精通Neo4j

第1章 Neo4j圖數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)
1.1 圖數(shù)據(jù)庫背景知識
1.1.1 圖數(shù)據(jù)庫歷史
1.1.2 圖數(shù)據(jù)庫應(yīng)用領(lǐng)域
1.1.3 主流圖數(shù)據(jù)庫介紹
1.2 圖數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)概念
1.2.1 圖數(shù)據(jù)模型
1.2.2 圖計(jì)算引擎
1.3 圖數(shù)據(jù)庫與關(guān)系數(shù)據(jù)庫的對比
1.3.1 關(guān)系數(shù)據(jù)庫的弊端
1.3.2 圖數(shù)據(jù)模型的優(yōu)勢
1.4 圖數(shù)據(jù)庫與其他NoSQL數(shù)據(jù)庫的對比
1.4.1 其他NoSQL數(shù)據(jù)庫的弊端
1.4.2 將鍵值對存儲與圖數(shù)據(jù)庫相關(guān)聯(lián)
1.4.3 將文檔存儲與圖數(shù)據(jù)庫相關(guān)聯(lián)
1.5 Neo4j概述
1.6 Neo4j版本升級與變化
1.7 Neo4j的體系結(jié)構(gòu)
1.7.1 免索引鄰接
1.7.2 Neo4j底層存儲結(jié)構(gòu)
1.7.3 Neo4j的遍歷方式
1.7.4 Neo4j的存儲優(yōu)化
1.8 Neo4j版本全貌
1.8.1 Neo4j
1.8.2 Neo4j
1.8.3 Neo4j
1.8.4 Neo4j社區(qū)版
1.8.5 Neo4j企業(yè)版
第2章 Neo4j基礎(chǔ)入門
2.1 Neo4j的安裝部署
2.1.1 Neo4j安裝包的下載
2.1.2 在各個(gè)操作系統(tǒng)上的安裝
2.1.3 Neo4j的啟動
2.2 Neo4j管理平臺的使用
2.2.1 Neo4j
2.2.2 Web管理平臺的使用
2.2.3 cypher-shell命令的使用
2.3 Neo4j圖數(shù)據(jù)中基本元素與概念
2.3.1 節(jié)點(diǎn)
2.3.2 關(guān)系
2.3.3 屬性
2.3.4 路徑
2.3.5 遍歷
2.4 官方入門實(shí)例介紹
2.4.1 創(chuàng)建圖數(shù)據(jù)
2.4.2 檢索節(jié)點(diǎn)
2.4.3 查詢關(guān)系
2.4.4 思考與練習(xí)
2.4.5 清空數(shù)據(jù)庫
2.5 批量導(dǎo)入工具的使用
2.5.1 ETL導(dǎo)入工具的使用
2.5.2 獲取CSV文件
2.5.3 使用Load
2.5.4 使用neo4j-import工具導(dǎo)入到Neo4j
第3章 Neo4j之Cypher
3.1 Cypher概述
3.1.1 Cypher是什么
3.1.2 模式（Patterns）
3.1.3 查詢和更新圖
3.1.4 事務(wù)
3.1.5 唯一性
3.1.6 兼容性
3.2 基本語法
3.2.1 類型
3.2.2 表達(dá)式
3.2.3 變量
3.2.4 參數(shù)
3.2.5 運(yùn)算符
3.2.6 注釋
3.2.7 模式
3.2.8 列表
3.2.9 空值
3.3 語句
3.3.1 MATCH語句
3.3.2 OPTIONAL
3.3.3 WHERE語句
3.3.4 START語句
3.3.5 Aggregation語句
3.3.6 LOAD
3.3.7 CREATE語句
3.3.8 MERGE語句
3.3.9 SET語句
3.3.10 DELETE語句
3.3.11 REMOVE語句
3.3.12 FOREACH語句
3.3.13 CREATE
3.3.14 RETURN語句
3.3.15 ORDER
3.3.16 LIMIT語句
3.3.17 SKIP語句
3.3.18 WITH語句
3.3.19 UNWIND語句
3.3.20 UNION語句
3.3.21 CALL語句
3.4 函數(shù)
3.4.1 斷言函數(shù)
3.4.2 標(biāo)量函數(shù)
3.4.3 列表函數(shù)
3.4.4 數(shù)學(xué)函數(shù)
3.4.5 字符串函數(shù)
3.4.6 自定義函數(shù)
3.5 索引
3.5.1 簡介
3.5.2 創(chuàng)建索引
3.5.3 列出索引
3.5.4 刪除索引
3.5.5 未來的索引
3.6 全文索引
3.6.1 創(chuàng)建全文索引
3.6.2 基于全文索引的查詢
3.6.3 刪除全文索引
3.7 約束
3.7.1 簡介
3.7.2 創(chuàng)建約束
3.7.3 刪除約束
3.7.4 列出約束
3.8 數(shù)據(jù)庫管理
3.8.1 列出數(shù)據(jù)庫
3.8.2 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫（僅企業(yè)版）
3.8.3 更改數(shù)據(jù)庫
3.8.4 停止數(shù)據(jù)庫
3.8.5 啟動數(shù)據(jù)庫
3.8.6 刪除數(shù)據(jù)庫
3.8.7 WAIT選項(xiàng)（僅企業(yè)版）
3.8.8 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫別名（僅企業(yè)版）
3.8.9 更改數(shù)據(jù)庫別名（僅企業(yè)版）
3.8.10 刪除數(shù)據(jù)庫別名
3.9 查詢調(diào)優(yōu)
3.9.1 Cypher查詢選項(xiàng)
3.9.2 查詢性能分析
3.9.3 索引使用
3.9.4 基礎(chǔ)查詢調(diào)優(yōu)舉例
3.9.5 高級查詢調(diào)優(yōu)舉例
3.9.6 USING語句
3.10 執(zhí)行計(jì)劃
3.10.1 執(zhí)行計(jì)劃運(yùn)算符詳細(xì)介紹
3.10.2 Expand
3.10.3 組合運(yùn)算符
3.10.4 行運(yùn)算符
3.10.5 更新運(yùn)算符
3.10.6 最短路徑規(guī)劃
第4章 Neo4j程序開發(fā)
4.1 Neo4j開發(fā)入門
4.1.1 Java嵌入式開發(fā)模式
4.1.2 各語言驅(qū)動包開發(fā)模式
4.2 Java
4.2.1 Java開發(fā)前的準(zhǔn)備工作
4.2.2 創(chuàng)建Neo4j圖實(shí)例
4.2.3 圖數(shù)據(jù)遍歷功能
4.2.4 數(shù)據(jù)索引
4.2.5 用戶自定義過程
4.2.6 用戶自定義函數(shù)
4.2.7 用戶自定義聚合函數(shù)
4.2.8 事務(wù)管理
4.2.9 使用Java在線備份Neo4j
4.2.10 使用JMX監(jiān)控Neo4j
4.3 各語言驅(qū)動包開發(fā)模式
4.3.1 驅(qū)動開發(fā)入門
4.3.2 客戶端應(yīng)用
4.3.3 Cypher語句工作流
4.3.4 數(shù)據(jù)類型
4.3.5 異常和錯(cuò)誤處理
4.4 Neo4j
4.4.1 簡介
4.4.2 認(rèn)證和授權(quán)
4.4.3 發(fā)現(xiàn)API
4.4.4 Cypher事務(wù)API
4.5 其他開發(fā)技術(shù)介紹
4.5.1 Spring-Data-Neo4j
4.5.2 Spring-Data-Neo4在項(xiàng)目中的部署
4.5.3 使用Neo4j-OGM的對象圖映射
4.5.4 使用JDBC連接Neo4j
4.5.5 JCypher
4.5.6 Groovy＆Grails：Neo4j
4.5.7 Clojure：Neocons
4.5.8 Scala：AnormCypher
4.5.9 JPA：Hibernate
第5章 Neo4j數(shù)據(jù)庫管理
5.1 部署與配置
5.1.1 系統(tǒng)需求
5.1.2 neo4j
5.1.3 文件位置
5.1.4 重要端口
5.1.5 設(shè)置初始密碼
5.1.6 密碼和用戶的恢復(fù)
5.1.7 等待Neo4j啟動
5.1.8 使用數(shù)據(jù)收集器
5.1.9 配置Neo4j連接器
5.1.10 動態(tài)設(shè)置
5.1.11 事務(wù)日志
5.1.12 安裝證書
5.2 備份與恢復(fù)
5.2.1 備份簡介
5.2.2 執(zhí)行備份
5.2.3 恢復(fù)備份
5.3 認(rèn)證和授權(quán)
5.3.1 簡介
5.3.2 內(nèi)置角色
5.3.3 細(xì)粒度訪問控制
5.3.4 與LDAP集成
5.3.5 管理過程權(quán)限
5.3.6 相關(guān)術(shù)語
5.4 安全管理
5.4.1 安全擴(kuò)展
5.4.2 SSL框架
5.4.3 術(shù)語
5.4.4 瀏覽器憑證處理
5.4.5 安全清單
5.5 監(jiān)控管理
5.5.1 指標(biāo)
5.5.2 日志
5.5.3 查詢管理
5.5.4 事務(wù)管理
5.5.5 連接管理
5.5.6 監(jiān)控因果集群
5.5.7 監(jiān)控單個(gè)數(shù)據(jù)庫狀態(tài)
5.6 性能管理
5.6.1 內(nèi)存配置
5.6.2 索引配置
5.6.3 調(diào)整垃圾收集器
5.6.4 Bolt線程池配置
5.6.5 Linux文件系統(tǒng)調(diào)優(yōu)
5.6.6 磁盤、內(nèi)存及其他提示
5.6.7 統(tǒng)計(jì)和執(zhí)行計(jì)劃
5.6.8 壓縮存儲
5.7 數(shù)據(jù)庫管理相關(guān)工具
5.7.1 導(dǎo)入工具
5.7.2 Cypher
5.7.3 轉(zhuǎn)存和加載數(shù)據(jù)庫
5.7.4 解綁核心服務(wù)器
5.7.5 一致性檢查工具
第6章 存儲過程庫APOC
6.1 安裝
6.1.1 APOC核心庫的安裝
6.1.2 APOC完整庫的安裝
6.1.3 配置選項(xiàng)
6.1.4 安裝驗(yàn)證
6.2 用法
6.2.1 語法
6.2.2 幫助手冊
6.2.3 運(yùn)行注意事項(xiàng)
6.3 過程和函數(shù)
6.3.1 Neo4j運(yùn)維類
6.3.2 APOC運(yùn)維類
6.3.3 數(shù)據(jù)操作類
6.3.4 數(shù)據(jù)庫集成類
6.3.5 圖操作類
第7章 圖數(shù)據(jù)科學(xué)庫GDS
7.1 簡介
7.2 安裝
7.2.1 支持的Neo4j版本
7.2.2 Neo4j
7.2.3 Neo4j服務(wù)器版
7.2.4 Neo4j企業(yè)版
7.2.5 Neo4j
7.2.6 Neo4j因果集群
7.2.7 其他配置項(xiàng)
7.2.8 系統(tǒng)需求
7.3 常見用法
7.3.1 內(nèi)存估計(jì)
7.3.2 創(chuàng)建圖
7.3.3 運(yùn)行算法
7.3.4 日志記錄
7.3.5 系統(tǒng)監(jiān)控
7.4 圖管理
7.4.1 圖目錄
7.4.2 節(jié)點(diǎn)屬性
7.4.3 實(shí)用函數(shù)
7.4.4 GDS庫上的Cypher
7.4.5 匿名圖
7.4.6 管理圖目錄（企業(yè)版）
7.5 主要算法
7.5.1 中心性算法
7.5.2 社區(qū)檢測算法
7.5.3 相似度算法
7.5.4 路徑搜索算法
7.5.5 拓?fù)滏溌奉A(yù)測算法
7.5.6 節(jié)點(diǎn)嵌入算法
7.6 機(jī)器學(xué)習(xí)
7.6.1 節(jié)點(diǎn)分類管道
7.6.2 鏈路預(yù)測管道
7.6.3 管道目錄
7.6.4 模型目錄
7.7 Python客戶端
7.7.1 安裝
7.7.2 Python客戶端的使用
7.7.3 與Cypher
7.7.4 圖對象
7.7.5 算法執(zhí)行
第8章 集群技術(shù)與Fabric
8.1 因果集群
8.1.1 初識因果集群
8.1.2 操作視圖
8.1.3 因果一致性
8.2 因果集群部署
8.2.1 配置含有單個(gè)實(shí)例和多副本實(shí)例的集群
8.2.2 配置含有核心實(shí)例的集群
8.2.3 現(xiàn)有集群添加核心服務(wù)節(jié)點(diǎn)
8.2.4 現(xiàn)有集群添加輔助服務(wù)節(jié)點(diǎn)
8.2.5 現(xiàn)有集群剝離輔助服務(wù)節(jié)點(diǎn)
8.2.6 連接輔助服務(wù)節(jié)點(diǎn)
8.3 因果集群遷入初始化數(shù)據(jù)
8.3.1 數(shù)據(jù)遷入介紹
8.3.2 通過數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)存進(jìn)行集群數(shù)據(jù)遷入（離線）
8.3.3 通過數(shù)據(jù)庫備份進(jìn)行數(shù)據(jù)遷入（在線）
8.3.4 使用導(dǎo)入工具進(jìn)行數(shù)據(jù)遷入
8.4 因果集群內(nèi)部成員發(fā)現(xiàn)
8.4.1 概述
8.4.2 使用服務(wù)器地址列表進(jìn)行發(fā)現(xiàn)
8.4.3 使用具有多個(gè)記錄的DNS進(jìn)行發(fā)現(xiàn)
8.4.4 在Kubernetes中發(fā)現(xiàn)
8.5 因果集群內(nèi)部加密
8.5.1 概述
8.5.2 部署示例
8.6 因果集群內(nèi)部結(jié)構(gòu)
8.6.1 選舉與領(lǐng)導(dǎo)
8.6.2 領(lǐng)導(dǎo)權(quán)均衡
8.6.3 多數(shù)據(jù)庫與調(diào)節(jié)器
8.6.4 服務(wù)器端路由
8.6.5 存儲副本
8.6.6 磁盤狀態(tài)
8.7 Fabric
8.7.1 Fabric概述
8.7.2 Fabric部署示例
8.8 Fabric配置
8.8.1 Fabric數(shù)據(jù)庫安裝
8.8.2 認(rèn)證與授權(quán)
8.8.3 重要設(shè)置
8.9 Fabric查詢
8.10 使用復(fù)制命令分片數(shù)據(jù)
第9章 Neo4j應(yīng)用案例
9.1 應(yīng)用案例概述
9.2 欺詐檢測
9.2.1 第一方銀行欺詐
9.2.2 保險(xiǎn)欺詐
9.2.3 電子商務(wù)欺詐
9.2.4 小結(jié)
9.3 科研導(dǎo)圖
9.4 電子郵件監(jiān)測
9.5 工商企業(yè)圖譜
9.6 社交網(wǎng)絡(luò)
9.7 Neo4j在汽車生產(chǎn)和零件制造業(yè)中的作用
9.7.1 汽車企業(yè)數(shù)據(jù)概覽
9.7.2 供應(yīng)鏈管理
9.7.3 保修分析
9.7.4 客戶360
9.7.5 知識圖譜
9.7.6 真實(shí)的案例
第10章 Neo4j高級應(yīng)用
10.1 Bloom可視化工具
10.1.1 功能介紹
10.1.2 安裝方法
10.1.3 界面及展示效果
10.1.4 靈活的定制化查詢
10.2 ETL工具
10.2.1 功能介紹
10.2.2 ETL工具的安裝
10.2.3 使用ETL工具從關(guān)系數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入
10.2.4 壓縮包版命令行ETL工具的導(dǎo)入
10.3 高級索引
10.3.1 空間索引（Neo4j
10.3.2 自定義中文全文索引
10.4 在Docker環(huán)境下部署Neo4j
10.4.1 Docker概述
10.4.2 Docker安裝Neo4j的優(yōu)點(diǎn)
10.4.3 Docker安裝Neo4j
10.5 在Kuberenetes環(huán)境下部署Neo4j
10.5.1 關(guān)于Neo4j
10.5.2 Neo4j
10.5.3 配置Neo4j
10.5.4 部署
10.6 Neo4j與圖計(jì)算
10.6.1 Neo4j-Spark-Connector
10.6.2 Neo4j-Spark-Connector提供的API
10.7 Neo4j與自然語言處理
10.7.1 計(jì)算聚合相關(guān)性
10.7.2 將文本數(shù)據(jù)建模為鄰接圖
10.7.3 加載數(shù)據(jù)
10.7.4 挖掘單詞之間的關(guān)系
10.8 Neo4j
10.8.1 安裝Neosemantics
10.8.2 本體模型與數(shù)據(jù)模型
10.8.3 使用Tushare獲取數(shù)據(jù)
10.8.4 對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理
10.8.5 將CSV數(shù)據(jù)導(dǎo)入Neo4j
10.8.6 運(yùn)行推理查詢
10.9 Neo4j與區(qū)塊鏈
10.9.1 比特幣區(qū)塊鏈
10.9.2 區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)格式
10.9.3 圖數(shù)據(jù)建模
10.9.4 數(shù)據(jù)寫入Cypher語句
10.9.5 查詢區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)
10.10 Kafka與Neo4j數(shù)據(jù)同步
10.10.1 Kafka簡介
10.10.2 Kafka安裝運(yùn)行
10.10.3 Neo4j
10.10.4 從Kafka同步數(shù)據(jù)到Neo4j