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精通Neo4j

精通Neo4j

定 價:¥179.00

作 者: 張幟 龐國明 葉偉民 宋建棟 馬延超 楊志
出版社: 清華大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787302618423 出版時間: 2022-11-01 包裝: 平裝-鎖線膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  圖數(shù)據(jù)庫是NoSQL類數(shù)據(jù)庫的又一大典型代表,在國內(nèi)圖數(shù)據(jù)庫屬于新興事物,其優(yōu)異的復雜關系解決方案引起了國內(nèi)眾多大型互聯(lián)網(wǎng)公司及IT開發(fā)者的關注,而Neo4j是目前圖形化數(shù)據(jù)庫中最為出色、最為成熟的產(chǎn)品。本書的第一版書名是《Neo4j**指南》,發(fā)行量超過13000冊,本書在第一版的基礎上補充完善了Neo4j的新特性、新功能。本書基于Neo4j 4.4版本編寫,共分10章,涵蓋基本概念、基礎入門、查詢語言、程序開發(fā)技術、管理運維、集群技術、應用案例、高級應用、配置設置、內(nèi)建過程、GDS、Fabric等內(nèi)容。本書內(nèi)容涉及Neo4j的大部分知識,既可以作為Neo4j初學者的入門教材,也可以作為相關行業(yè)Neo4j技術專家的參考手冊。

作者簡介

  張幟(張老師),圖數(shù)據(jù)庫技術叢書主編。中國IT界元老、中國圖數(shù)據(jù)庫先導者、Neo4j簡體中文版總設計師、大數(shù)據(jù)領域資深專家、WPS曲線漢字技術發(fā)明人,微云數(shù)聚創(chuàng)始人。龐國明(小明),負責全書知識內(nèi)容編排、技術審校、寫作團隊統(tǒng)籌管理。Neo4j中文社區(qū)創(chuàng)始人,《Neo4j 權威指南》副主編,《Neo4j 3.x入門經(jīng)典》翻譯,騰訊課堂《Neo4j圖數(shù)據(jù)庫視頻教程》主講老師,高級信息系統(tǒng)項目管理師,系統(tǒng)架構師。葉偉民(Billy),十八年的IT工作經(jīng)驗。美國海歸,曾被美國移民局認可為在美國本土難以覓得的技術人才而得以在舊金山灣區(qū)工作過?!秷D數(shù)據(jù)庫實戰(zhàn)》《金融中的人工智能》《.NET內(nèi)存管理寶典》等五本書的譯者。目前正在研究金融科技,包括人工智能、Web 3.0方面的應用。宋建棟,畢業(yè)于上海交通大學,長期在金融機構從事IT相關工作。在IT運維、信息安全、IT審計等領域有豐富的圖技術應用經(jīng)驗。致力于在風險圖譜、網(wǎng)絡合規(guī)、態(tài)勢感知等多種金融科技場景中運用圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品和圖算法解決實際問題。馬延超(馬超),畢業(yè)于北京信息科技大學CS專業(yè),Neo4j認證技術專家,長期程序員,開源社區(qū)愛好者與貢獻者。目前致力于將圖數(shù)據(jù)技術應用到資管行業(yè)。曾將圖數(shù)據(jù)技術應用在全媒體、事件輿情、社交網(wǎng)絡等場景。楊志,畢業(yè)于北京理工大學,具有多年的Neo4j使用與調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。目前在某銀行總部擔任高級算法工程師,主要從事搜索推薦、NLP、知識圖譜等相關技術研發(fā)與應用。

圖書目錄

第1章 Neo4j圖數(shù)據(jù)庫基礎
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)庫應用領域
1.1.3 主流圖數(shù)據(jù)庫介紹
1.2 圖數(shù)據(jù)庫基礎概念
1.2.1 圖數(shù)據(jù)模型
1.2.2 圖計算引擎
1.3 圖數(shù)據(jù)庫與關系數(shù)據(jù)庫的對比
1.3.1 關系數(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)庫相關聯(lián)
1.4.3 將文檔存儲與圖數(shù)據(jù)庫相關聯(lián)
1.5 Neo4j概述
1.6 Neo4j版本升級與變化
1.7 Neo4j的體系結構
1.7.1 免索引鄰接
1.7.2 Neo4j底層存儲結構
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
2.3.2 關系
2.3.3 屬性
2.3.4 路徑
2.3.5 遍歷
2.4 官方入門實例介紹
2.4.1 創(chuàng)建圖數(shù)據(jù)
2.4.2 檢索節(jié)點
2.4.3 查詢關系
2.4.4 思考與練習
2.4.5 清空數(shù)據(jù)庫
2.5 批量導入工具的使用
2.5.1 ETL導入工具的使用
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
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 表達式
3.2.3 變量
3.2.4 參數(shù)
3.2.5 運算符
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 標量函數(shù)
3.4.3 列表函數(shù)
3.4.4 數(shù)學函數(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(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
3.9.2 查詢性能分析
3.9.3 索引使用
3.9.4 基礎查詢調(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)行計劃
3.10.1 執(zhí)行計劃運算符詳細介紹
3.10.2 Expand
3.10.3 組合運算符
3.10.4 行運算符
3.10.5 更新運算符
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)前的準備工作
4.2.2 創(chuàng)建Neo4j圖實例
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 異常和錯誤處理
4.4 Neo4j
4.4.1 簡介
4.4.2 認證和授權
4.4.3 發(fā)現(xiàn)API
4.4.4 Cypher事務API
4.5 其他開發(fā)技術介紹
4.5.1 Spring-Data-Neo4j
4.5.2 Spring-Data-Neo4在項目中的部署
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 設置初始密碼
5.1.6 密碼和用戶的恢復
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)設置
5.1.11 事務日志
5.1.12 安裝證書
5.2 備份與恢復
5.2.1 備份簡介
5.2.2 執(zhí)行備份
5.2.3 恢復備份
5.3 認證和授權
5.3.1 簡介
5.3.2 內(nèi)置角色
5.3.3 細粒度訪問控制
5.3.4 與LDAP集成
5.3.5 管理過程權限
5.3.6 相關術語
5.4 安全管理
5.4.1 安全擴展
5.4.2 SSL框架
5.4.3 術語
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
5.5.2 日志
5.5.3 查詢管理
5.5.4 事務管理
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)計和執(zhí)行計劃
5.6.8 壓縮存儲
5.7 數(shù)據(jù)庫管理相關工具
5.7.1 導入工具
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
6.1.4 安裝驗證
6.2 用法
6.2.1 語法
6.2.2 幫助手冊
6.2.3 運行注意事項
6.3 過程和函數(shù)
6.3.1 Neo4j運維類
6.3.2 APOC運維類
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
7.2.8 系統(tǒng)需求
7.3 常見用法
7.3.1 內(nèi)存估計
7.3.2 創(chuàng)建圖
7.3.3 運行算法
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)點屬性
7.4.3 實用函數(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 拓撲鏈路預測算法
7.5.6 節(jié)點嵌入算法
7.6 機器學習
7.6.1 節(jié)點分類管道
7.6.2 鏈路預測管道
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 配置含有單個實例和多副本實例的集群
8.2.2 配置含有核心實例的集群
8.2.3 現(xiàn)有集群添加核心服務節(jié)點
8.2.4 現(xiàn)有集群添加輔助服務節(jié)點
8.2.5 現(xiàn)有集群剝離輔助服務節(jié)點
8.2.6 連接輔助服務節(jié)點
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)存進行集群數(shù)據(jù)遷入(離線)
8.3.3 通過數(shù)據(jù)庫備份進行數(shù)據(jù)遷入(在線)
8.3.4 使用導入工具進行數(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 使用服務器地址列表進行發(fā)現(xiàn)
8.4.3 使用具有多個記錄的DNS進行發(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)部結構
8.6.1 選舉與領導
8.6.2 領導權均衡
8.6.3 多數(shù)據(jù)庫與調(diào)節(jié)器
8.6.4 服務器端路由
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 認證與授權
8.8.3 重要設置
8.9 Fabric查詢
8.10 使用復制命令分片數(shù)據(jù)
第9章 Neo4j應用案例
9.1 應用案例概述
9.2 欺詐檢測
9.2.1 第一方銀行欺詐
9.2.2 保險欺詐
9.2.3 電子商務欺詐
9.2.4 小結
9.3 科研導圖
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
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 真實的案例
第10章 Neo4j高級應用
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工具從關系數(shù)據(jù)庫導入
10.2.4 壓縮包版命令行ETL工具的導入
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
10.4.3 Docker安裝Neo4j
10.5 在Kuberenetes環(huán)境下部署Neo4j
10.5.1 關于Neo4j
10.5.2 Neo4j
10.5.3 配置Neo4j
10.5.4 部署
10.6 Neo4j與圖計算
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 計算聚合相關性
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)進行預處理
10.8.5 將CSV數(shù)據(jù)導入Neo4j
10.8.6 運行推理查詢
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安裝運行
10.10.3 Neo4j
10.10.4 從Kafka同步數(shù)據(jù)到Neo4j

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