【存储中间件】Neo4J图数据库超详细教程（一）：相关介绍、特点及优势、数据模型、软件安装

文章目录

• Neo4J超详细教程
• 一、Neo4J相关介绍
• • 1.为什么需要图数据库
  • • 方案1：Google+
    • 方案2：Facebook
  • 2.特点和优势
  • 3.什么是Neo4j
  • 4.Neo4j数据模型
  • • 图论基础
    • 属性图模型
    • Neo4j的构建元素
  • 5.软件安装

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Neo4J超详细教程

一、Neo4J相关介绍

1.为什么需要图数据库

随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系

网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长，

急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。

世界上很多著名的公司都在使用图数据库，比如：

• 社交领域：Facebook, Twitter，Linkedin用它来管理社交关系，实现好友推荐
• 零售领域：eBay，沃尔玛使用它实现商品实时推荐，给买家更好的购物体验
• 金融领域：摩根大通，花旗和瑞银等银行在用图数据库做风控处理
• 汽车制造领域：沃尔沃，戴姆勒和丰田等顶级汽车制造商依靠图数据库推动创新制造解决方案
• 电信领域：Verizon, Orange和AT&T 等电信公司依靠图数据库来管理网络，控制访问并支持客户
  360
• 酒店领域：万豪和雅高酒店等顶级酒店公司依使用图数据库来管理复杂且快速变化的库存
  图数据库并非指存储图片的数据库，而是以图数据结构存储和查询数据。

图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库，其数据存储结构和数据查询方式都是以图论为基础的，

图数据库主要用于存储更多的连接数据.

图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象图论中的图是由若干给定的点及连

接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，

用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。

方案1：Google+

使用 Google+（GooglePlus）应用程序来了解现实世界中 Graph 数据库的需求。 观察下面的图表。

在这里，我们用圆圈表示了 Google+应用个人资料。

在上图中，轮廓"A"具有圆圈以连接到其他轮廓：家庭圈（B，C，D）和朋友圈（B，C）。

再次，如果我们打开配置文件"B"，我们可以观察以下连接的数据。

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 数据库中存储这种更多连接的数据，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更连接的数据，我们应该选择一个流行的图数据库。

图形DBMS非常容易地存储这种更多连接的数据。 它将每个配置文件数据作为节点存储在内部，它与相邻节点连接的节点，它们通过关系相互连接。

他们存储这种连接的数据与上面的图表中的相同，这样检索或遍历是非常容易和更快的。

方案2：Facebook

利用 Facebook 应用程序了解现实世界中 Graph 数据库的需求。

在上面的图中，Facebook Profile"A"已经连接到他的朋友，喜欢他的一些朋友，发送消息给他的一些朋友，跟随他喜欢的一些名人。

这意味着大量的连接数据配置文件A.如果我们打开其他配置文件，如配置文件B，我们将看到类似的大量的连接数据。

注- 通过观察上述两个应用程序，它们有很多更多的连接数据。 它是非常容易存储和检索，这种更连接的数据与图形数据库。

2.特点和优势

关系查询性能对比 在数据关系中心，图形数据库在查询速度方面非常高效，即使对于深度和复杂的查询也是如此。在关系型数据库和图数据库(Neo4j)之间进行了实验：在一个社交网络里找到最大深度为5的朋友的朋友，他们的数据集包括100万人，每人约有50个朋友。

实验结果如下：

对比关系型数据库

各种NOSQL对比

分类	数据模型	优势	劣势	举例
键值对数据库	哈希表	查找速度快	数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据	Redis
列存储数据库	列式数据存储	查找速度快；支持分布横向扩展；数据压缩率高	功能相对受限	HBase
文档型数据库	键值对扩展	数据结构要求不严格；表结构可变；不需要预先定义表结构	查询性能不高，缺乏统一的查询语法	MongoDB
图数据库	节点和关系组成的图	利用图结构相关算法(最短路径、节点度关系查找等)	可能需要对整个图做计算，不利于图数据分布存储	Neo4j

3.什么是Neo4j

Neo4j是一个开源的NoSQL图形数据库，2003 年开始开发，使用 scala和java 语言，2007年开始发布。

• 是世界上最先进的图数据库之一，提供原生的图数据存储，检索和处理；
• 采用属性图模型（Property graph model），极大的完善和丰富图数据模型；
• 专属查询语言 Cypher，直观，高效；

官网： https://neo4j.com/

Neo4j的特性：

• SQL就像简单的查询语言Neo4j CQL
• 它遵循属性图数据模型
• 它通过使用Apache Lucence支持索引
• 它支持UNIQUE约束
• 它包含一个用于执行CQL命令的UI：Neo4j数据浏览器
• 它支持完整的ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）规则
• 它采用原生图形库与本地GPE（图形处理引擎）
• 它支持查询的数据导出到JSON和XLS格式
• 它提供了REST API，可以被任何编程语言（如Java，Spring，Scala等）访问
• 它提供了可以通过任何UI MVC框架（如Node JS）访问的Java脚本
• 它支持两种Java API：Cypher API和Native Java API来开发Java应用程序

Neo4j的优点：

• 它很容易表示连接的数据
• 检索/遍历/导航更多的连接数据是非常容易和快速的
• 它非常容易地表示半结构化数据
• Neo4j CQL查询语言命令是人性化的可读格式，非常容易学习
• 使用简单而强大的数据模型
• 它不需要复杂的连接来检索连接的/相关的数据，因为它很容易检索它的相邻节点或关系细节没有
  连接或索引

4.Neo4j数据模型

图论基础

图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。

在图论中，我们可以表示一个带有圆的节点，节点之间的关系用一个箭头标记表示。

最简单的可能图是单个节点：

我们可以使用节点表示社交网络（如Google+（GooglePlus）个人资料），它不包含任何属性。向

Google+个人资料添加一些属性：

在两个节点之间创建关系：

此处在两个配置文件之间创建关系名称"跟随"。 这意味着 Profile-I 遵循 Profile-II。

属性图模型

Neo4j图数据库遵循属性图模型来存储和管理其数据。

• 属性图模型规则
• 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：单向和双向。
• 每个关系包含"开始节点"或"从节点"和"到节点"或"结束节点"

在属性图数据模型中，关系应该是定向的。如果我们尝试创建没有方向的关系，那么它将抛出一个错误消息。在Neo4j中，关系也应该是有方向性的。如果我们尝试创建没有方向的关系，那么Neo4j会抛出一个错误消息，"关系应该是方向性的"。

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，它以图的形式存储数据。Neo4j使用本机GPE（图形处理引擎）来使用它的本机图存储格式。

图数据库数据模型的主要构建块是：

• 节点
• 关系
• 属性

简单的属性图的例子：

这里我们使用圆圈表示节点。 使用箭头表示关系，关系是有方向性的。 我们可以用Properties（键值

对）来表示Node的数据。 在这个例子中，我们在Node的Circle中表示了每个Node的Id属性。

Neo4j的构建元素

Neo4j图数据库主要有以下构建元素：

• 节点
• 属性
• 关系
• 标签
• 数据浏览器

有一个或多个标签，用于描述其在图表中的作用
属性

属性（Property）是用于描述图节点和关系的键值对。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
• 属性是命名值，其中名称（或键）是字符串
• 属性可以被索引和约束
• 可以从多个属性创建复合索引

关系

关系（Relationship）同样是图数据库的基本元素。当数据库中已经存在节点后，需要将节点连接起来构成图。关系就是用来连接两个节点，关系也称为图论的边(Edge) ,其始端和末端都必须是节点，关系不能指向空也不能从空发起。关系和节点一样可以包含多个属性，但关系只能有一个类型(Type) 。

关系连接两个节点关系是方向性的节点可以有多个甚至递归的关系

关系可以有一个或多个属性（即存储为键/值对的属性）

基于方向性，Neo4j关系被分为两种主要类型：

• 单向关系
• 双向关系

标签

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标签。

标签用于将节点分组一个节点可以具有多个标签

对标签进行索引以加速在图中查找节点

本机标签索引针对速度进行了优化

Neo4j Browser

一旦我们安装Neo4j，我们就可以访问Neo4j数据浏览器

5.软件安装

下载地址：https://neo4j.com/download-center/

安装方式：

• Neo4j Enterprise Server
• Neo4j Community Server
• Neo4j Desktop

下载相关软件

解压缩即可

相关的指令

console: 直接启动 neo4j 服务器

install-service | uninstall-service | update-service ： 安装/卸载/更新 neo4j 服务

start/stop/restart/status: 启动/停止/重启/状态

-V 输出更多信息

进入到bin目录，执行

neo4j console

在浏览器中访问http://localhost:7474

使用用户名neo4j和默认密码neo4j进行连接，然后会提示更改密码。

Neo4j Browser是开发人员用来探索Neo4j数据库、执行Cypher查询并以表格或图形形式查看结果的工

具。

当然也可以通过 Docker 来安装

拉取镜像

docker pull neo4j:3.5.22-community

运行镜像

docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 --name neo4j \
-e "NEO4J_AUTH=neo4j/123456" \
-v /usr/local/soft/neo4j/data:/data \
-v /usr/local/soft/neo4j/logs:/logs \
-v /usr/local/soft/neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf \
-v /usr/local/soft/neo4j/import:/var/lib/neo4j/import \
neo4j:3.5.22-community