Neo4j：权威指南

前言

本作品已使用人工智能进行翻译。欢迎您提供反馈和意见：[e-mail]

图形数据库为成千上万企业的关键任务应用提供了支持，实现了从推荐引擎和欺诈检测到供应链优化和知识图谱的一切功能。Neo4j 作为这一领域的先驱和目前领先的图形平台，在这一演变中发挥着关键作用。企业越来越多地转向基于图的解决方案，以便从其连接的数据中获取更深入的见解。然而，对于许多涉足图形世界的团队来说，从概念到生产的过程仍然充满挑战。

无论您是想提高 Cypher 查询的性能、为您的图形建模以支持不同的用例，还是想符合企业的安全要求，本书都是您通往生产准备就绪之路的良师益友。在这些页面中，你会发现一系列实用、简洁的课程，旨在帮助你解决Neo4j在现实世界中遇到的挑战。这些课程以世界各地成功的 Neo4j 部署中经过实践检验的策略为基础。

此外，随着生成式人工智能的爆炸式发展，知识图谱的应用越来越广泛，对实际实施指导的需求也前所未有。从快速的概念验证实施到全面的生产系统，我们将成为您的向导，帮助您走向成功。一路上，我们将探讨常见的陷阱，讨论不同方法背后的权衡，并帮助您构建强大的解决方案，以满足现代企业架构的需求。

读完本书后，您将清楚地了解哪些特性使本地图数据库成为最佳技术选择（与多模型数据库相比），以及图建模模式对系统内存、CPU 使用率、性能、速度和业务 SLA 的影响。您将能够在概念验证阶段做出切实可行的决策，以实现价值最大化，然后在过渡到生产阶段时重新审视和修改这些决策。你还将了解在企业规模的生产中运行 Neo4j 所需的条件，包括如何配置备份和日志，以及如何规划集群的运行。

我们撰写本书的原因

图形数据库领域相对年轻。作为该领域最早的从业者之一，几十年来，我们一直与对使用图形，尤其是Neo4j感兴趣的组织和个人保持联系。我们总是亲力亲为，培训大型和小型团队，评估图形用例，设计和审查图形架构，开展建模会议，以及提高查询性能。我们从图形顾问做起，后来成为 GraphAware 的 Hume（一个互联数据分析平台）构思和构建团队的重要成员。这些经验非常宝贵。由于图形的特性，每项挑战都是不同的，总有新的东西需要学习。我们认为是时候与所有希望将 Neo4j 纳入企业架构并投入生产的人分享我们的经验了。

我们相信，学习图形理论知识的最佳实践方式是在实际应用中实施图形解决方案。尽管有大量的文档资料，我们还是观察到了在各种组织中重复出现的常见错误和麻烦，这促使我们更倾向于通过试验和错误来分享知识。这就是为什么在本书中，我们会引导你尝试一种看似自然的方法来解决问题，然后告诉你为什么这不是一个好主意。这样就能巩固概念；你就不会重复这些错误，也能理解建议背后的真正原因。

我们祝愿你在制图之路上一切顺利。更重要的是，我们希望你能体验到我们在使用图形时所感受到的快感。

这本书适合你吗？

让我们从本书不适合或暂时不适合的读者开始：如果你是图和Neo4j的新手，我们建议你在完成初级课程或使用过几次图之后再来看这本书。GraphAcademy是一个很好的起点。

本书的内容面向中高级图数据库和 Neo4j 用户。如果你是数据工程师或经验丰富的开发人员，你应该已经能够将数据摄取到图中并使用 Cypher 进行查询。如果你是数据科学家，你应该已经尝试过一些图数据科学算法。对于架构师、首席工程师和运维工程师来说，你应该拥有将图数据库集成到非生产或概念验证环境中的一些经验，并对数据库进行设置、管理和监控。

基本上，如果你现在正在使用Neo4j，并且已经投入生产但遇到了问题，或者你正在规划通往生产的道路，本书就是为你准备的。 ...