Neo4j推出新功能，提升易用性

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，凭借其图数据库的新功能而闪耀。除了图数据科学 (GDS) 的持续优化外，在自动数据建模、后端管理和数据仓库集成方面也进行了改进。因此，原生图数据库为开发人员和数据科学家提供了更轻松的入门体验。

新的 Graph Data Science (GDS) 2.1 版本在库中提供了 65 多个图算法，其中包括新的 K 均值聚类 和 Leiden 用于社区检测。现在可以为 KNN（K 最近邻）和节点相似性算法过滤源节点和目标节点。此外，Neo4j 在图原生 ML 管道方面也提供了改进：它简化了 ML 管道的自动调整，以识别正确的查询参数，从而生成最佳模型。现在可以使用节点回归管道预测数值属性。Python 客户端简化了不熟悉 Cypher 的数据科学家的工作流程。此外，新的 Apache Arrow 集成可用于从外部源进行快速图投影、数据库创建和图导出。因此，用户可以将高达 3000 万个对象/秒的大量数据直接导入和导出到图中。

此外，Neo4j 进一步提升了图数据库的易用性。全新的数据导入器可以导入数据，并以图形方式直观地建模 CSV 文件。无需 Cypher 知识即可完成操作。这种无需编码的解决方案确保了简单的操作体验，并为用户启动自己的项目提供了顺畅的开始。数据可以直观地建模（UI）并将平面文件映射为图形。此功能适用于导入数百万条数据记录。

在 GraphQL 工具箱中，还提供了一个流畅的低代码 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。为了提供更佳的用户体验，Neo4j 还提供了 AuraDB Free：这款免费的云图数据库版本现已提供更高的限制，可容纳 200,000 个节点和 400,000 条边。

新的后端管理工具 OpsManager 可以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、DBMS 和数据库主要指标的仪表盘，以及用于管理的专用 UI 和基于角色的访问控制，有助于集中管理 Neo4j 部署。

借助数据仓库连接器，Neo4j 现在提供了对连接器和语言（Java、JavaScript、Python、.NET、GO）的全面支持。

得益于此连接器，现在可以更轻松地连接任意数据仓库和 Neo4j。支持 Snowflake、Google BigQuery、Amazon RedShift 和 Azure Synapse。

可下载的图片素材（来源 Neo4j）：KNN 算法过滤器 / Leiden 算法

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关于 Neo4j：

Neo4j 是全球领先的图平台。它帮助像 德国糖尿病研究中心、NASA、瑞银 和 戴姆勒 这样的企业丰富现有数据的上下文，从而解决各种规模和复杂性的挑战。用户利用 Neo4j 来推动其行业的持续变革，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、直观的的数据可视化等等。更多信息，请访问 Neo4j.com 和 @Neo4j。

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