The Practitioner's Guide to Graph Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media, Inc.

作者:Matthias Broecheler

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2020-5-12

价格:USD 43.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781492044079

丛书系列:

图书标签:

graph
计算机科学
计算机
data
数据库
大数据
Graph Databases
Neo4j
Graph Data Science
Data Modeling
Knowledge Graphs
Graph Algorithms
Practical Guide
Data Science
Big Data
Network Analysis

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具体描述

This book will enable you to apply graph thinking to solve complex problems. If you want to learn how to build architectures for extracting value for your domain’s complex problems, then this book is for you.

You’ll learn how to think about your data as a graph, and how to determine if graph technology is right for your application. The book describes techniques for scalable, real-time, and multimodel architectures that solve complex problems, and shows how companies are successfully applying graph thinking in distributed production environments.

Authors Denise Koessler Gosnell and Matthias Broecheler also introduce the Graph Schema Language, a set of terminology and visual illustrations to normalize how graph practitioners communicate conceptual graph models, graph schema, and graph database design.

《实践者指南：图数据》是一本面向图数据应用领域专业人士的综合性著作。本书深入探讨了图数据库技术的核心概念、实际应用以及面临的挑战，旨在为读者提供一套全面、可操作的知识体系，以应对日益增长的复杂互联数据。本书的开篇，便着重阐述了图数据模型相较于传统关系型数据库的优势。通过生动的比喻和详实的案例，作者清晰地展示了图数据在处理高度关联信息时的强大能力，尤其是在社交网络分析、推荐系统、欺诈检测、知识图谱构建等领域，图模型能够更有效地捕捉实体之间的复杂关系，从而获得更深入的洞察。随后，本书将笔触转向了图数据库的实际选型与部署。它详细分析了市面上主流的图数据库技术，包括但不限于Neo4j、ArangoDB、TigerGraph等，从数据模型、查询语言（如Cypher）、性能指标、可扩展性、社区支持以及生态系统等多个维度进行了深入的比较和评估。读者将了解到如何根据自身项目的具体需求、技术栈以及团队的熟悉程度，做出最适合的数据库选择。本书并未止步于理论比较，更提供了实际的部署指南，涵盖了从单机部署到分布式集群的搭建，以及相关的安全配置和性能调优策略。查询语言是图数据操作的灵魂。本书对几种常用的图查询语言进行了详尽的讲解，以Cypher为例，通过大量的代码示例，逐步引导读者掌握如何编写高效、富有表达力的查询语句，以探索、筛选和聚合图数据。从基本的节点和关系遍历，到复杂的模式匹配、路径查找和聚合操作，本书都提供了清晰的解析和实用的技巧，帮助读者快速上手并精通图数据的查询。除了基础的查询，本书还深入探讨了图算法的应用。作者介绍了多种经典的图算法，如PageRank、社区检测（Louvain算法）、最短路径算法（Dijkstra、A）、中心性度量（度中心性、介数中心性、紧密度中心性）等，并解释了它们在实际业务场景中的应用价值。本书提供了如何将这些算法集成到图数据库查询中的具体方法，以及如何理解和解释算法的输出结果，从而为业务决策提供数据支持。数据建模是图数据应用成功的关键环节。本书花费了相当篇幅来讲解如何设计高效的图数据模型。作者强调了从业务需求出发，识别核心实体、属性和关系的重要性，并提供了多种建模模式和最佳实践。书中通过多个行业案例，演示了如何将复杂的现实世界关系映射到图数据模型中，以及如何避免常见的建模陷阱，确保数据的准确性和查询的效率。在数据处理与集成方面，本书也提供了实用的指导。它讨论了如何将来自不同源头的数据（如关系型数据库、JSON文件、CSV文件等）有效地导入到图数据库中，并提供了数据清洗、转换和加载（ETL）的策略和工具。同时，本书也探讨了图数据库与其他技术栈的集成，例如与应用程序开发框架（如Spring Boot、Django）、数据可视化工具（如Tableau、Power BI）以及大数据处理平台（如Spark）的对接，以构建完整的图数据解决方案。本书还关注了图数据应用的性能优化和扩展性问题。读者将学习到如何通过索引优化、查询重写、数据分区、缓存策略以及硬件选择等手段，显著提升图数据库的查询性能和吞吐量。对于大规模图数据的处理，本书也探讨了分布式图数据库架构、并行计算以及负载均衡等高级主题，为构建可扩展的图数据平台提供理论指导和实践经验。除了技术层面的讲解，本书也触及了图数据应用的组织和管理方面。它讨论了图数据项目的生命周期管理、团队协作模式、数据治理策略以及安全性和隐私保护等重要议题，帮助读者建立起系统性的图数据管理思维。最后，《实践者指南：图数据》通过丰富的案例研究，将理论知识与实际应用紧密结合。这些案例覆盖了金融、电商、医疗、制造等多个行业，展示了图数据技术在解决实际业务问题中的强大力量。通过这些生动的实例，读者可以更直观地理解图数据模型的价值，并借鉴成功经验，将其应用于自己的项目中。本书的目标是 empower 每一位图数据领域的实践者，使其能够自信地运用图数据技术，释放数据的全部潜力。

作者简介

Dr. Denise Gosnell’s passion for examining, applying, and evangelizing the applications of graph data was ignited during her apprenticeship under Dr. Teresa Haynes and Dr. Debra Knisley during her first NSF Fellowship. This group’s work was one of the earliest applications of neural networks and graph theoretic structure in predictive computational biology. Since then, Dr. Gosnell has built, published, patented, and spoke on dozens of topics related to graph theory, graph algorithms, graph databases, and applications of graph data across all industry verticals.

Currently, Dr. Gosnell is with DataStax where she aspires to build upon her experiences as a data scientist and graph architect. Prior to her role with DataStax, she built software solutions for and spoke at over a dozen conferences on permissioned blockchains, machine learning applications of graph analytics, and data science within the healthcare industry.

Dr. Matthias Broecheler is a technologist and entrepreneur with substantial research anddevelopment experience who is focused on disruptive software technologies and understanding complex systems. Dr. Broecheler’s is known as an industry expert in graph databases, relational machine learning, and big data analysis in general. He is a practitioner of lean methodologies and experimentation to drive continuous improvement. Dr. Broecheler is the inventor of the Titan graph database and founder of Aurelius.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初对这本书抱有很大的期望，因为它承诺提供一个“实践者指南”。在阅读过程中，我发现它在理论基础的梳理上做得相当扎实，但风格上显得有些过于学术化了。对于初学者来说，中间穿插的那些关于图论算法复杂度和时间性能的讨论，可能会造成一定的阅读障碍。尽管作者试图用清晰的语言来解释，但对于没有扎实数据结构基础的读者，可能需要反复研读。不过，如果你已经对图论有一定的了解，那么这本书提供的深度绝对是物超所值的。它详细阐述了不同图算法（如PageRank的变体、社区检测算法）在不同类型数据上的适用性和局限性，这在其他很多流行的“速成”书籍中是看不到的。它更像是一本需要沉下心来、带着笔记本去啃的教材，而不是轻松愉快的读物，但最终的回报是知识的深度和广度。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到兴奋的是它对图数据科学前沿领域的探索。很多关于时序图分析和动态图更新的章节，都是我费了很大力气在各种学术论文中寻找的零散知识点，而这本书将其系统地整合在了一起，并提供了对应的Python库（如NetworkX的特定扩展模块）的调用范例。这种将前沿研究成果“工程化”的能力，是很多传统教科书无法比拟的。它似乎拥有一种前瞻性，预见到行业下一步的发展方向。例如，关于异构图神经网络（HGNN）的介绍，虽然篇幅不长，但其清晰的数学表达和代码实现，为我后续探索更复杂的知识图谱推理打下了坚实的基础。如果说有什么遗憾，那就是希望作者能对新兴的图计算框架（如GraphX或DGL）的并行化策略进行更深入的性能对比分析，但这可能超出了单本书的范畴了。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个紧迫的项目周期内开始阅读这本“指南”的，坦白说，我更关注的是快速找到问题的解决方案。这本书的优势在于其索引的全面性，需要查找特定算法的实现细节时，基本都能迅速定位到相关章节。然而，它的不足之处在于对“为什么”的解释略显仓促。例如，在讨论如何优化大规模图的遍历性能时，它直接给出了最优化的参数设置，但对于底层索引结构是如何影响这些性能的，着墨不多。这使得我虽然能够快速应用书中的技巧，但对于深层次的性能调优原理，还需要依赖其他更偏向系统架构的书籍来补充。总的来说，它是一本优秀的“怎么做”的参考手册，但在“为什么是这样”的理论探讨上，略显单薄，适合有一定经验，急需实战技巧的工程师。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些希望在现实世界中应用图论思维的人量身定做的“工具箱”。我花了大量时间研究各种理论书籍，它们往往停留在抽象的概念层面，但这本书却非常注重实践操作。它并没有避开复杂的数学推导，但更侧重于如何将这些概念转化为实际的解决方案。特别是关于图嵌入和复杂网络分析的部分，作者深入浅出地讲解了如何利用现有的Python库和工具来处理大规模图数据，并且给出了非常详尽的代码示例和步骤指南。我个人最欣赏的是它在案例分析上的深度，这些案例不仅涵盖了社交网络分析、推荐系统等经典应用，还涉及到了更前沿的领域，比如生物信息学中的蛋白质相互作用网络建模。读完后，我感觉自己对如何构建、查询和分析现实世界中的关系型数据有了脱胎换骨的理解，不再是纸上谈兵，而是真正能够上手解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构设计实在是令人印象深刻。它清晰地将图数据处理流程分成了数据采集、预处理、建模、分析和可视化几个关键阶段，每一个阶段都有专门的章节进行详尽阐述。我尤其欣赏它对图数据库（如Neo4j和TigerGraph）的对比分析，这对于正在为项目选择合适存储方案的工程师来说，简直是黄金信息。作者没有偏袒任何一家厂商，而是客观地指出了每种数据库在查询语言、扩展性和事务处理方面的优劣。此外，书中关于图可视化工具的介绍也极为全面，从基础的D3.js到专业的Cytoscape，都提供了入门级的指导，这使得我们不仅能分析数据，还能有效地将分析结果以直观的方式呈现给非技术背景的决策者，极大地提高了沟通效率。

评分☆☆☆☆☆