图数据库

Neo4j学习2：概念、数据展示、CQL使用概念节点：关系、属性的数据节点、关系都含有各自的属性关系连接节点属性是键值对节点用圆圈表示、关系用方向连接节点

Neo4j学习4：数据导入官方文档： https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/clauses/load-csv/ 支持云导入、以及固定位置文件目录的离线导入

Neo4j学习3：Java连接图库并执行CQL依赖（图数据库本身）： https://mvnrepository.com/artifact/org.neo4j/neo4j 依赖（连接图数据库的工具，类似JDBC）： https://mvnrepository.com/artifact/org.neo4j.driver/neo4j-java-driver 官方使用文档： https://neo4j.com/docs/java-manual/current/install/ 作用：官方自己写的一套图数据库连接查询Java工具

Neo4j学习1：概述、安装作用：基于图数据模型，将数据表示为节点（Nodes）、关系（Relationships）和属性（Properties）官网： https://neo4j.com/ 官方安装指导手册： https://neo4j.com/docs/operations-manual/current/installation/

qKnow 知识平台商业版 v2.6.1 正式发布：移除对第三方 LLM 应用框架的依赖，一次真正走向自主可控的里程碑升级在大模型快速演进的今天，真正拉开产品差距的，不只是模型效果，而是系统的独立性、可控性与可持续演进能力。

初探Nebula Graph核心架构设计图数据结构天然适配风控场景的关联关系建模————将用户、商户、设备、账户等实体抽象为 “点”，注册登录、交易支付、设备绑定等行为抽象为 “边”，可直观呈现复杂风险网络，而随着互联网与金融业务发展，风控图谱已突破千亿顶点、万亿边规模，且需支持毫秒级多跳查询、灵活关联遍历等高频需求，传统关系型数据库的多表 join 操作在多跳查询时性能呈指数级衰减，NoSQL 数据库缺乏原生图语义支持，传统图数据库难以兼顾超大规模存储与高并发查询，这一痛点催生了高性能分布式图数据库的需求，Nebula Graph 凭借存算分

大数据存储域——图数据库系统本文主要介绍了 JanusGraph 图数据库系统。阐述了其特点、优势、劣势以及与其他数据库的对比。还列举了影响其性能的关键因素，如后端数据库选择、索引设计等，并提供了企业使用 JanusGraph 的真实案例，如支付公司风控、银行反欺诈等场景，展示了其在不同场景下的数据量、查询延迟等指标。

全面掌握 Py2neo 与 Neo4j：从容器化部署到高级应用实战在现代数据驱动应用中，图数据库因其卓越的关系处理能力而愈发重要。本文将全面介绍如何使用 Py2neo 这一强大的 Python 库与 Neo4j 图数据库进行交互，并详细讲解基于 Docker 的 Neo4j 容器化部署方案。

查询语言的进化：SQL之后，为什么是GQL？数据世界正在改变数据是现代世界的核心驱动力。在数据驱动的世界里，查询语言就像人与数据沟通的桥梁。如何高效地获取、操作和理解数据，取决于查询语言的演进。

基于MySQL实现基础图数据库图数据库是一种用于存储和查询具有复杂关系的数据的数据库。在这种数据库中，数据被表示为节点（实体）和边（关系）。图数据库的核心优势在于能够快速地查询和处理节点之间的关系。

NebulaGraph study notes[1]

数据驱动 AI 时代：数据库行业的技术跃迁与生态重构在数据驱动的 AI 战场，真正的决胜武器不是复杂精妙的算法模型，而是深埋在企业核心系统中的高维数据网络（图）。

水中加点糖

各种数据库，行式、列式、文档型、KV、时序、向量、图究竟怎么选？慕然回首，发现这些年来涌现出了许多类型的数据库，今天抽空简单回顾一下，以便于后面用到时能快速选择。关系型数据库（RDBMS），我们常说的数据库就是指的关系型数据库。它的全称是关系型数据库管理系统（Relational Database Management System）。在关系型数据库中，数据以类似二维表格的方式以行式存储，表与表之间使用外键进行关联。

回答 | 图形数据库neo4j社区版可以应用小型企业嘛？刚在知乎上看到了一个提问，挺有意思，于是乎，贴到这里再简聊一二。当然可以，不过成本问题不容小觑。另外还有性能上的考量。

老马啸西风

Neo4j GDS-09-neo4j GDS 库中路径搜索算法实现Neo4j APOC-01-图数据库 apoc 插件介绍Neo4j GDS-01-graph-data-science 图数据科学插件库概览

Neo4j【环境部署 03】插件APOC和ALGO配置使用实例分享（网盘分享3.5.5兼容版本插件）由于 JDK 版本限制安装的 Neo4j 的版本为 3.5.5以下插件的使用都是基于这个版本的。Neo4j 及插件网盘分享：

图数据库 | 19、高可用分布式设计（下）相信大家对分布式系统设计与实现的复杂性已经有了一定的了解，本篇文章对分布式图数据库系统中最复杂的一类系统架构设计进行探索，即水平分布式图数据库系统（这个挑战也可以泛化为水平分布式图数据仓库、图湖泊、图中台或任何其他依赖图存储、图计算及图查询组件而形成的系统）。

图数据库 | 18、高可用分布式设计（中）上文我们聊了在设计高性能、高可用图数据库的时候，从单实例、单节点出发，一般有3种架构演进选项：主备高可用，今天我们具体讲讲分布式共识，以及大规模水平分布式。

圆周率的后六位

图数据库调研下面介绍几种流行的图数据库，看了好多文章得到的一些建议。1. ‌Neo4j‌：（推荐）这是一款开源的图数据库管理系统，广泛应用于社交网络、推荐引擎和知识图谱等领域。Neo4j以其高性能的图处理能力和灵活的图数据模型著称，支持ACID事务，并提供强大的查询语言Cypher。其高效的图结构存储方式和广泛的社区支持使其成为许多企业和开发者的首选。历史悠久且长期处于图数据库领域的主力地位，其功能强大，性能也不错，单节点的服务器可承载上亿级的节点和关系。社区版最多支持 320 亿个节点、320 亿个关系和 64

图数据库 | 11、图数据库架构设计——高性能图存储架构(下)在上篇内容中，老夫着重讲了高性能图存储系统的特点，咱们继续往下讲重点——高性能存储架构的设计思路！！首先呢，存储架构以及核心数据结构的设计思路通常围绕如下4个维度来进行：