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

前言



　　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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