Neo4J Là Gì

Giới thiệu

Graph là gì?

Đồ thị (Graph) là tập phù hợp những đỉnh (Vertices) cùng cạnh (Edges), xuất xắc là tập hợp thân các nút(Node) với quan hệ (Relationship) thân những nút ít với nhau. Mối quan hệ tình dục rất có thể là 1 trong những chiều xuất xắc hai chiều.

Bạn đang xem: Neo4j là gì


*

*

Ví dụ: A với B bao gồm kiểu mốt quan hệ tình dục "FRIEND" cùng nhau nhưng chỉ gồm A là "FOLLOW" B.

Cấu trúc dữ liệu

Có nhiều phương pháp màn biểu diễn kết cấu dữ liệu của Đồ thị nhỏng Danh sách cạnh, Danh sách kề, Ma trận kề, Ma trận liên thuộc.

Với Danh sách cạnh ta có thể màn biểu diễn bên dưới dạng danh mục với từng thành phần là 1 trong Tuple(Node, Node, Relationship)

(A, B, Friend)(B, A, Friend)(A, B, Follow)(C, A, Follow)(C, B, Follow)Trong khi đó cùng với Ma trận Kề ta cần màn biểu diễn 2 ma trận khác biệt, mỗi ma trận tất cả form size N x N với N là số Node cùng cực hiếm tại (X, Y) biểu hiện 1 mối quan hệ tự X -> Y

FRIENDX | A | B | C |A | 0 | 1 | 0 |B | 1 | 0 | 0 |C | 0 | 0 | 0 |FOLLOWX | A | B | C |A | 0 | 1 | 0 |B | 0 | 0 | 0 |C | 1 | 1 | 0 |Có tương đối nhiều dạng trang bị thị không giống nhau, bên dưới đấy là một số dạng


*

*

Learning Neo4J

Ứng dụng của Đồ thị

Khoa học tập thôn hội

Như minc họa ở hình trước tiên của nội dung bài viết, sự thúc đẩy giữa fan và bạn hình thành phải một mạng thôn hội(social network). Facebook với Twitter là 2 social bự cơ mà chúng ta có thể tưởng tượng được vận dụng của đồ vật thị trong khoa học thôn hội.

Ví dụ: Để tìm những người Nổi giờ X vào social, bạn có thể thống kê con số Follow của X với giới thiệu những người dân bao gồm số lượng Follow cao nhất. Nói Theo phong cách toán học tập thì ta tìm bậc của đỉnh xuất xắc số lượng cạnh nối với đỉnh kia (X) và đưa ra phần nhiều đỉnh có bậc cao nhất.

Trong diễn bầy, phụ thuộc vào hầu hết comment của người tiêu dùng ta có thể phân chia nhóm người dùng gồm thuộc chủ ý với nhau.


*

Detecting Subgroups in Online Discussions by Modeling Positive sầu và Negative Relations aý muốn Participants

Nghiên cứu vãn sinh học

Các nguyên tố sinc học(protein, phân tử, gen) và các liên can của chúng cũng tạo nên một trang bị thị sinch học tập. Dựa vào đó bạn ta có thể khám phá được quy trình hội đàm chất trong khung người, sự can hệ thân những phần tử khác nhau bên trên khung người.


Sơ đồ vật đàm phán chất trong khung người nhỏ người

Bài toán tra cứu đường đi


WebSearch Pagerank là thuật toán phân tích những links được dùng vào Google Search nhằm xếp hạng các trang web.


Tóm lại, Đồ thị hiện hữu sinh hoạt khắp phần lớn khu vực miễn tất cả Đối tượng(Node) với Các liên quan giữa các Đối tượng (Relationship) phần nhiều rất có thể làm cho Đồ thị.


Graph Databases

Một khối hệ thống thống trị các đại lý tài liệu đồ thị (graph database management system) là một khối hệ thống rất có thể Create, Read, Update với Delete (CRUD) . Graph Databases thường xuyên được thành lập để vận dụng vào các khối hệ thống OLTP..

Có 2 Điểm sáng mà họ cần phải để ý lúc nghiên cứu về Graph Database

Processing Engine: áp dụng index-không tính phí adjacency.
Neo4J

Data Modeling

Nodes

Node thường xuyên dùng để làm biểu diễn lên tiếng của một thực thể. Đồ thị đơn giản và dễ dàng tuyệt nhất là trang bị thị mà lại trong số đó chỉ bao gồm một Node.


Labels

Label hay dùng để làm đánh giá một đội nhóm các Node bao gồm và một miền cùng nhau, câu hỏi gán nhãn góp phân chia Đồ đô thị nhiều vật dụng thị nhỏ cùng luôn thể đến việc tính toán thù. lấy ví dụ như các Node biểu diện thông báo mang đến User rất có thể được gán nhãn :User .

Xem thêm: Nhiệt Là Gì ? Cân Bằng Nhiệt Lượng Trong Lò Hơi Công Nghiệp Nhiệt Năng, Nhiệt Lượng Là Gì

Một Node rất có thể không tồn tại hoặc có rất nhiều nhãn.


Relationships

Relationship biểu lộ quan hệ tuyệt những liên kết thân các Node với nhau. Các Relationships giúp tổ chức triển khai các Node thành một kết cấu, Biến đồ thị trấn một cấu tạo nhỏng dạng danh mục, bản đồ giỏi phần lớn cấu tạo phức tạp hơn.

Trong Neo4j, từng Relationship là một Cạnh được bố trí theo hướng nối Node mối cung cấp với Node đích. Một Node có thể gồm Cạnh nối cùng với chủ yếu nó.


Relationship Types

Mỗi Relationship chỉ gồm duy nhất một Relationship Types. Nlỗi ví dụ trên, họ gồm các Relationship :IS_FOLLOWING, :IS_ADMIN , Relationship Type giúp chúng ta hiểu rằng quan hệ thân những Node là gì. Việc đặt type mang đến Relationship góp chúng ta dễ tưởng tượng được Node nào là Node nguồn và Node làm sao là Node đích.

Properties

Properties là 1 trong những cặp key-value diễn đạt các trực thuộc tính của Node hoặc Relationship. Trong ví dụ về đồ thị , Node :User có nằm trong tính là "name", "born" với Relationship :IS_ADMIN bao gồm nằm trong tính "roles".

Các value có thể có các vẻ bên ngoài tài liệu nlỗi number, string, boolean hoặc danh mục.

Traversals và paths

Traversal là cách nhưng chúng ta truy nã vấn tài liệu nhằm trả lời cho 1 câu hỏi ví dụ như như "Những page nào cơ mà anh Pđợi theo dõi và quan sát tuy nhiên anh X không theo dõi". Travesaling một vật dụng thị tức thị chúng ta bước đầu xuất phát từ 1 Node cùng lần theo những Relationship theo các quy tác nào đó. Hầu như bọn họ chỉ việc lần theo Đồ thị nhỏ của Đồ thị (phụ thuộc vào những Label, các Relationship Type).

Kết trái của traversal có thể trả về là 1 trong những lối đi (path) từ Node này mang lại Node tê. Nhỏng ví dụ Đồ thị nhưng mà họ tất cả, Kết quả trả về mang đến thắc mắc " Anh Pđợi vẫn theo dõi hầu hết Page nào" là 1 trong những lối đi tự Node tất cả name:"Phóng" đi qua cạnh :IS_FOLLOWING cùng đến Node gồm name:"Gái Xinh" .

Path ngắn tuyệt nhất tất cả độ lâu năm là 0 với cùng một Node với không có Relationship.

Schema

Schema trong Neo4j bao gồm Indexes với Constraints.

Indexes được thực hiện để tăng năng suất mang đến câu truy tìm vấn, nguyên do thiết yếu mang lại vấn đề thực hiện Indexes là lúc truy tìm vấn tài liệu trên đồ dùng thị, bọn họ bắt đầu bằng một Node cùng đi qua những Node, việc index giúp cho kiếm tìm tìm những Node một bí quyết gấp rút. cũng có thể đánh index trong bất cứ thời gian làm sao, tuy vậy lúc bao gồm dữ liệu, Việc đánh index đã tốn những thời hạn hơn.Constraints được thực hiện để chắc chắn rằng các thuộc tính tuân thủ các phương pháp như thế nào đó. ví dụ như nhỏng số CMND của :User là tốt nhất.

Cypher

Cypher là ngôn từ truy vấn vào Neo4J. Các câu query là tập hợp các mệnh đề được link cùng nhau. Dưới đó là một vài mệnh đề thường xuyên dùng:

Patterns

Node

()(p)(:User)(p:User)(p:User name: "Phóng") Relationship-->-->-<:IS_ADMIN>->-->->->Pattern(p:UserCMND:12)-->(p:PageId:1)Pattern variablespath = (p:UserCMND:12)-->(p:PageId:1)Clauses

MATCH: kiếm tìm kiếm theo pattern. OPTIONAL MATCH giống như MATCH mà lại đang trả về công dụng Null trường hợp có missing vào pattern.MERGE: bảo vệ pattern luôn sống thọ trong thứ thị, còn nếu như không trường tồn, MERGE để giúp tạo thành pattern đó.WITH: tiến hành các làm việc với các output trước lúc lịch sự các mệnh đề khác.WHERE: Thêm những buộc ràng mang đến patternRETURN: Định nghĩa kết quả trả vềCREATE: Tạo Node, Relationship hoặc một Path.DELETE: Xóa Node, RelationshipSET: Dùng để cập nhật Labels, PropertiesLIMIT, ORDER BY : tương tự nhỏng SQL.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *