什么是图数据库

Neo4j 图数据库将数据存储为节点、关系和属性，而不是以表格或文档形式。这意味着您可以像在白板上勾勒想法一样组织数据。

由于图数据库不受预定义模型的限制，因此在处理数据时可以采用更灵活的方法和策略。

图 1. 使用 Cypher 匹配模式和关系的视觉方式

工作原理

图数据库通过节点和关系进行结构化。

节点是图中的实体，它们可以

用标签标记，表示它们在领域中的不同角色（例如，Person）。
持有任意数量的键值对作为属性（例如，name）。
被索引并受约束。

关系提供两个节点之间的命名连接（例如，Person - LOVES - Person），它们

必须始终具有起始节点、结束节点和恰好一个类型。
必须有方向。
可以像节点一样拥有属性。
节点可以拥有多种类型的多个关系，而不会牺牲性能。

总而言之，节点和关系是一种高效灵活的数据存储方式，因为它们允许您

在大图中创建深度和广度遍历。
将数据库扩展到数十亿个节点。
设计可以随时间演变的灵活属性图数据模型。

为什么要使用图数据库

项目通常处理大量复杂数据，而图数据库可以成为强大的工具。

还有其他方式可以将数据存储为对象和连接，例如关系型数据库。然而，关系型数据库使用计算成本高昂的 JOIN 操作或交叉查找，这通常与刚性数据模型相关联。

图数据库不使用 JOIN。相反，关系以更灵活的格式与数据元素（节点）一起本地存储，这使得数据遍历的优化和每秒访问数百万个连接成为可能。

此外，许多日常挑战和任务可以从图的角度来看待，因为它允许您

导航深层层次结构。
查找遥远项目之间的隐藏连接。
发现项目之间的相互关系。

如何使用

无论是社交网络还是道路网络，所有网络都可以被结构化为相互连接的关系图。很多时候，项目的问题和挑战都围绕着元素之间的关系，而不是元素本身（例如，如何从 A 到 B，而不是 A 是什么以及 B 是什么）。因此，图可以应用于社会的许多领域和各种各样的项目。

Neo4j 目前被初创企业、教育机构和大型企业广泛使用，涉及金融服务、政府、能源、技术、零售和制造业等多个领域。图在帮助他们开发创新新技术、业务管理、洞察力和收入再生以及整体效率提升方面取得了成功。

您可以在Neo4j 官方网站上找到更多关于用例的信息。

继续学习

如果您想更深入地了解图数据库，可以阅读更多关于图数据库概念的信息，或报名参加 GraphAcademy 的Neo4j 基础课程。

术语表

标签: 将节点标记为命名和索引子集的成员。一个节点可以被分配零个或多个标签。
标签: 标签将节点标记为命名和索引子集的成员。一个节点可以被分配零个或多个标签。
节点: 节点表示图数据模型中的实体或离散对象。节点可以通过关系连接，在属性中存储数据，并按标签分类。
节点: 节点表示图数据模型中的实体或离散对象。节点可以通过关系连接，在属性中存储数据，并按标签分类。
关系: 关系表示图数据模型中节点之间的连接。关系将源节点连接到目标节点，在属性中存储数据，并按类型分类。
关系: 关系表示图数据模型中节点之间的连接。关系将源节点连接到目标节点，在属性中存储数据，并按类型分类。
属性: 属性是用于在节点和关系上存储数据的键值对。
属性: 属性是用于在节点和关系上存储数据的键值对。
集群: 一个 Neo4j 数据库管理系统，它跨越多个协同工作的服务器，以提高容错能力和/或读取可伸缩性。集群中的数据库可以配置为在集群中的服务器之间复制，从而实现读取可伸缩性或高可用性。
集群: 一个 Neo4j 数据库管理系统，它跨越多个协同工作的服务器，以提高容错能力和/或读取可伸缩性。集群中的数据库可以配置为在集群中的服务器之间复制，从而实现读取可伸缩性或高可用性。
图: 一组节点的逻辑表示，其中一些节点对通过关系连接。
图: 一组节点的逻辑表示，其中一些节点对通过关系连接。
模式: 节点和关系的规定属性存在和数据类型。
模式: 节点和关系的规定属性存在和数据类型。
[[数据库模式]]数据库模式: 节点和关系的规定属性存在和数据类型。
索引: 提高数据库读取性能的数据结构。阅读更多关于支持的索引类别。
已索引: 提高数据库读取性能的数据结构。阅读更多关于支持的索引类别。
约束: 约束是一组数据建模规则，可确保数据的一致性和可靠性。查看 Cypher 中可用的约束。
数据模型: 数据模型定义了信息在数据库中的组织方式。一个好的数据模型将使查询和理解数据变得更容易。在 Neo4j 中，数据模型具有图结构。
数据模型: 数据模型定义了信息在数据库中的组织方式。一个好的数据模型将使查询和理解数据变得更容易。在 Neo4j 中，数据模型具有图结构。