规模的数据和不断变化的需求，并且拥抱它们。

《图数据库》系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例，详细地说明了图数据解决的是什么样的问题，并以Neon4j数据库和Cypher查询语言为例，阐述了图数据库的建模方法和领域用例，最后还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。

《图数据库》的三位作者均为Neo4j Technology公司的技术高手，分别为工程师、CTO和CEO。他们对图数据库及其解决方案有丰富的经验，其中一位甚至...

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世界上的大部分领域实际上都可以建模成图，而软件开发人员或是数据库管理人员却在辛辛苦苦地将这些图转化成关系型数据库中的表。想象一下，假如你再也不用去做这样的转化，假如数据库的迁移可以变得轻松简单，你愿意去接受一个全新的数据库吗？图数据库就是这样一个完全不同于关系型数据库的新型数据库，它处理的是大规模的数据和不断变化的需求，并且拥抱它们。

《图数据库》系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例，详细地说明了图数据解决的是什么样的问题，并以Neon4j数据库和Cypher查询语言为例，阐述了图数据库的建模方法和领域用例，最后还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。

《图数据库》的三位作者均为Neo4j Technology公司的技术高手，分别为工程师、CTO和CEO。他们对图数据库及其解决方案有丰富的经验，其中一位甚至还是Neo4j图数据库的共同创始人。

《图数据库》适合开发人员和数据库管理人员了解和学习图数据库，作为一门新的知识和独特的数据库领域来拓宽视野。也适合提供解决方案的负责人来了解行业动向和新的解决问题的方式。通过阅读本书，读者可以对图数据库这一领域有一个透彻的了解。

Ian Robinson致力于研发Neo4j图数据库的未来版本，他曾任Neo Technology公司的客户成功总监，与客户并肩设计和开发图数据库解决方案。他是REST in Practice（O'Reilly）一书的共同作者，还是REST: From Research to Practice（Springer）和Service Design Patterns（Addison-Wesley）的内容贡献者。他的博客是http://iansrobinson.com，Twitter账号是@iansrobinson。

Jim Webber博士是Neo Technology公司的首席科学家，他研究最新的图数据库并开发开源软件。在这之前，Jim研究像Web这样大规模的图来建造分布式系统，这也使得他成为REST in Practice（O'Reilly）的作者之一...

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Ian Robinson致力于研发Neo4j图数据库的未来版本，他曾任Neo Technology公司的客户成功总监，与客户并肩设计和开发图数据库解决方案。他是REST in Practice（O'Reilly）一书的共同作者，还是REST: From Research to Practice（Springer）和Service Design Patterns（Addison-Wesley）的内容贡献者。他的博客是http://iansrobinson.com，Twitter账号是@iansrobinson。

Jim Webber博士是Neo Technology公司的首席科学家，他研究最新的图数据库并开发开源软件。在这之前，Jim研究像Web这样大规模的图来建造分布式系统，这也使得他成为REST in Practice（O'Reilly）的作者之一。Jim在开发社区很活跃，定期出现在世界各地。他的博客是http://jimwebber.org，常用的Twitter账号是@jimwebber。

Emil Eifrem在2000年去孟买的飞机上勾画出了属性图模型的框架。现在他是Neo Technology公司的CEO，同时也是Neo4j项目的共同创始人，专注于建设和传播图数据库。致力于可持续开源软件，Emil指引Neo在提供免费软件和商业效益之间走向平衡。他想用图拯救世界，还想在10年内拥有拉里o埃里森那样的游艇。Emil的Twitter是@emileifrem。

刘璐，软件开发工程师，就职于ThoughtWorks，专注于软件开发领域，对数据存储领域有浓厚兴趣。

梁越，前端工程师，就职于ThoughtWorks，对前后端开发都有涉猎，有在大型项目中应用图数据库的开发经验。

第1章简介1
1.1图是什么1
1.2图领域概览3
1.2.1图数据库4
1.2.2图计算引擎5
1.3图数据库的威力6
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第1章简介1
1.1图是什么1
1.2图领域概览3
1.2.1图数据库4
1.2.2图计算引擎5
1.3图数据库的威力6
1.3.1性能6
1.3.2灵活性7
1.3.3敏捷性7
1.4小结7
第2章关联数据的存储选择9
2.1关系型数据库缺少联系9
2.2NoSQL数据库也缺少联系12
2.3图数据库拥抱联系15
2.4小结19
第3章使用图进行数据建模21
3.1模型和目标21
3.2属性图模型22
3.3查询图：Cypher简介22
3.3.1Cypher的理念23
3.3.2START24
3.3.3MATCH25
3.3.4RETURN25
3.3.5其他Cypher语句25
3.4关系建模和图建模对比26
3.4.1系统管理领域中的关系建模28
3.4.2系统管理领域中的图建模31
3.4.3测试模型32
3.5跨域模型34
3.5.1创建莎士比亚图37
3.5.2开始查询38
3.5.3声明查找的信息模式39
3.5.4约束匹配40
3.5.5处理结果41
3.5.6查询链42
3.6建模时常见的陷阱43
3.6.1电子邮件起源问题域43
3.6.2敏感的第一个迭代43
3.6.3第二次的魅力46
3.6.4发展中的领域48
3.7避免反模式52
3.8小结53
第4章构建基于图数据库的应用55
4.1数据建模55
4.1.1用应用程序所需的术语描述模型55
4.1.2用节点表示事物，用联系表示结构56
4.1.3细粒度联系与通用联系57
4.1.4将事实建模为节点58
4.1.5将复杂的值类型表示为节点60
4.1.6时间60
4.1.7迭代开发和增量开发63
4.2应用程序架构64
4.2.1嵌入式与服务器64
4.2.2集群69
4.2.3负载均衡69
4.3测试72
4.3.1数据模型的测试驱动开发72
4.3.2性能测试78
4.4容量规划82
4.4.1优化条件82
4.4.2性能83
4.4.3冗余85
4.4.4负载85
4.5小结86
第5章现实世界中的图87
5.1为什么选择图87
5.2常见用例88
5.2.1社交88
5.2.2推荐89
5.2.3地理空间90
5.2.4主数据管理90
5.2.5网络和数据中心管理90
5.2.6授权和访问控制（通信）91
5.3实际示例92
5.3.1社交推荐（专业社交网络）92
5.3.2授权和访问控制102
5.3.3地理空间（物流）109
5.4小结122
第6章图数据库的内部结构123
6.1原生图处理123
6.2原生图存储125
6.3用于编程的API130
6.3.1内核API131
6.3.2核心（或Beans）API131
6.3.3遍历API132
6.4非功能型特性134
6.4.1事务134
6.4.2可恢复性135
6.4.3可用性136
6.4.4可扩展性137
6.5小结140
第7章使用图论预分析141
7.1深度优先搜索和广度优先搜索141
7.2使用Dijkstra算法寻找路径142
7.3A*算法150
7.4图论和预测建模150
7.4.1三元闭包151
7.4.2结构平衡152
7.5局部桥156
7.6小结158
附录NoSQL概览159
· · · · · · (收起)