备注：本文APOC是基于Neo4j3.5版本进行安装，原因在于本地电脑的Java版本为1.8
APOC库包含许多（约450个）程序和函数，可帮助处理数据集成，图算法或数据转换等
APOC是Neo4j 3.3版本推出时正式推荐的一个Java存储过程包，里面包含丰富的函数和过程，作为对Cypher所不能提供的复杂图算法和数据操作功能的补充，APOC还具有使用灵活、高性能等优势。在接下来的几周，我会逐渐深入地介绍主要过程的使用实例。
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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）。
0.说在前面1.数据处理2.Apoc导入3.Neo4J导入展示4.Web开发5.动态交互可视化6.可视化展示7.作者的话
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
@[TOC](图数据库ONgDB Release v-1.0.0) Here's the table of contents:
[1] TOC: 图数据库无缝集成Tushare接口 [2] Neo4j图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC(5.5) - 导入JSON数据: https://blog.csdn.net/GraphWay/article/details/116225774 [3] Tushare: https://www.tushare.pro/
•一、来自社区的问题链接•二、编写查询实现数据封装 •2.1 创建样例数据 •2.2 Cypher实现
上一篇已经讲解了如何下载、安装和配置，这一篇着重讲解下在配置完成后，如何启动、连接到web图形话洁面和停止。想要更好的实践来操作图数据库Neo4j，我们需要了解下图数据库neo4j的社区版本和企业版本呢的区别，避免踩坑太久。
图算法不是一个新兴技术领域，在开源库中已经有很多功能强大的算法实现。近两年，业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性，无法进行因果推断的这个缺陷，而图神经网络（GNN）成为备受关注和期待的“宠儿”。随着学界和业界越来越关注GNN，各种新工作不断被提出，基于图神经网络的框架随之产生，如大家现在都已经熟悉的DGL，两大深度学习框架PyTorch和TensorFlow中也开始支持相应的功能，大家对图（Graph）、图计算、图数据库、图机器学习等研究的关注度越发高涨。
通过neo4j-admin方式导入的话，需要暂停服务，并且需要清除graph.db,这样才能导入进去数据。而且，只能在初始化数据时，导入一次之后，就不能再次导入。
参考链接：https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5521577.html
如果觉得写的好或对您有帮助，麻烦右边点个赞哦~~ 数据导入方案对比 neo4j-admin import 最快的方案 10s导入15w节点 Spark（同事） 0.5h, 50w节点 apoc导入hdfs里的csv文件 100w个节点数据0.5h导不完 CSV处理经验 源数据到CSV，注意将源数据中的英文，进行提前处理 字符串内部的引号不提前转义或过滤会引起导入错误 如： 的合法时间“为人特让他”发顺丰 被识别为三个字符串 hash不是唯一映射， 自增长ID可以解决唯一性
我第一次建立关联图谱用的是R语言，通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪，并用图形展示团伙之间的关联关系。
# 扩展PATH方式MATCH (indus:行业) WHERE indus.name='消费品商贸' WITH indusCALL apoc.path.expandConfig(indus,{maxLevel:3, relationshipFilter:'NEXT>|<BELONG_TO', labelFilter:'+产业|/产品', bfs:false, filterStartNode:true,uniqueness:'NODE_GOLBEL', limit:-1}) YIELD path WITH pathRETURN path
GraphRAG是一种基于知识图谱的检索增强技术。它使用多来源数据构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系以图的形式展示，然后利用大语言模型进行检索增强。这种方法能更高效准确地检索相关信息，并为LLM生成响应提供更好的上下文。微软和领英的技术人员已经科学的验证了这种技术相较于基线 RAG 的优势，并发表了相关论文。
下载地址：https://neo4j.com/download-center/#community
《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪，因为检索增强生成需要最少的代码，并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。
•一、超级节点 •1.1 超级节点概念 •1.2 从图数据网络中寻找超级节点•二、与超级节点相关的关键问题案例•三、模拟超级节点 •3.1 服务器资源 •3.2 构建模拟数据的图数据模型 •3.3 模拟超级节点的数据规模•四、超级节点建模优化 •4.1 关系结构优化方案 •4.2 标签细分遍历图可减少节点规模•五、增删改操作优化 •5.1 服务器优化 •5.2 图库配置优化 •5.3 JVM调优 •5.4 批量操作 •5.5 服务器端操作文件•六、检索效率提升 •6.1 查询优化 •6.2 预热数据 •6.3 图数据库索引 •6.4 图数据库全文检索lucene接口 •6.5 图数据库全文检索集成Elasticsearch •6.5.1 数据同步-关联存储 •6.5.2 数据同步-监控程序同步 •6.5.3 Elasticsearch调优•七、自规避路径查询 •7.1 查询场景案例 •7.2 自规避查询实现
在这篇文章中，我将展示如何使用经过优化的、基于转换器的命名实体识别（NER）以及 spaCy 的关系提取模型，基于职位描述创建一个知识图谱。这里介绍的方法可以应用于其他任何领域，如生物医学、金融、医疗保健等。
Neo4j研发团队目前发力的重点是人工智能领域，相关生态发展的也更快，说明了类似的图数据库架构在人工智能模型训练上的优势是的确存在的。人工智能模型的最关键指标是准和快，数据系统和计算系统是支持模型训练的两个关键基础设施，其性能是非常重要的。感兴趣的话可以去Neo4j官网查看一下关于未来的发展规划的介绍，挺有意思的！:)
图数据分块ETL 图数据ETL的一个场景是需要将上亿条上百G的原始数据构建为图数据，在内存不够用的情况下保证数据构建过程可以平稳顺利运行，需要使用数据分块的方式进行构建。如下通过存储过程实现数据分块方案。该解决方案依赖于原始数据库的自增ID【上百G超大CSV文件的构建可以导入MySQL之后构建】，经过测试可以在生产环境正常运行并且避免过多的内存消耗。 函数与过程功能介绍 从关系数据库加载数据 apoc.load.jdbc 函数实现数据块ID拆分 olab.ids.batch 迭代处理数据块 apoc.pe
@TOC[1] Here's the table of contents: 使用开源软件攒一个企业级图数据平台解决方案 最近有技术社区的朋友，刚从Nebula Graph切换到ONgDB，想付费让我给出个图数据平台解决方案，我觉得这可能也是很多朋友的共性需求，所以我决定写一系列的小博客分享一下。帮助大家快速低成本应用图数据、挖掘图数据，为业务应用分析提供更多可能性。 预期的目标是，通过这些小博客大家可以快速顺利低成本的搭建自己的企业级图数据平台，为业务提供可靠的服务。 开始之前
•一、问题背景•二、构建样例多子图数据•三、实现根节点的属性查找•四、将子图查找的GQL封装为一个函数•五、总结
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。
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
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。
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
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。
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 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。
下载地址：https://neo4j.com/download-center/#releases
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
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）。
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。
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。
ftp://neo4j.55555.io/neo4j/3.5.12/neo4j-community-3.5.12-windows.zip
•一、Neo4j AuraDB Free现已在亚太地区发行•二、快速使用Neo4j AuraDB Free
This is experimental and not considered safe for production. You have been warned. Please note that this repo contains pre-release as well as release versions of Neo4j. To ensure that you get a release version you must specify an explicit version when inst
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。
Neo4j是一个开源的图形数据库管理系统，它基于Java语言开发。与传统的关系型数据库不同，Neo4j使用图形结构来存储和查询数据，这使得它在处理复杂关系时更加高效和灵活。
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。
Neo4j是一个开源的NoSQL图形数据库，它使用由一级关系连接的节点的丰富数据模型，与传统的RDBMS方法相比，它更适合于连接的大数
Neo4j 自带的管理工具 neo4j-admin，提供了信息查看、备份、还原等功能。
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。
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