1.Neo4j的简单介绍

  • 现实中很多数据都是用图来表达的，比如社交网络中人与人的关系、地图数据、或是基因信息等等。高度关联的数据中复杂而动态的联系。
  • Neo4j是图数据库中一个主要代表，其开源，且用Java实现。经过几年的发展，已经可以用于生产环境。其有两种运行方式，一种是服务的方式，对外提供REST接口；另外一种是嵌入式模式，数据以文件的形式存放在本地，可以直接对本地文件进行操作。
  • Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优势，越来越受到关注。

2.Neo4j的适用范围

  • 在一个图中包含两种基本的数据类型：Nodes（节点） 和 Relationships（关系）。Nodes 和 Relationships 包含key/value形式的属性。Nodes通过Relationships所定义的关系相连起来，形成关系型网络结构。
    从这几个方面来说，Neo4j是一个合适的选择。
  • 自带一套易于学习的查询语言（名为Cypher）
  • 不使用schema，因此可以满足你的任何形式的需求
  • 与关系型数据库相比，对于高度关联的数据（图形数据）的查询快速要快上许多
  • 它的实体与关系结构非常自然地切合人类的直观感受
  • 支持兼容ACID的事务操作
  • 提供了一个高可用性模型，以支持大规模数据量的查询，支持备份、数据局部性以及冗余
  • 提供了一个可视化的查询控制台，你不会对它感到厌倦的
  • 什么时候不应使用Neo4j？
    作为一个图形NoSQL数据库，Neo4j提供了大量的功能，但没有什么解决方案是完美的。在以下这些用例中，Neo4j就不是非常适合的选择：
  • 记录大量基于事件的数据（例如日志条目或传感器数据）
  • 对大规模分布式数据进行处理，类似于Hadoop
  • 二进制数据存储
  • 适合于保存在关系型数据库中的结构化数据

3.Neo4j的数据结构特点

3.1图数据库的基本概念
  • 一个属性图是由顶点（Vertex），边（Edge），标签（Lable），关系类型和属性（Property）组成的有向图。
  • 顶点也称作节点（Node），节点上有属性（键值对）
  • 每个实体都有一个唯一的ID；
  • 每个实体都有零个，一个或多个属性，一个实体的属性键是唯一的；
  • 每个节点都有零个，一个或多个标签，属于一个或多个分组；
  • 每个关系都只有一个类型，用于连接两个节点；
  • 边也称作关系（Relationship）
  • 在图形中，节点和关系是最重要的实体，所有的节点是独立存在的，为节点设置标签，那么拥有相同标签的节点属于一个分组，一个集合；
  • 关系通过关系类型来分组，类型相同的关系属于同一个集合。关系是有向的，关系的两端是起始节点和结束节点，通过有向的箭头来标识方向，节点之间的双向关系通过两个方向相反的关系来标识。节点可有零个，一个或多个标签，但是关系必须设置关系类型，并且只能设置一个关系类型。

如下图所示：5个实体，包括3个结点和两个关系；两个标签：Person和Movie；两个关系类型：ACTED_IN和DIRECTED；name，born，tile等都是属性。

4.参考

作者：悦光阴