1. Neo4j简介 Neo4j是一个用Java实现的、高性能的、NoSQL图形数据库。Neo4j 使用图（graph）相关的概念来描述数据模型，通过图中的节点和节点的关系来建模。Neo4j完全兼容A
neo4j 这个东西在国内用的很少，目前能百度的资料也是很早之前的几篇了，我针对neo4j 3.5 的版本进行一次学习和记录，以及实际的工作需求我也遇到了，后续会开源一个剔除业务的开源项目，有兴趣的读者可以了解一下图数据库的中间件，还是蛮有意思的。
Neo4j是基于Java的图形数据库，运行Neo4j需要启动JVM进程，因此必须安装JAVA SE的JDK。从Oracle官方网站下载 Java SE JDK，当前的版本是JDK8。
可以把Neo看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟和健壮的数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。 Neo是一个网络面向网络的数据库也就是说，它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络上而不是表中。网络（从数学角度叫做图）是一个灵活的数据结构，可以应用更加敏捷和快速的开发模式。
Neo4j（Nosql之一）是一个高性能的图数据库(不支持分布式)， 在社交关系中经常用到。关于Neo4j的介绍，网上多的是， 故不再赘述。来简要说说安装：
属于 Nosql 的一种，用于记录点和点之间关系，可以形成网状结构，比如好友关系，拓扑关系等等
Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统，图是一个比线性表和树更高级的数据结构。具有始终保持高效查询性能，不会因数据的增长而降低查询的反应能力，具备事务管理特性，完全支持ACID事务管理。
https://www.injdk.cn/，根据自己需求下载，注意：社区版4.2.2需要jdk版本为jdk11
Autobloody是一款针对活动目录的安全审查工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以通过自动化的形式利用BloodHound扫描发现的活动目录提权路径来实现权限提升。
图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库，其数据存储结构和数据查询方式都是以图论为基础的，图数据库主要用于存储更多的连接数据
最近工作需要使用图形数据库来构建知识图谱，目前基于Java使用最广泛的有两个开源框架 (1) neo4j 社区版 免费 企业版 收费 (2) Titan 全开源 我们此次选择了neo4j的社区版，主要是项目紧，neo4j比较稳定，Titan可能比较新，虽然Titan肯定是未来的主流，我个人是看好Titan的，Neo4j没法存储巨大的一张关系图 ，因为他不支持分片，而Titan是天生分布式的，可以构建在Hbase，Cassandra之上外加+ES或者Solr存储索引，非常强大，再此不在过多 对比两个图形数据库
一、在windows上搭建Neo4j ha cluster的配置方法： 例如：建立集群的三台机器的ip分别为：10.230.9.91，10.230.9.92，10.230.9.93。 10.230.9.91机器上的配置如下： 1、关闭防火墙 2、ping 10.230.9.92和10.230.9.93，看是否能ping通 3、解压Neo4j 安装文件到某一目录下（例如F:\） 4、修改Neo4j配置文件(F:\neo4j-enterprise-2.0.0-M04-wi
根据图数据库处理的对象特性，就很容易知道它的应用场景，最常见的就是人物关系的数据管理
攻击溯源图是描述攻击者攻击行为相关的上下文信息，利用攻击溯源信息来挖掘攻击相关的线索是当前研究的热点。研究人员发现依靠系统监控日志数据构造具有较强抽象表达能力的溯源图进行因果关系分析，能有效表达威胁事件的起因、攻击路径和攻击影响，为威胁发现和取证分析提供较高的检测效率和稳健性。
Cypher中的LOAD CSV命令允许我们指定一个文件路径、是否有头文件、不同的值定界符，以及Cypher语句，以便我们在图形中对这些表格数据进行建模。
大家好，这里是 渗透攻击红队 的第 74 篇文章，本公众号会记录一些红队攻击的案例，不定时更新！请勿利用文章内的相关技术从事非法测试，如因此产生的一切不良后果与文章作者和本公众号无关！
其中：GPG（GNU Privacy Guard）是一种加密软件，用于加密通信和验证软件包的完整性和来源。在Linux系统中，软件包管理器（如yum或dnf）会使用GPG密钥来验证下载的软件包是否来自可信的源，并且没有被篡改。
如果 BloodHound 数据库中存在 privesc 路径，此工具会自动执行两个 AD 对象、源（我们拥有的）和目标（我们想要的）之间的 AD privesc。自动化由两个步骤组成：
对于此种模式，建议安装m2e插件，让Maven来管理项目的构建classpath。这也为通过Maven的命令行 构建项目提供了可能，同时也为开发提供了一个有效的Eclipse setup 。
Cypheroth是一款自动化可扩展工具套件，在该工具的帮助下，广大研究人员可以针对Bloodhound的Neo4j后端执行自动化密码查询，并将输出数据存储至电子表格之中。
标签属性图模型 • Nodes – 节点。在其他图模型中称作“点”、“顶点”、“对象”。 • Relationships – 关系。在其他图模型中也称作“边”、“弧”、“线”。关系拥有类型。 • Properties – 属性，可以定义在节点和关系上。 • Labels – 标签，代表节点的类别。
直接用yum install neo4j不可行，可能是版本库中不存在neo4j，得手动加入。
GenAI 栈将帮助你迅速开始构建自己的GenAI应用。演示应用可以作为灵感来源或起点。在技术博客文章[19]中了解更多详情。
最近接手了一个规模比较大的集群，光是整理集群中的资源就使人头昏眼花，虽然我自认 kubectl 使用的已经十分熟练，但是上千个 kubernetes resource 看下来还是不堪重负。在不能为集群安装任何其他工具的情况下，可以改造的就只有我自己的 client 端，也就是 kubectl 了。本文就介绍一个有趣的 kubectl 插件：kubectl-graph。
IoTMap是一款支持多协议的物联网网络模型构建工具，该工具可以同时使用一个或多个协议来对物联网IoT网络进行模型构建。该项目目前仍处于开发阶段，主要针对的是物联网设备安全。这个项目目前会定期更新，当前版本的IoTMap支持三个协议，即BLE、ZigBee和OS4I，并且将来还会支持更多协议。
下载地址：https://neo4j.com/download-center/#releases
精选Python、SQL、R、MATLAB等相关知识，让你的学习和工作更出彩（可提供风控建模干货经验）。
图数据库，估计第一个看到的就的问，有必要？，SQL ,NO SQL, NEW SQL ，这个图数据库属于哪个阵营，三体里面有一个名词叫，降维打击，如果说SQL , NO SQL, NEW SQL 解决的是二维世界的问题，图数据库就属于升为维，并且他要处理的问题，就如同虫洞一样，在二维世界的人们，怎样都要从者一端走到另一端， 而将一张纸折叠起来，你和另一端的距离可能就是0。
ftp://neo4j.55555.io/neo4j/3.5.12/neo4j-community-3.5.12-windows.zip
当渗透进入内网后，利用BloodHound对庞大内网域环境进行自动化信息搜集并整理分析数据，提高渗透效率。
图数据库有Neo4j和OrientDB，本文入门Neo4j，当前使用版本社区版本（neo4j-community-4.1.1）。
图形数据库（Graph Database）是NoSQL数据库家族中特殊的存在，用于存储丰富的关系数据，Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。
1、七牛Logkit：(Windows&Linux&Mac等) https://github.com/qiniu/logkit/ 支持的数据源（各类日志，各个系统，各个应用等） File: 读取文件中的日志数据，包括csv格式的文件，kafka-rest日志文件，nginx日志文件等,并支持以grok的方式解析日志。
最近开始学习知识图谱，所以首先想先学习一下neo4j的使用。 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上而不是表中。由于知识图谱中存在大量的关系型信息（实体—关系—实体）, 使用结构化数据库进行存储将产生大量的冗余存储信息, 因此将图数据库作为知识图谱的存储容器成为流行的选择。当前较为常用的图数据库主要有 Neo4j 等。
为什么要了解知识图谱、neo4j呢？前几天在会议上，领导说接下来我们部分将重点发力知识图谱的工作，解决业务域的问题，让每位同事都去了解下，等过段时间要做汇报工作，每位讲讲自己的学习心得，算是输出。
废话说多了，直接上安装，越发觉得Windows的Docker超级好用，所以直接上Docker安装
Neo4j分社区版（Community Edition）和企业版（Enterprise Edition），社区版本为免费版本。目前的最新版本为Neo4j 3.1。官方网址为https://neo4j.com/ Neo4j的相关文档URL地址如下
睡觉前，突然想起来Neo4j这个数据库，以前认为是一个相当神秘的数据库，一听是图数据库，以为是存储图片的。一想不对啊，存储图片不是数据库层面建议的，所以自己理了下，也算是自己说服自己吧。 Neo4j是开源的，分了多个版本，其中企业版是基于AGPL协议的。 也就意味着你需要扩展，需要补充一个协议。 Neo4j的版本也分了不同的平台，目前较新的版本是3.3，最新的3.4 Neo4j比较贴心的是下载的时候会提示你注册一个用户，注册之后，会给你发送一个电子版的pdf文档。有一些详细的技术细节。
Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。 网上有很多教程，花了一上午时间才安装完，遇到了一些坑，记下来吧
点击上方蓝字每天学习数据库 ---- 万众瞩目的《权力的游戏》第八季，伴随着“史诗级大烂尾”的哀怨声，终于完结了！ 面对剧中错综复杂的人物关系，新粉们是不是已经捋不清楚了？不过，看到人物、节点、关系、属性，这些熟悉的名词，各位想到了什么？ 是的，图数据库！一向以处理“关系的连接”称霸江湖的图数据库 接下来我们试一试好玩的，用图数据库Neo4j，来梳理一下权游的人物关系图。 Ps：贴心的小编在后面奉上了Neo4j最全的安装配置教程！快快收藏起来~ 首先总览一下剧中人物关系图，几行代码就可清
neo4j依赖jdk环境，本例中neo4j-community-3.5.8、jdk1.8
摘要： 主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph 以及在导入过程中遇到的问题和优化方法。
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上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是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。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。
实际上为了更好的描述实体之间的关系，我们要是再继续使用Redis的话，是不是感觉实体之间的关系不够那么的明显，虽然也是属于NoSQL的一种，但是相对来说，Redis，表现实体之间的关系就没有那么清晰了，为了更好的描述实体之间的关系，就会使用图形数据库来进行了，那么今天阿粉介绍的，就是一个图形化的数据可，Neo4J。
最近在研究知识图谱，知识图谱用于数据存储使用的是图数据库neo4j, 本文主要记录下实操过程中遇到的一些问题，写给自己当个笔记，同时也希望可以帮助到其他朋友，自己也在摸索，有什么陈述不当的地方，欢迎斧正
图表是由边连接的一组顶点。在数据库领域，图形是一组项目，每个项目与数据集中的另一个项目具有任何类型的关系。
节点可以想象成图中的对象，节点包含属性，属性可以是任何键值对的形式存储，节点可以有一个或多个标签，也可以没有标签，标签把节点组织在一起。
首先，安装neo4j数据库。我的开发环境是Ubuntu，安装过程参考官网：Neo4j Debian Packages，安装后配置：Post-installation tasks。
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