Neo4j 新增功能以提升可用性

图数据科学 (GDS)、数据导入器和 OpsManager 简化了图技术和图分析的入门

慕尼黑，2022 年 8 月 16 日 – Neo4j®，全球领先的图技术提供商，以图数据库新功能亮相。除了对图数据科学 (GDS) 的持续优化外，还在自动数据建模、后端管理和数据仓库集成方面进行了改进。这使得原生图数据库为开发者和数据科学家都提供了更简便的入门体验。

新的图数据科学 (GDS) 2.1 版本在其库中提供了超过 65 种图算法——包括新增的用于社区检测的 K-means 聚类和 Leiden 算法。现在可以为 KNN (K-Nearest Neighbor) 和 Node Similarity 算法过滤源节点和目标节点。此外，Neo4j 在图原生 ML 流水线方面提供了改进：例如，它简化了 ML 流水线的自动调优，以识别正确的查询参数来生成最佳模型。通过节点回归流水线现在可以预测数值属性。Python 客户端简化了不熟悉 Cypher 的数据科学家工作流程。此外，新增了 Apache Arrow 集成，用于从外部源进行快速图投影、数据库创建和图导出。用户可以直接以高达每秒 3000 万个对象的速度将海量数据导入和导出图数据库。

此外，Neo4j 进一步提升了图数据库的可用性。新的数据导入器（Data Importer）支持数据导入以及将 CSV 文件可视化建模为图。无需具备 Cypher 知识。这种无代码解决方案确保了操作简便，并能顺畅地启动自己的项目。数据可以直观地建模 (UI)，并将平面文件映射为图。此功能设计用于导入数百万个数据集。

GraphQL 工具箱中还提供了流畅的低代码 UI，用于原型设计和探索 GraphQL 模式。这使得可以直接在可视化工具 Neo4j Bloom 中探索图算法。为了更高的用户友好性，Neo4j 还提供了 AuraDB Free：这个免费的云图数据库版本现在提供更高的限制，支持 20 万个节点和 40 万条边。

新的后端管理工具 OpsManager 帮助数据库管理员监控图数据库的负载，检查内存使用情况，从而快速做出决策。一个包含操作系统、数据库管理系统和数据库关键指标的仪表盘，以及用于管理和基于角色的访问控制的专用 UI，有助于集中管理 Neo4j 部署。

借助 Data Warehouse 连接器，Neo4j 现在提供对连接器和语言（Java、JavaScript、Python、.NET、GO）的全面支持。

借助连接器，数据可以在任意 Data Warehouse 和 Neo4j 之间更轻松地连接。支持 Snowflake、Google BigQuery、Amazon RedShift 和 Azure Synapse。

更多关于各个产品的信息请访问 https://neo4j.ac.cn/product/

图片资料下载（来源：Neo4j）：KNN 算法筛选器 / Leiden 算法

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关于 Neo4j：

Neo4j 是全球领先的图平台。它帮助诸如 Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V.、NASA、UBS 和 Daimler 等公司用上下文丰富现有数据，从而解决任何规模或复杂性的挑战。用户利用 Neo4j 可持续地改变其行业，例如遏制金融欺诈和网络犯罪、优化全球网络、加速研究或提供更好的推荐。Neo4j 提供实时事务处理、先进的 AI/ML、直观的数据可视化等。更多信息请访问 Neo4j.com 和 @Neo4j。

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