Neo4j技術手冊|從規劃到正式部署的圖資料庫實戰
內容簡介
「這一本最佳指南將帶你打造可正式部署的 Neo4j 系統。深諳 Neo4j 的實踐專家在書中展示 Neo4j 的優勢,以及潛在陷阱的因應之道。這是圖資料庫專業人員的必讀之作。」
——Jim Webber,Neo4j 首席科學家
想要提升 Cypher 指令的效能,或利用關聯資料模型來支援實際的商業需求嗎?領先全球的原生圖資料庫 Neo4j 會是你的好幫手!Neo4j 已被廣泛用於偵測詐欺、支援推薦系統、建構知識圖譜,並且支援大規模的資料密集型應用程式。
本書將帶你從概念驗證,一路邁入正式部署。經驗老到的作者 Luanne Misquitta 與 Christophe Willemsen 將協助你在實作過程中做出明智決策。
無論你是開發者、架構師,還是資料專業人員,本書都能讓你做出基於事實的選擇,並避免常見陷阱。互聯的資料與 AI 的重要性正日益增加,現在非常適合打造具備洞察力與長期價值的圖系統。看完本書後,你將學會如何:
• 設計既能提升效能,又清楚易懂的資料模型
• 在概念驗證階段做出明智的技術選擇
• 在進入正式環境時重新評估系統設定,並進行必要的調整
• 設定 Neo4j,讓它更可靠、更方便監視與觀察
• 將圖資料整合進企業架構中
——Jim Webber,Neo4j 首席科學家
想要提升 Cypher 指令的效能,或利用關聯資料模型來支援實際的商業需求嗎?領先全球的原生圖資料庫 Neo4j 會是你的好幫手!Neo4j 已被廣泛用於偵測詐欺、支援推薦系統、建構知識圖譜,並且支援大規模的資料密集型應用程式。
本書將帶你從概念驗證,一路邁入正式部署。經驗老到的作者 Luanne Misquitta 與 Christophe Willemsen 將協助你在實作過程中做出明智決策。
無論你是開發者、架構師,還是資料專業人員,本書都能讓你做出基於事實的選擇,並避免常見陷阱。互聯的資料與 AI 的重要性正日益增加,現在非常適合打造具備洞察力與長期價值的圖系統。看完本書後,你將學會如何:
• 設計既能提升效能,又清楚易懂的資料模型
• 在概念驗證階段做出明智的技術選擇
• 在進入正式環境時重新評估系統設定,並進行必要的調整
• 設定 Neo4j,讓它更可靠、更方便監視與觀察
• 將圖資料整合進企業架構中
目錄
推薦序
前言
第一章 如何在五天內,從圖獲得價值?
ElectricHarmony 的困境
為什麼要選擇圖資料庫?
圖應用場景
Neo4j
Cypher
歌曲推薦系統:概念驗證
總結
第二章 匯入更多資料(多很多)
資料庫交易
探索其他資料匯入工具
總結
第三章 檢討建模決策
視情況而定
建模原則
屬性 vs. 節點
跨共同點走訪
將概念做成標籤
節點扇出
超級節點
關係的精細度
量化關係
雙向關係
總結
第四章 模型建立與重構模式
超邊:n 方關係
time-based versioning
表示序列
重構模式
總結
第五章 查詢指令分析與調整
執行查詢
比對不相連的模式
提升錨點選擇性
存取屬性
節點度數
不要過於「急切」!
排序
我想脫離(規劃器)的束縛
Cypher runtimes
將查詢參數化
監視與測量查詢時間
總結
第六章 保護你的資料庫
偽裝
竄改
否認
資訊洩漏
阻斷服務攻擊
權限提升
總結
第七章 搜尋
什麼是搜尋?
搜尋資料
TEXT 索引
全文索引
關於索引與查詢的其他考量
總結
第八章 進階圖模式
子查詢
細膩的關係類型
在圖中表達整併後的實體
量化路徑模式:實體解析應用場景
安全建模:標籤 vs. 屬性
總結
第九章 備份與還原
寫入路徑
備份
還原備份
雲端備份
遠端備份與虛擬機器分離
設計備份策略
總結
第十章 叢集與分片
為了實現高妥善率而使用叢集
部署叢集
使用 secondaries 來擴展讀取能力
使用 secondary 伺服器來備份
因果一致性
傳說中的 1+1 叢集
分片與聯邦式查詢
總結
第十一章 觀察機制
發揮日誌的力量
展現指標的威力
全部整合起來:使用 Grafana、Loki 與 Prometheus 的日誌與指標
總結
第十二章 實用圖資料科學
Graph Data Science 程式庫導論
AI 驅動的播放清單社群
社群偵測的現實應用
總結
第十三章 生成式 AI 與圖的未來發展
知識圖譜
GraphRAG
代理式 AI 架構
建立知識圖譜
實際範例:從自然語言生成播放清單推薦
總結
索引
前言
第一章 如何在五天內,從圖獲得價值?
ElectricHarmony 的困境
為什麼要選擇圖資料庫?
圖應用場景
Neo4j
Cypher
歌曲推薦系統:概念驗證
總結
第二章 匯入更多資料(多很多)
資料庫交易
探索其他資料匯入工具
總結
第三章 檢討建模決策
視情況而定
建模原則
屬性 vs. 節點
跨共同點走訪
將概念做成標籤
節點扇出
超級節點
關係的精細度
量化關係
雙向關係
總結
第四章 模型建立與重構模式
超邊:n 方關係
time-based versioning
表示序列
重構模式
總結
第五章 查詢指令分析與調整
執行查詢
比對不相連的模式
提升錨點選擇性
存取屬性
節點度數
不要過於「急切」!
排序
我想脫離(規劃器)的束縛
Cypher runtimes
將查詢參數化
監視與測量查詢時間
總結
第六章 保護你的資料庫
偽裝
竄改
否認
資訊洩漏
阻斷服務攻擊
權限提升
總結
第七章 搜尋
什麼是搜尋?
搜尋資料
TEXT 索引
全文索引
關於索引與查詢的其他考量
總結
第八章 進階圖模式
子查詢
細膩的關係類型
在圖中表達整併後的實體
量化路徑模式:實體解析應用場景
安全建模:標籤 vs. 屬性
總結
第九章 備份與還原
寫入路徑
備份
還原備份
雲端備份
遠端備份與虛擬機器分離
設計備份策略
總結
第十章 叢集與分片
為了實現高妥善率而使用叢集
部署叢集
使用 secondaries 來擴展讀取能力
使用 secondary 伺服器來備份
因果一致性
傳說中的 1+1 叢集
分片與聯邦式查詢
總結
第十一章 觀察機制
發揮日誌的力量
展現指標的威力
全部整合起來:使用 Grafana、Loki 與 Prometheus 的日誌與指標
總結
第十二章 實用圖資料科學
Graph Data Science 程式庫導論
AI 驅動的播放清單社群
社群偵測的現實應用
總結
第十三章 生成式 AI 與圖的未來發展
知識圖譜
GraphRAG
代理式 AI 架構
建立知識圖譜
實際範例:從自然語言生成播放清單推薦
總結
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