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Neo4j 是一个高性能的 NoSQL 图形数据库,它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j 也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。
接下来我们来一起学习一下Neo4j的安装和使用方法吧!
知识点
图数据库的概念
Neo4j 的安装
Neo4j 数据迁移
Neo4j Browser 的使用
图数据库的基本概念是图,在这里我们用一个简单的例子来介绍图:
图例
如下就是一个图,图中包含的信息是:一位名为 Gods_Dusk 的用户,撰写了两门蓝桥云课课程,其中一门叫做 《Python 机器学习玩转 Flappy Bird 游戏》,所属学科是机器学习和 Python,另一门课程叫做《图数据库 Neo4j 基础入门》,所属学科为 Neo4j。同时该用户参加了第 23 期 Python 楼赛,获得了第二名。
另一名用户为云课管理员,用户 ID 为 1。
图片描述
节点通常用于表示实体,实体的概念来自哲学,现实世界中的客观事物、抽象的事件均可称之为实体。节点是组成图的最小单位。
标签用于分类节点,如所有用来表示蓝桥云课课程的节点都可以使用标签:课程进行标记。在 Neo4j 中,就可以根据不同标签类型进行特定节点的查询。
一个节点可以有多个标签。如用户 Gods_Dusk,既是蓝桥云课用户,也是蓝桥云课作者;用户 云课管理员,既是蓝桥云课用户,也是蓝桥云课员工。
图中的边表示关系,关系连接两个节点,如撰写关系,将《图数据库 Neo4j 基础入门》课程和用户 Gods_Dusk 相连接起来。
关系具有方向性,如《图数据库 Neo4j 基础入门》属于 Neo4j 类型的课程,而反之不成立,但只需要注意到关系的方向,就不需要在相反的方向上添加重复的关系,即 Neo4j 类型的课程包含《图数据库 Neo4j 基础入门》。
被关系连接的两个节点,其中关系的起始节点被称为出节点,关系的终止节点被称为入节点。同时,一个节点的出度是指这个节点被多少关系作为出节点,同理,入度是指被多少个关系作为入节点。
特别的是,一个节点可以有指向自己的关系,比如用户 Gods_Dusk 认识自己。
关系与节点一样具有类型划分,但关系有且仅有一种关系类型。
属性是用于描述节点和关系特性的名称 -
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