Neo4j 图形数据库：为您的业务带来的能力和利润

数据库是应用程序中最关键的部分之一。数据库可以存储信息并提高软件的整体性能。这就是为什么为您的项目选择合适的数据库至关重要。

如今，图数据库的普及率正在显着飙升。图数据库市场规模预计将从 2018 年的 8.218 亿美元跃升至 2023 年的 25 亿美元。越来越多的公司已经明白，真正的力量不在于数据本身，而在于数据的连接方式。

许多应用程序使用关系数据库，例如 MySQL 和 PostgreSQL。尽管它们有好处，但关系数据库很难处理无数的连接数据。这就是为什么像 Neo4j 这样的非关系数据库经过优化，可以帮助您构建高性能和可扩展的应用程序，这些应用程序可以轻松使用无数的连接数据。没有多少开发人员知道图数据库和 Neo4j 的功能。在本文中，我们将解释有关 Neo4j 及其功能的所有内容。

Neo4j 数据库的概念和原理

在深入讨论 Neo4j 数据库在实际项目中的作用之前，您需要了解这项技术的工作原理、您可以使用它的业务目的以及 Neo4j 与其他数据库之间的区别。

图数据库：处理连接数据的最佳解决方案

世界上的一切都是相互联系的。以我们的朋友和家人的核心圈子为例。每个人都以不同的方式与他人相关联。想象一下，所有解释圈子成员之间关系的数据都存储在一个地方。然后，您可以获取任何数据而无需担心其他连接。

这就是像 Neo4j 这样的图形数据库的工作原理。图数据库是 NoSQL 数据库，可以存储、映射和查询数据之间的关系。图数据库中的元素可以以任何可能的方式相互连接。

像 Neo4j 这样的图形数据库是处理大量连接数据的最佳解决方案。与任何其他可用的数据存储和管理技术不同，这些数据库非常关注关系并存储已连接的数据。这就是为什么图形数据库是快速处理无数连接数据的最有效技术的原因。

关系数据库和非关系数据库

在整个职业生涯中只使用过关系数据库的开发人员肯定会想到这个问题，“使用像 Neo4j 这样的非关系模型到底有什么意义？”

使用关系数据库时，一切似乎都是无缝且清晰的。尽管如此，在使用这些数据库时仍存在一些您需要注意的重大缺陷：

• 容量有限：关系数据库没有很好地优化处理大量数据。
• 速度：关系存储在需要处理大量读写操作时并不快。
• 缺乏关系：关系数据存储仅限于描述标准关系，包括一对一、一对多和多对多关系。
• 多样性：在处理无法使用模型模式描述的数据类型时，关系数据库几乎不灵活。除此之外，这些数据库在处理大型二进制和半结构化数据（JSON 和 XML）时效率低下。
• 可扩展性：水平扩展对关系数据库无效。

为了解决所有这些问题和限制，已经开发了不同的非关系数据库，如 Neo4j。但是，它们中的大多数缺少关系，这是由于通过引用将数据片段相互关联（类似于关系模型中的外键）。引用使查询数据的过程变得更加困难，尤其是连接数据，因为它们努力描述实体之间的关系。

Neo4j 图形数据库

Neo4j等图数据库主要基于图论，图论是一种数学理论。图是由两个主要参数组成的结构：顶点和边。

顶点表示大型数据库中的人或事物等实体。边也显示顶点之间的连接。边缘可以具有称为“权重”的数值。

开发人员可以利用这些结构对由关系定义的场景进行建模。例如，一个简单的图形数据库让开发人员可以对由用户组成的社交网络建模，节点和关系是用户之间的连接。另一个示例可以是道路网络，其中城市、城镇或村庄是顶点，而另一方面，道路是连接顶点的边，权重表示距离。

Neo4j 倾向于以自己的方式展示图论的概念。为了准确地找到它，我们需要看一下下面 Neo4j 数据库中的 Labeled Property Graph Model。

Neo4j 数据库的主要组成部分

Neo4j 模型主要由以下主要组件组成：

• 节点（相当于图论中的顶点）：通过关系连接的主要数据元素（例如，杰克或朋友圈的其他成员）。节点可以有标签和属性（解释如下）。
• 关系（相当于图论中的边）：描述节点之间的连接并将它们连接在一起（例如，Jack 与 Jane“结婚”）。关系可以具有一个或多个属性。
• 标签：表示节点的角色（例如，Jane 是一个“人”。）标签用于对节点进行分组。每个节点可以有多个标签。标签也被索引以加快在图中查找节点的过程。
• 属性：涉及名称或值对的节点和关系的属性。

Neo4j 数据库允许将数据存储为键值对，这意味着属性可以具有任何类型的值（字符串、数字或布尔值）。图数据结构最初可能看起来有点复杂，但它简单而自然。请看下图作为 Neo4j 中图数据模型的示例，以获得更多说明：

在这个简单的模型中，两个主要节点是 Alice 和 Bob。它们通过关系相互连接。两个节点都有一个相似的标签，即“Person”。在这个模型中，只有 Bob 的节点被赋予了一些属性；然而，在 Neo4j 图模型中，每个节点和关系都可以包含属性。

人们很容易解释 Neo4j 模型，因为它直观易懂。事实是，人脑几乎不会根据表格和行进行思考，而是倾向于考虑抽象的对象和联系。换句话说，你可以在一张纸上画出的任何东西都可以用图表来描绘并转化为 Neo4j 模型。

Neo4j 与关系和其他 NoSQL 数据库

现在我们了解了 Neo4j 数据库和图数据模型的基础知识，您可能想知道 Neo4j 数据库和关系数据存储之间的区别。虽然 Neo4j 在 NoSQL 工具列表中，但它与其他 NoSQL 数据库仍然不同。为此，了解 Neo4j 数据库与以下其他关系型和非关系型数据库之间的区别至关重要。

数据存储
在数据存储方面，Neo4j 数据库采用图存储结构。关系数据库使用由行和列组成的固定的预定义表。此外，NoSQL 数据库使用数据库级别不支持的连接数据存储。

数据建模
Neo4j 数据库使用灵活的数据模型，而关系数据库中的模型必须从逻辑模型开发。此外，NoSQL 数据库不适合企业架构。

查询性能
无论连接的数量和深度如何，Neo4j 模型都能提供出色的性能。另一方面，关系数据库的处理速度随着数据条目数量的增加而降低。此外，必须在 NoSQL 数据库中的应用程序级别创建关系。

查询语言
在 Neo4j 模型中使用 Cypher 语言，它是本机图形查询语言。 SQL语言用于关系数据库，随着连接数量的增加，复杂性也随之增加。在 NoSQL 模型的情况下，使用了不同的语言，但没有一种语言能够很好地表达关系。

交易支持
Neo4j 和关系模型都支持 ACID 事务。说到 NoSQL 数据库，BASE 事务对于数据关系来说是不可靠的。

大规模处理
Neo4j 数据库对于基于模式的查询具有固有的可扩展性。关系数据库通过复制进行扩展，但成本效益不高。 NoSQL 数据库也是可扩展的，但其中的数据完整性并不值得信赖。

Neo4j 数据库的好处

Neo4j 模型专门设计用于处理大量连接数据。这些模型为您提供了一些主要优势，包括：

• 快速性能

这是图模型的最大优势之一。随着关系的数量和深度的增加，关系数据库的性能还不够。另一方面，即使数据量显着增加，Neo4j 数据库等图形数据库的性能仍然很高。

Neo4j 模型背后的团队最近也发布了一个库。该库允许开发人员在几个小时内在数十亿个节点和数百亿个关系上并行运行图算法。更准确地说，Neo4j 数据库是水平扩展的。这意味着模型的性能不依赖于数据库的大小。它可以遍历大量连接的数据，并提供企业数据库功能，例如 ACID 事务和自动备份或恢复。

• 灵活性

Neo4j 等图形模型的结构和模式很容易适应应用程序的变化，使其成为高度灵活的数据库。您还可以在不损害现有功能的情况下轻松升级数据结构。您可以随时进行升级，因为该结构可以与它所使用的应用程序同时发展。

• 管理数据之间的关系

Neo4j 数据库允许您探索数据之间的各种路径和连接，并尽可能高效地查询它们。此外，您可以轻松地从数据库中获取复杂的数据，即使它们是强连接的。

Neo4j 数据库用例

关于 Neo4j 图模型，我们需要了解的下一件事是我们可以使用这种数据存储技术做什么。似乎可以获取这项技术来解决任何类型的问题，但事实是 Neo4j 数据库也应该在合适的时候使用。

Neo4j 模型仅在连接数据最重要时使用。这项技术已经征服了最流行的用例，包括欺诈检测、个性化、网络管理、知识图谱等等。

尽管如此，下一代图形开发人员正在借助 Neo4j 等模型来设计人工智能和机器学习的未来。现在，让我们看看下面几个 Neo4j 数据库的用例。

停止欺诈戒指

传统的欺诈预防措施非常关注单独的数据点，包括账户、个人、设备或 IP 地址。这里的问题是，现代犯罪分子今天能够通过创建具有不真实身份的欺诈圈来逃避这些检测方法。为了防止这种逃逸，有必要查看链接各个数据点的连接。

尽管没有完美的欺诈预防措施，但您可以通过分析各个数据之间的联系来改进流程。这就是 Neo4j 模型在检测关系数据库难以发现的困难模式时派上用场的地方。

企业组织使用 Neo4j 数据库来提高他们的欺诈检测能力，以立即防止各种金融欺诈，包括第一方银行欺诈、电子商务欺诈、信用卡欺诈、保险欺诈和洗钱欺诈。

网络和 IT 运营

网络和 IT 基础设施极其复杂，需要一个远远超出关系数据库的配置管理数据库 (CMDB)。 Neo4j CMDB 图形数据库可帮助您关联网络、数据中心和 IT 资产，以简化故障排除、影响分析以及容量或中断规划。

Neo4j 等图形数据库使您能够连接监控工具并获得对各种网络或数据中心操作之间复杂关系的重要洞察。图在网络和 IT 运营中的用途不受限制。

推荐引擎

实时推荐引擎必须能够关联产品、库存、客户、供应商、物流甚至社交情绪数据，才能最有效地工作。此外，他们应该能够根据新客户的访问立即捕捉任何新的兴趣。

使推荐引擎能够做到这一点的关键技术是像 Neo4j 这样的图形数据库。它很快将传统的关系数据库抛在脑后，并连接了大量的客户和产品数据。

社交媒体应用

Neo4j 等社交图数据库有助于创建创新的社交网络或将当前的社交图集成到企业应用程序中。事实是，社交媒体网络已经建立了图表和关系。然后，因此将它们从图表更改为表格然后再返回是没有意义的。

可以直接匹配您的领域模型的数据模型将帮助您了解您的数据库，更好地沟通，并减少不必要的工作。 Neo4j 通过减少数据建模所需的时间来加快您的社交网络应用程序的性能。

身份管理

在企业中管理无数的角色、组、产品和授权是很困难的。使用 Neo4j，您可以高效、深入、快速地跟踪所有身份和访问授权和继承。那是因为所有数据在 Neo4j 中都是相互关联的，为您提供比以往更好的洞察力和控制力。

电信

连接是电信的核心，像 Neo4j 这样的图形数据库是：

• 建模的最佳选择。
• 存储。
• 查询各类电信数据。

Neo4j 使企业能够通过改进其连接数据来快速执行，无论他们需要管理超级复杂的网络结构、各种产品线和捆绑包，还是在当今竞争激烈的市场中的客户满意度和保留率。

政府

许多政府目前正在使用 Neo4j 和其他图形技术来打击犯罪、防止恐怖主义、加强财政责任，并使一切对其公民透明。这些方法需要数据来连接各种应用程序或存储库，需要不同的部门来工作。这就是为什么需要像 Neo4j 这样灵活、可扩展且功能强大的图形模型来快速处理互连数据的原因。

人工智能和分析

现代企业正在应对当今极其复杂的挑战，并且需要智能技术。在这种情况下，Neo4j 改进了预测，使更好的决策和创新成为可能。它结合了当前数据中关系和网络结构的预测能力，以回答难题并提高预测准确性。

Neo4j 图算法在全局结构中找到基本模式，并借助分析工作空间内的图嵌入和图数据库机器学习训练对图进行预测。这就是企业如何增强高度可预测的关系和网络结构来回答不常见的问题。

组织使用 Neo4j 的图形算法和预测特征的结果进行进一步分析、机器学习或支持人工智能系统。图表通常为高级分析、机器学习和人工智能带来巨大的价值。

生命科学

互连数据大量围绕着从事生命科学工作的公司。例如，生物学家需要了解基因、蛋白质、细胞等之间的联系，医疗机构需要绘制患者旅程图以了解疾病进展。这就是为什么这些公司使用 Neo4j 来分析他们的连接数据，以前没有图表是不可能的。

生命公司，包括化学品制造商、农业公司、生物技术初创公司等，了解 Neo4j 的真正价值以及用于研发、隐私和法规遵从性、医疗设备制造、患者、组织等的图表。

金融服务

金融服务和银行必须持续打击金融犯罪，预防和应对网络攻击，并确保遵守最新法规。为此，他们需要一个能够轻松快速地找到数据点之间关系的数据库。 Neo4j 帮助金融服务并为他们提供更好的风险管理、合规性、可靠和安全的 IT 结构、增强的客户体验以及许多其他好处。

世界上 Neo4j 的最大用户

今天，世界上最大的组织正在使用 Neo4j 来优化管理他们无数的数据点。 Neo4j 是全球领先的可扩展图形技术提供商，帮助财富 100 强名单中 75% 的公司增强其连接数据应用程序。

当今使用 Neo4j 技术的最大行业和公司如下：

• eBay、ADEO 和 ATPCO 等全球 10 大零售商中的 7 家
• 空中客车等全球5大飞机制造商中的3家
• Bayerische、Allianz等世界前10大保险公司中的8家
• 摩根大通、花旗、大通和瑞银等北美排名前 20 的银行
• 沃尔沃、丰田、戴姆勒等全球前 10 大汽车制造商中的 8 家
• 万豪和雅高酒店等全球 5 大酒店中的 3 家
• Verizon、Orange、AT&T 和 Comcast 等全球 10 大电信公司中的 7 家

最后的话

当今的现代应用程序面临着处理大量互连数据的巨大挑战，这就是为什么它们非常需要高效的技术来帮助它们应对这个问题。 Neo4j 图形技术允许您创建能够对连接数据提供有价值的实时洞察的应用程序，以便进一步分析并做出正确的决策。

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