Neo4j:相遇在数据库之海

哈啰，各位小伙伴，这里是每天进步一点点的花栗鼠小K

“转眼研究生余额不到30天了，回顾这两年来的研究生生活，简直精彩到了极致，两年时间比大学四年都丰富。不过玩归玩的，在学业上咱也没落下。犹记导师第一次组会，要求我们每人找一个 NoSQL 数据库研究透，第一次听到这个名词时，我还有点懵逼，于是就迷迷糊糊地挑选了 Neo4j 作为我要研究的数据库。”

呐，接下来呢，小K将带领大家一步步去了解、认识什么是 Neo4j

开始之前，照例先科普，什么是 NoSQL

NoSQL ，指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称,具有非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式等特征

NoSQL 用于超大规模数据的存储。像 Google 或 Facebook 每天为用户收集万亿比特的数据。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

非关系型数据库和关系型数据库在性能的区别，可以用一张表来描述

NoSQL 和 SQL 的应用上的区别，可以概括如下

SQL 数据库适合那些需求确定和对数据完整性要求严格的项目。NoSQL 数据库适用于那些对速度和可扩展性比较看重的那些不相关的，不确定和不断发展的需求。简单来说就是：

• SQL 是精确的。 它最适合于具有精确标准的定义明确的项目。典型的使用场景是在线商店和银行系统。
• NoSQL 是多变的。 它最适合于具有不确定需求的数据。典型的使用场景是社交网络，客户管理和网络分析系统。

在理解了上述理论的基础上，我们开始进入正题

什么是Neo4j

Neo4j 是一个世界领先的开源的、无 schema 、没有 SQL 的图形数据库，是一个高性能的 NoSQL 图形数据库，在2020年10月份的DB-Engines NoSQL排行榜中位列第八，在图数据库中位列首位，热度还在持续上升中。Neo 技术是由Java语言完全开发的,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。

为什么需要图数据库

如果我们使用 RDBMS 数据库来存储多元连接的数据，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，图数据库提高了应用程序性能。

比如，下面这个 Google+ 的例子：

黄色圆圈表示 Google plus 的个人应用资料，角色 A 连接到两个圈子：家庭圈（B,C,D)和朋友圈（X,Y)

进入角色 B ，又会有如下联系：

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 数据库中存储这种多元连接数据，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多元连接数据，我们应该选择一个图数据库。

如今，大多数社交网络应用程序（如 Facebook，Google +，LinkedIn，Twitter，Yamme 等）和视频托管应用程序（如 Google YouTube，Flickr，Yahoo Video 等）都在使用多元连接数据，这在一定程度上促进了图数据库的发展。

Neo4j的特点

1. Neo4j 的特点
• Neo4j CQL 语言就像是复杂化的 SQL 语言
• 遵循属性图数据模型
• 包含一个用于执行 CQL 命令的 UI 界面：Neo4j 数据浏览器
• 支持完整的 ACID 规则
• 采用原生图形库与本地 GPE （图形处理引擎）
• 提供了REST API，能被任何编程语言（如 Java，python，Scala 等）访问
• 提供了可以通过任何 UI MVC 框架（如 Node JS）访问的 Java 脚本
2. Neo4j 的优势
• 很容易表示连接的数据
• 检索、遍历、导航多元连接数据非常容易和快速
• 非常容易地表示半结构化数据
• Neo4j CQL 有人性化的可读格式，非常容易学习
• 使用简单而强大的数据模型
• 很容易检索它的相邻节点或关系细节没有连接或索引

Neo4j的模型

Neo4j 使用属性图数据模型，依照该模型来存储和管理其数据。

1. 属性图模型的规则

   属性图模型中，关系是定向的。如果创建没有方向的关系，将抛出错误消息。So，在 Neo4j 中，创建关系时，一定要指明方向。

   Neo4j 图数据库将其所有数据存储在节点和关系中。我们不需要任何额外的 RDBMS 数据库或 NoSQL 数据库来存储 Neo4j 数据库数据。它以图形的形式存储其数据的本机格式。

• 表示节点、关系和属性中的数据
• 节点和关系都包含属性
• 关系连接节点
• 属性是键值对
• 节点用圆圈表示，关系用方向键表示
• 关系具有方向：单边和双边
• 每个关系包含“开始节点”和“结束节点”

2. 图数据库数据模型的主要组件

• 节点
• 关系
• 属性

看一个简单的属性图的例子

使用圆圈表示节点。使用箭头的关系。关系是有方向性的。可以用 Properties （键值对）来表示 Node 的数据，比如圆圈中的数字，在实际语句中就是{ ID:number }

图形理论基础

图形是一组节点和连接这些节点的关系。图形以属性的形式将数据存储在节点和关系中。属性是用于表示数据的键值对。

以 Google plus 为例

最简单的图：单个节点

这个节点不包含任何属性

这里使用键值对，添加一些属性。

两个节点构成的图

在两个节点之间创建一个“Follows”关系

稍微复杂的图

这里节点用关系连接。关系是单向或双向的。

• 从 PQR 到 XYZ 的关系是单向关系。
• 从 ABC 到 PQR 的关系是双向关系。

最后可能处理这样的图（头皮发麻）

构建模块

Neo4j 图数据库主要有以下构建块：节点、属性、关系、标签、数据浏览器

• 节点

  节点是图表的基本单位。它包含具有键值对的属性，如下所示

  

  这里Node Name =“Employee”，它包含一组属性作为键值对

• 属性

  属性是用于描述图节点和关系的键值对

  Key =值

  其中Key是一个字符串

  值可以通过使用任何Neo4j数据类型来表示

• 关系

  

  像节点一样，关系也可以包含属性作为键值对

• 标签

  Label将一个公共名称与一组节点或关系相关联。 节点或关系可以包含一个或多个标签。我们可以为现有节点或关系创建新标签。我们可以从现有节点或关系中删除现有标签。

  上图中，我们可以观察到有两个节点。

  左侧节点都有一个标签：“Minister”，而右侧节点都有一个标签：“Monarch”。

  这两个节点之间的关系，也有一个标签：“follows”

• Neo4j 数据浏览器

  一旦我们安装 Neo4j ，我们可以访问 Neo4j 数据浏览器使用以下 URL

  http://localhost:7474/browser/

  

  Neo4j 数据浏览器用于执行 CQL 命令并查看输出输出。

  这里我们需要在美元提示符处执行所有 CQL 命令：“$”,然后单击“执行”按钮运行命令。

  使用“VI视图”按钮以图形格式查看结果。

  使用“网格视图”按钮在网格视图中查看结果。下图在“网格视图”格式中显示相同的结果。

  当我们使用“网格视图”查看我们的查询结果时，我们可以将它们导出为两种不同格式的文件。

  

  单击“导出CSV”按钮以 csv 文件格式导出结果

  

  点击“导出 JSON ”按钮导出JSON  文件格式的结果

  

  但是，如果我们使用“UI视图”查看我们的查询结果，我们可以将它们导出到一个文件，只有一种不同的格式：JSON。

1. 欺诈检测与分析

   通过图分析可以清楚地知道洗钱网络及相关嫌疑，例如对用户所使用的账号、发生交易时的 IP 地址、MAC 地址、手机 IMEI 号等进行关联分析。

2. 推荐引擎和产品推荐系统

   由图支持的推荐引擎通过实时利用大量连接来帮助公司个性化产品，内容和服务。

3. 社交媒体和社交网络图

   使用图形数据库为社交网络应用程序提供支持时，可以轻松利用社交关系或根据活动推断关系。

4. 身份和访问管理

   使用图形数据库进行身份和访问管理时，可以快速有效地跟踪用户，资产，关系和授权。

5. 零售

   Neo4j 支持实时产品推荐引擎，客户体验个性化以及零售商的供应链管理。

6. 知识图

   知识图可确保搜索结果在上下文上与您的需求相关，但这仅仅是开始

总结

本篇是小K在学习 Neo4j 的过程中总结的一些资料，是对 Neo4j 整体情况的概述，算是入门的一些基础知识。接下来将会由浅入深逐步带领大家领略 Neo4j的惊艳之处。

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