世界上的大部分領域實際上都可以建模成圖，而軟體開發人員或是資料庫管理人員卻在辛辛苦苦地將這些圖轉化成關係型資料庫中的表。想像一下，假如你再也不用去做這樣的轉化，假如資料庫的遷移可以變得輕鬆簡單，你願意去接受一個全新的資料庫嗎？圖資料庫就是這樣一個完全不同於關係型資料庫的新型資料庫，它處理的是大規模的數據和不斷變化的需求。 《圖資料庫》系統地介紹了圖資料庫的歷史由來、建模方法、工作原理和一些真實的用戶用例，詳細地說明了圖數據解決的是什麼樣的問題，並以Neo4j資料庫和Cypher查詢語言為例，闡述了圖資料庫的建模方法和領域用例，最後還介紹了圖資料庫的工作原理以及一些實用的圖論算法。本書的三位作者均為Neo4j Technology公司的技術高手，他們對圖資料庫及其解決方案有豐富的經驗，其中一位甚至還是Neo4j圖資料庫的聯合創始人。
基本介紹
- 書名：圖資料庫
- ISBN：978-7-115-37604-6
- 出版社：人民郵電出版社
目錄
第1章 簡介 1
1.1 圖是什麼 1
1.2 圖領域概覽 3
1.2.1 圖資料庫 4
1.2.2 圖計算引擎 5
1.3 圖資料庫的威力 6
1.3.1 性能 6
1.3.2 靈活性 7
1.3.3 敏捷性 7
1.4 小結 7
第2章 關聯數據的存儲選擇 9
2.1 關係型資料庫缺少聯繫 9
2.2 NoSQL資料庫也缺少聯繫 12
2.3 圖資料庫擁抱聯繫 15
2.4 小結 19
第3章 使用圖進行數據建模 21
3.1 模型和目標 21
3.2 屬性圖模型 22
3.3 查詢圖：Cypher簡介 22
3.3.1 Cypher的理念 23
3.3.2 START 24
3.3.3 MATCH 25
3.3.4 RETURN 25
3.3.5 其他Cypher語句 25
3.4 關係建模和圖建模對比 26
3.4.1 系統管理領域中的
關係建模 28
3.4.2 系統管理領域中的
圖建模 31
3.4.3 測試模型 32
3.5 跨域模型 34
3.5.1 創建莎士比亞圖 37
3.5.2 開始查詢 38
3.5.3 聲明查找的信息模式 39
3.5.4 約束匹配 40
3.5.5 處理結果 41
3.5.6 查詢鏈 42
3.6 建模時常見的陷阱 43
3.6.1 電子郵件起源問題域 43
3.6.2 敏感的第一個疊代 43
3.6.3 第二次的魅力 46
3.6.4 發展中的領域 48
3.7 避免反模式 52
3.8 小結 53
第4章 構建基於圖資料庫的
套用 55
4.1 數據建模 55
4.1.1 用應用程式所需的
術語描述模型 55
4.1.2 用節點表示事物，用聯繫
表示結構 56
4.1.3 細粒度聯繫與通用聯繫 57
4.1.4 將事實建模為節點 58
4.1.5 將複雜的值類型表示為
節點 60
4.1.6 時間 60
4.1.7 疊代開發和增量開發 63
4.2 應用程式架構 64
4.2.1 嵌入式與伺服器 64
4.2.2 集群 69
4.2.3 負載均衡 69
4.3 測試72
4.3.1 數據模型的測試驅動
開發 72
4.3.2 性能測試 78
4.4 容量規劃 82
4.4.1 最佳化條件 82
4.4.2 性能 83
4.4.3 冗餘 85
4.4.4 負載 85
4.5 小結 86
第5章 現實世界中的圖 87
5.1 為什麼選擇圖 87
5.2 常見用例 88
5.2.1 社交 88
5.2.2 推薦 89
5.2.3 地理空間 90
5.2.4 主數據管理 90
5.2.5 網路和數據中心管理 90
5.2.6 授權和訪問控制
（通信） 91
5.3 實際示例 92
5.3.1 社交推薦
（專業社交網路） 92
5.3.2 授權和訪問控制 102
5.3.3 地理空間（物流） 109
5.4 小結 122
第6章 圖資料庫的內部結構 123
6.1 原生圖處理 123
6.2 原生圖存儲 125
6.3 用於編程的API 130
6.3.1 核心API 131
6.3.2 核心（或Beans）API 131
6.3.3 遍歷API 132
6.4 非功能型特性 134
6.4.1 事務 134
6.4.2 可恢復性 135
6.4.3 可用性 136
6.4.4 可擴展性 137
6.5 小結 140
第7章 使用圖論預分析 141
7.1 深度優先搜尋和廣度優先
搜尋 141
7.2 使用Dijkstra算法尋找路徑 142
7.3 A*算法 150
7.4 圖論和預測建模 150
7.4.1 三元閉包 151
7.4.2 結構平衡 152
7.5 局部橋 156
7.6 小結 158
附錄 NoSQL概覽 159
