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出版者:清华大学出版社

作者:张帜庞国明胡佳辉苏亮赵炳陈振宇李敏高

出品人:

页数:551

译者:

出版时间:2017-9-1

价格:0

装帧:平装

isbn号码:9787302477761

丛书系列:图数据库技术丛书

图书标签:

图数据库
Neo4j
计算机
数据库
编程
图书馆
Neo4j
图数据库
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数据
开发
图形数据
知识图谱
数据建模

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具体描述

图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表，在国内图数据库属于新兴产物，其优异的复杂关系解决方案引起了国内众多大型互联网公司及IT开发者的关注，而Neo4j是目前图形化数据库中*为出色、*为成熟的产品。

本书基于Neo4j 3.1版本编写，共分9章，外加两个附录，涵盖基本概念、基础入门、查询语言、开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、高级应用、中文扩展、配置设置、内建过程等内容。

本书内容已经涉及Neo4j的大部分知识，既可以作为Neo4j初学者的入门教材，也可以作为相关行业Neo4j技术专家的参考手册。

深入探索图数据世界的基石：一个没有《Neo4j权威指南》的图数据库入门与实践指南图书名称：图数据建模与实践：从理论到生产的全面解析作者： [此处留空，意指本书作者群] 出版社： [此处留空] --- 第一部分：图思维的觉醒——基础理论与概念重塑在海量数据爆炸性增长的今天，传统的关系型数据库在处理高度互联的数据集时，其性能瓶颈和复杂查询的局限性日益凸显。本书旨在提供一个独立于特定厂商工具的、纯粹聚焦于“图思维”的入门读物，帮助读者构建稳固的图数据结构认知，为后续任何图数据库技术的学习打下坚实的基础。第一章：超越表结构：理解连接的价值本章将系统性地阐述关系型模型与图模型的根本差异。我们将深入剖析“实体-关系-属性”三元组结构如何精确地映射现实世界的复杂网络。讨论内容包括：数据建模的范式转变：从二维表格到多维网络的思维跃迁。邻近性与路径的本质：图数据结构在表达连接深度和广度上的优越性。图的拓扑学基础：介绍节点度、连通性、子图等核心拓扑概念，及其在业务场景中的实际意义。数据冗余与一致性的权衡：比较在不同模型下数据存储的效率和维护复杂度。第二章：图数据库的架构哲学本章聚焦于图数据库系统的核心设计原理，而非具体的产品特性。我们将探讨各类图存储引擎的设计考量：存储层的选择：深入分析基于属性图模型（Property Graph Model）和RDF模型（Resource Description Framework）的底层存储差异。索引策略的演进：讨论传统B-Tree索引在图数据查询中的局限性，以及图数据库如何利用结构信息进行高效定位。事务处理的挑战：图事务的原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）在分布式图环境下的实现难点与优化方案。查询语言的逻辑基础：对比声明式查询（如SPARQL的逻辑基础）与命令式/遍历式查询（如路径查找）的执行模型差异。 --- 第二部分：构建健壮的模型——图数据建模实践指南一个优秀的图数据库应用，其成功与否首先取决于其数据模型的设计质量。本部分将侧重于如何将现实世界的业务需求转化为高效、易于查询的图结构。第三章：从业务流程到图蓝图：需求分析与概念建模本章提供一套结构化的方法论，指导设计者完成从业务用例到概念模型的转换：识别核心实体（节点）与关键行为（关系）：如何准确地界定业务中的关键对象及其相互作用。属性的精细化设计：区分节点属性、关系属性以及它们对查询性能和语义表达的影响。处理多重关系与时间维度：建模具有多重连接（例如，同两个人之间存在“朋友”和“同事”两种关系）以及关系随时间变化的复杂场景。标签（Labels）与类型（Types）的有效使用：它们在查询优化和数据组织中的作用。第四章：高级建模技术与性能考量本章深入探讨在复杂企业级应用中，如何通过精巧的模型设计来规避性能陷阱：中心化节点的管理：如何设计模型以避免“超级节点”（Supernode）导致的查询瓶颈。层次结构与递归模式的实现：探讨组织架构、物料清单（BOM）等树状或网状结构的图表示法。标签化与索引的协同优化：在不依赖特定查询语言特性的前提下，如何通过结构设计预先优化常用查询路径。数据演进与版本控制：在模型迭代过程中，如何安全地进行数据迁移和结构升级。 --- 第三部分：图数据处理与应用——查询、算法与集成掌握了模型设计，下一步便是如何高效地从图中提取价值。本部分将聚焦于通用的图数据处理技术栈。第五章：图查询语言的逻辑表达本章介绍图查询语言的核心范式，旨在使读者理解不同查询语言背后的执行逻辑，而非记忆特定语法：路径遍历的机制：深度优先（DFS）与广度优先（BFS）在图查询中的应用场景及效率对比。模式匹配与结构化查询：如何使用模式语句精确地描述所需数据结构。聚合操作与结果集构建：在图结构上进行计数、求和、平均等操作的方法。查询优化器的基础工作：理解查询是如何被解析、规划并转化为高效执行计划的过程。第六章：图计算：从路径发现到网络分析本章阐述图算法在业务决策中的应用，这些算法通常是衡量图数据库能力的核心标准：中心性算法详解：介绍度中心性、介数中心性、接近中心性等，及其在社交网络影响力和关键路径识别中的应用。社区发现技术：深入探讨模块化（Modularity）的概念，以及如何识别数据中的自然群体。最短路径算法：阐述Dijkstra和A算法在图数据中的应用与优化。 PageRank的内在逻辑：解释该算法如何衡量节点的重要性，并探讨其在推荐系统和知识图谱中的基础作用。第七章：集成与生态：图数据在现代架构中的定位本章将图数据视为一个更大型数据生态系统中的关键组件，讨论其与其他技术的协同工作方式：批处理与实时流处理的集成：如何将来自消息队列或日志流的数据实时转化为图事件。图嵌入（Graph Embedding）的入门：简介如何将图结构信息转化为向量表示，以便于机器学习模型使用。数据安全与权限模型：在多租户环境中，如何基于节点和关系级别实现细粒度的访问控制。可视化工具的视角：探讨有效的图数据可视化如何辅助模型验证和业务理解。 --- 结语：构建面向未来的数据基础设施本书旨在提供一套独立于任何特定软件的、关于图数据处理和建模的普适性知识体系。通过掌握这些核心概念、建模哲学和算法原理，读者将能够自信地评估、选择和部署最适合其业务需求的图数据解决方案，真正实现数据价值的最大化。

作者简介

张帜,中国IT界元老、中国图数据库先导者、大数据领域资深专家、WPS曲线汉字发明人。曾任Microsoft高级软件设计师及“维纳斯计划”技术主管，牵头研发中国移动139手机邮箱。于2017年期间做客CCTV，与著名主持人阿丘老师对话，畅谈《关于图数据库的梦想》

目录信息

第1章Neo4j图数据库基础1
1.1图数据库的产生背景2
1.2图数据库基础7
1.2.1图数据库介绍7
1.2.2图数据模型7
1.2.3图计算引擎8
1.2.4图数据库的历史9
1.3图数据库与关系数据库的对比10
1.3.1关系数据库的弊端10
1.3.2图数据模型的优势10
1.4图数据库与其他NoSQL数据库的对比12
1.4.1其他NoSQL数据库的弊端12
1.4.2将键值对存储与图数据库相关联12
1.4.3将文档存储与图数据库相关联13
1.5Neo4j概述13
1.6Neo4j的体系结构15
1.6.1免索引邻接16
1.6.2Neo4j底层存储结构17
1.6.3Neo4j的遍历方式21
1.6.4Neo4j的存储优化22
第2章Neo4j基础入门24
2.1Neo4j的安装部署24
2.1.1Neo4j安装包的下载24
2.1.2在各个操作系统上的安装26
2.1.3Neo4j的启动32
2.2Neo4j管理平台的使用33
2.2.1Web管理平台的使用33
2.2.2neo4j-shell的使用37
2.3Neo4j图数据中基本元素与概念41
2.3.1节点41
2.3.2关系41
2.3.3属性42
2.3.4路径42
2.3.5遍历（Traversal）43
2.4官方入门实例介绍43
2.4.1创建图数据44
2.4.2检索节点46
2.4.3查询关系49
2.4.4思考与练习52
2.4.5清空数据库54
2.5批量导入工具的使用54
2.5.1获取CSV文件54
2.5.2使用LoadCSV指令导入到Neo4j58
2.5.3使用neo4j-import工具导入到Neo4j61
第3章Neo4j之Cypher63
3.1Cypher概述63
3.1.1Cypher是什么63
3.1.2模式（Patterns）65
3.1.3查询和更新图66
3.1.4事务67
3.1.5唯一性68
3.1.6兼容性69
3.2基本语法70
3.2.1类型70
3.2.2表达式70
3.2.3变量73
3.2.4参数73
3.2.5运算符77
3.2.6注释78
3.2.7模式（Patterns）78
3.2.8列表81
3.2.9空值87
3.3语句89
3.3.1MATCH89
3.3.2OPTINALMATCH101
3.3.3WHERE102
3.3.4START113
3.3.5Aggregation114
3.3.6LOADCSV121
3.3.7CREATE125
3.3.8MERGE129
3.3.9SET138
3.3.10DELETE142
3.3.11REMOVE143
3.3.12FOREACH145
3.3.13CREATEUNIQUE146
3.3.14RETURN149
3.3.15ORDERBY153
3.3.16LIMIT155
3.3.17SKIP156
3.3.18WITH158
3.3.19UNWIND160
3.3.20UNION161
3.3.21CALL163
3.4函数167
3.4.1断言（Predicate）函数167
3.4.2标量（Scalar）函数170
3.4.3列表（List）函数177
3.4.4数学函数182
3.4.5字符串函数193
3.4.6自定义函数199
3.5模式（Schema）200
3.5.1索引200
3.5.2约束203
3.5.3统计209
3.6查询调优210
3.6.1查询如何执行210
3.6.2查询性能分析211
3.6.3查询调优举例211
3.6.4USING213
3.7执行计划220
3.7.1开始点运算符221
3.7.2Expand运算符224
3.7.3组合运算符226
3.7.4行运算符234
3.7.5更新运算符241
3.7.6*短路径规划243
第4章Neo4j程序开发246
4.1Neo4j开发入门246
4.1.1Java嵌入式开发模式246
4.1.2各语言驱动包开发模式246
4.2JavaAPI嵌入式开发模式247
4.2.1Java开发前的准备工作248
4.2.2创建Neo4j图实例253
4.2.3图数据遍历功能257
4.2.4数据索引264
4.2.5过程273
4.2.6事务管理280
4.2.7使用Java在线备份Neo4j286
4.2.8使用JMX监控Neo4j286
4.3各语言驱动包开发模式288
4.3.1驱动开发入门289
4.3.2配置和连接292
4.3.3执行Cypher语句297
4.3.4返回结果301
4.3.5数据类型308
4.3.6异常310
4.3.7其他语言驱动311
4.4Neo4jHTTPAPI312
4.4.1流312
4.4.2认证和授权312
4.4.3在一个请求中使用事务316
4.4.4执行多条语句317
4.4.5运行一个事务318
4.4.6在打开的事务中执行语句319
4.4.7重置超时事务319
4.4.8提交事务320
4.4.9回滚事务321
4.4.10查询统计信息321
4.4.11以图格式返回结果322
4.4.12错误处理324
4.4.13在事务中处理错误325
4.5其他开发技术介绍326
4.5.1Spring-Data-Neo4j326
4.5.2Spring-Data-Neo4在项目中的部署326
4.5.3使用Neo4j-OGM的对象图映射327
4.5.4使用JDBC连接Neo4j328
4.5.5JCypher329
4.5.6Groovy＆Grails：Neo4jGrails插件329
4.5.7Clojure：Neocons329
4.5.8Scala：AnormCypher330
4.5.9JPA：HibernateOGM330
第5章Neo4j数据库管理331
5.1部署331
5.1.1系统需求331
5.1.2文件位置332
5.1.3重要端口333
5.1.4设置初始密码334
5.1.5等待Neo4j启动334
5.1.6使用数据收集器335
5.1.7配置Neo4j连接器336
5.1.8安装证书337
5.2监控338
5.2.1指标340
5.2.2日志344
5.2.3查询管理346
5.2.4因果集群监控相关方法348
5.3安全管理350
5.3.1Neo4j社区版用户管理350
5.3.2认证和授权352
5.3.3与LDAP集成362
5.3.4子图访问控制366
5.3.5安全清单367
5.4Neo4j数据库运维与优化368
5.4.1内存调优368
5.4.2事务日志371
5.4.3压缩存储371
5.4.4Linux文件系统调优373
5.4.5磁盘、内存及相关提示373
5.5Neo4j数据库的备份与恢复374
5.5.1备份简介374
5.5.2执行备份375
5.5.3恢复备份377
5.6Neo4j数据库管理相关工具378
5.6.1导入工具378
5.6.2CypherShell382
5.6.3Neo4j数据转储和加载384
5.6.4一致性检查工具385
第6章Neo4j集群技术387
6.1因果集群387
6.1.1初识因果集群388
6.1.2操作视图388
6.1.3应用视图389
6.1.4因果集群的生命周期390
6.1.5创建一个新的因果集群395
6.1.6数据中心灾难恢复398
6.1.7因果集群的数据迁移和恢复400
6.1.8因果集群的其他设置401
6.2高可用性集群401
6.2.1高可用性集群概述402
6.2.2建立Neo4j高可用性集群404
6.2.3状态信息端点406
6.2.4HAProxy用于负载均衡408
6.3集群的备份与恢复410
6.4Neo4j单实例和高可用性集群版本升级411
6.4.1单实例升级411
6.4.2从高可用性集群升级412
第7章Neo4j应用案例413
7.1应用案例概述413
7.2欺诈检测416
7.2.1第一方银行欺诈417
7.2.2保险欺诈424
7.2.3电子商务欺诈427
7.2.4小结428
7.3科研导图428
7.4电子邮件监测437
7.5工商企业图谱442
7.6社交网络449
第8章Neo4j高级应用458
8.1高级索引458
8.1.1空间索引（Neo4jSpatial）458
8.1.2自定义中文全文索引468
8.2在Docker环境下部署Neo4j471
8.2.1概览472
8.2.2Docker配置472
8.2.3Neo4j配置473
8.3自定义批量导入476
8.4Neo4j与图计算479
8.4.1Neo4j-Spark-Connector480
8.4.2Neo4j-Spark-Connector提供的API482
8.5Neo4j与自然语言处理483
8.5.1计算聚合相关性484
8.5.2将文本数据建模为邻接图484
8.5.3加载数据486
8.5.4挖掘单词之间的关系488
8.6其他高级应用490
第9章Neo4j简体中文版491
9.1简介491
9.2下载及安装496
9.3启动及浏览497
9.4指定节点图片499
9.5指定节点尺寸501
9.6指定节点颜色502
9.7指定关系粗细503
9.8指定关系颜色504
9.9智能查询505
9.10导入精灵508
9.10.1安装导入精灵508
9.10.2启动导入精灵509
9.10.3准备Excel样本文件510
9.10.4导入Excel样本文件511
9.10.5准备MySQL样本数据库513
9.10.6导入MySQL样本数据库515
9.10.7查看导入结果516
9.10.8导入精灵映射机制517
附录ANeo4j配置设置521
附录BNeo4j内建过程550
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《Neo4j权威指南（图数据库技术丛书）》这本书，对于我这样一个对图数据库充满好奇，但又缺乏系统性学习材料的读者来说，简直是及时雨。我曾经尝试过一些开源的图数据库，但Neo4j在社区活跃度、生态系统成熟度和技术支持方面，一直给我留下了深刻的印象。这本书则让我能够更全面、更深入地了解Neo4j。我特别关注书中关于Neo4j的集群部署和高可用性方面的讨论。在实际的企业级应用中，如何构建一个可靠、可扩展的Neo4j集群，以应对日益增长的数据量和用户访问量，是一个至关重要的问题。书中详细介绍了Neo4j的各种部署模式，如Causal Clustering、Read Replicas等，并对它们的优缺点进行了深入的分析，还提供了详细的配置步骤和注意事项。这对于我未来在公司推动Neo4j的应用落地，提供了坚实的理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Neo4j权威指南（图数据库技术丛书）》，我第一时间就翻阅了关于图数据建模的章节。我一直认为，一个良好的数据模型是图数据库性能的基石。之前我尝试过一些场景，由于模型设计不当，导致查询效率低下，甚至无法完成预期的分析任务。这本书在这方面给了我极大的启发。作者不仅讲解了建模的基本原则，例如如何区分节点和关系，如何设计属性，还提供了很多实用的建模模式，例如属性图模型、RDF模型等，并详细阐述了它们在Neo4j中的实现方式。书中通过大量的真实世界案例，展示了如何将复杂的业务逻辑转化为高效的图数据模型，例如在社交网络分析中，如何表示用户、关注、点赞、评论等关系，在知识图谱构建中，如何表示实体、属性和关系等。这些内容对于我理解图数据建模的精髓，以及提升我在这方面的实践能力，具有非常重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本《Neo4j权威指南（图数据库技术丛书）》的出现，简直是我在图数据库领域摸索道路上的一束璀璨明灯，我得说，我真的花了不少时间，在各种零散的文档、博客和论坛里东拼西凑地学习Neo4j。一开始，抱着好奇的心态接触图数据库，觉得它在处理复杂关系型数据时有着天然的优势，但实际操作起来，从基础概念的理解，到Cypher查询语言的掌握，再到实际应用场景的落地，都充满了挑战。我曾经尝试过用关系型数据库来模拟图的结构，结果可想而知，查询的性能直线下降，代码也变得异常臃肿和难以维护。正是这种痛点，让我更加渴望找到一本能够系统性、权威性地讲解Neo4j的书籍。当我在书店看到这本《Neo4j权威指南》时，封面上的“权威指南”几个字，以及“图数据库技术丛书”的定位，立刻吸引了我。翻开目录，我惊喜地发现，它几乎涵盖了我所有希望深入了解的方面，从Neo4j的历史渊源、核心架构，到图数据建模的原则与实践，再到Cypher查询语言的精髓，以及性能调优、集群部署、与主流技术的集成等等，内容之详实，让我仿佛看到了解决所有疑难杂症的希望。我迫不及待地把它带回了家，准备开始这段深度探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

《Neo4j权威指南（图数据库技术丛书）》这本书，真的像一本宝典，为我打开了通往图数据库应用新世界的大门。我之前对图数据库的认识，更多停留在理论层面，对于如何将其应用于实际业务场景，还感到有些迷茫。这本书在这方面的内容，给了我极大的帮助。我特别喜欢书中关于Neo4j与主流技术集成的章节。在现代IT架构中，Neo4j很少孤立存在，它需要与其他数据源、应用框架和分析工具协同工作。书中详细介绍了Neo4j如何与Java、Python等主流编程语言集成，如何与Spring Boot、Django等Web框架集成，以及如何与Spark、Flink等大数据处理平台集成。这些集成方案，让我能够更清晰地看到Neo4j在整个技术栈中的定位，以及如何将其无缝地融入到现有的IT系统中。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起《Neo4j权威指南（图数据库技术丛书）》这本书时，我心中涌起的是一种期待，期待它能为我打开一扇通往图数据库世界的大门。而事实证明，这本书确实做到了。我印象最深刻的是书中关于Neo4j的应用案例分析。作者并没有仅仅停留在技术讲解，而是通过剖析多个真实世界的应用场景，展示了Neo4j是如何解决实际问题的。这些案例涵盖了从社交网络、推荐系统到知识图谱、安全分析等多个领域，每一个案例都详细介绍了业务背景、数据模型设计、查询语句实现以及最终的应用效果。这让我能够更直观地理解Neo4j的价值，并从中获得灵感，思考如何在我的工作中引入和应用Neo4j。这种理论与实践相结合的方式，是我在这本书中最宝贵的收获。

评分☆☆☆☆☆

在我接触《Neo4j权威指南（图数据库技术丛书）》之前，我对图数据库的理解，可以说是一知半解，很多概念都停留在模糊的层面。这本书的出现，如同一场及时的甘霖，让我对Neo4j有了系统而深刻的认识。我最欣赏的是书中关于图算法的章节。图算法是图数据库的核心竞争力之一，它能够帮助我们从海量关联数据中挖掘出有价值的洞察。书中不仅介绍了PageRank、Community Detection、Shortest Path等经典的图算法，还详细讲解了它们在Neo4j中的实现方式，以及如何利用Cypher和Graph Data Science Library来执行这些算法。更重要的是，作者还结合了具体的业务场景，阐述了如何将这些算法应用于实际问题，例如在社交网络分析中，如何找出影响力最大的用户；在物流配送中，如何规划最优路线；在金融风控中，如何识别潜在的欺诈团伙。这让我看到了图数据库的强大应用价值。

评分☆☆☆☆☆

《Neo4j权威指南（图数据库技术丛书）》的阅读体验，是一种渐进式的深入，从基础概念到高级特性，都讲解得非常到位。我尤其关注书中关于Neo4j的安全性和运维管理的内容。在企业级应用中，数据安全和系统的稳定运行是重中之重。书中详细介绍了Neo4j的安全模型，包括用户认证、权限控制、SSL加密等，并提供了详细的配置指南。同时，在运维方面，书中也提供了关于备份与恢复、日志管理、监控告警等方面的实用建议。这对于我来说，是处理生产环境的关键信息。我曾经遇到过一些与Neo4j运维相关的问题，但缺乏清晰的指导，而这本书的出现，就像一个经验丰富的运维顾问，为我提供了解决问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

翻阅《Neo4j权威指南（图数据库技术丛书）》，我最大的感受就是其内容的逻辑性和条理性。作者以一种非常系统的方式，将Neo4j的知识点串联起来，让读者能够在一个宏观的框架下，逐步深入细节。我尤其欣赏书中关于Neo4j架构设计和性能调优的章节。在实际应用中，我们不仅仅需要了解如何使用Neo4j，更需要理解它为何能如此高效地工作，以及如何在面对大规模数据和高并发请求时，保证其稳定性和性能。书中详细介绍了Neo4j的内存管理、缓存机制、磁盘I/O策略等底层设计，这让我对Neo4j的性能有了一个更深层次的理解。当涉及到性能调优时，作者列举了多种常见的性能瓶颈，并提供了切实可行的解决方案，包括硬件优化、配置调整、查询优化和数据模型改进等。这对于我之前遇到的性能难题，提供了一个非常清晰的解决思路。

评分☆☆☆☆☆

在我个人对Neo4j的探索历程中，《Neo4j权威指南（图数据库技术丛书）》无疑是我遇到的一个里程碑式的读物。我曾经尝试过阅读官方文档，但那种碎片化的信息流，对于初学者来说，确实有些难以消化。而这本书，则像一位经验丰富的向导，带领我循序渐进地深入图数据库的奇妙世界。我特别喜欢书中关于Cypher查询语言的讲解。Cypher是一种声明式的图查询语言，它简洁而强大，但要真正掌握它的精髓，并写出高效的查询语句，需要一定的学习曲线。书中对于Cypher的每一个语法点都进行了详细的解释，并且提供了丰富的示例，从最基础的MATCH和RETURN，到更复杂的WHERE、CREATE、MERGE，乃至聚合函数和路径查找，都讲解得非常透彻。更让我惊喜的是，作者还分享了很多编写高性能Cypher查询的技巧和最佳实践，比如如何利用索引、如何避免不必要的节点扫描、如何优化模式匹配等。这些实用的建议，对于我实际项目中的性能优化，提供了非常宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

说实话，对于《Neo4j权威指南（图数据库技术丛书）》的期待，远超出了我最初的想象。我一直对Neo4j在推荐系统、社交网络分析、欺诈检测等领域的应用潜力深感着迷，但一直苦于没有一个清晰的理论框架和实践指导。这本著作的出现，恰好填补了这一空白。在阅读的过程中，我最深刻的感受就是其内容的深度和广度。作者并没有止步于介绍Neo4j的基本用法，而是深入剖析了其底层原理，例如，关于Neo4j的存储模型，它如何高效地存储节点、关系和属性，以及其索引机制是如何工作的，这些对于理解图数据库的性能表现至关重要。当我看到关于图数据建模的章节时，我更是眼前一亮。作者不仅给出了通用的建模原则，还结合了大量的实际案例，详细讲解了如何根据不同的业务场景，设计出既易于理解又性能优越的图模型。比如，在构建一个知识图谱时，如何区分节点类型、属性以及关系类型，如何处理同类型节点的区分等问题，书中都有非常详尽的阐述和建议。这对于我之前在建模过程中遇到的模糊和困惑，提供了清晰的指引。

评分☆☆☆☆☆

Neo4j入门教程里比较好的一本，不讲废话，案例精彩。比官方给的Guide更加友好，十分难得。

评分☆☆☆☆☆

Neo4j入门教程里比较好的一本，不讲废话，案例精彩。比官方给的Guide更加友好，十分难得。

评分☆☆☆☆☆

学习Neo4j的好书，强烈推荐。

评分☆☆☆☆☆

本来预期不高，不过neo4j的参考书不多，就买了这本。收到翻阅后，质量还是尚可的，五星

评分☆☆☆☆☆

学习Neo4j的好书，强烈推荐。