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世界上的大部分领域实际上都可以建模成图，而软件开发人员或是数据库管理人员却在辛辛苦苦地将这些图转化成关系型数据库中的表。想象一下，假如你再也不用去做这样的转化，假如数据库的迁移可以变得轻松简单，你愿意去接受一个全新的数据库吗？图数据库就是这样一个完全不同于关系型数据库的新型数据库，它处理的是大规模的数据和不断变化的需求。

本书的三位作者均为Neo4j Technology公司的技术高手，他们对图数据库及其解决方案有丰富的经验，其中一位甚至还是Neo4j图数据库的联合创始人。

本书揭秘图数据库是如何帮你管理和查询高度关联的数据的。有了这本实用的书，你将会学到如何设计和实施图数据库，在广泛的问题域中展现“图”的力量。无论你是想更快地响应用户查询，还是想构建快速适应业务发展的数据库，这本书都会向你将无模式（schema-free）的图模型应用于实际问题的具体方法。

阅读这本书，你还可以学到不同的组织是如何使用图数据库击败其竞争对手的。有了本书中的数据建模、查询和代码示例，你很快就能实现一个自己的解决方案。

Content Description

本书系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例，详细地说明了图数据解决的是什么样的问题，并以Neo4j数据库和Cypher查询语言为例，阐述了图数据库的建模方法和领域用例，还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。
本书适合开发人员和数据库管理人员了解和学习图数据库时阅读，作为一门新的知识和独特的数据库领域来拓宽视野，也适合提供解决方案的负责人了解行业动向和新的解决问题的方式。通过阅读本书，读者可以对图数据库这一领域有一个透彻的了解。

Author Description

作者介绍
Ian Robinson是《REST实战》（O'Reilly，2010）一书的共同作者。他是Neo科技公司的工程师，致力于开发Neo4j数据库的分布式版本。在加入开发团队之前，他曾任Neo科技的客户成功总监，管理Neo的培训、专业服务和业务支持，和客户并肩设计和开发至关重要的图数据库解决方案。Ian加入Neo科技公司之前供职于ThoughtWorks，在那里，他是SOA实践领头人，并且是CTO全球技术顾问会的一员。Ian经常在世界范围内的会议上贡献关于图数据库技术的应用程序和RESTful企业级集成的话题。
Jim Webber博士是Neo科技公司的首席科学家，他研究新的图数据库并开发开源软件。在这之前，Jim研究像Web这样大规模的图来建造分布式系统，这也使得他成为REST in Practice（O’Reilly）的作者之一，在这之前他还出版过Developing Enterprise Web Services: An Architect’s Guide（Prentice Hall，2003）。Jim在开发社区很活跃，
Emil Eifrem是Neo科技公司的CEO和Neo4j项目的共同创始人。创建Neo之前，他是Windh AB的CTO，在那里他领导非常复杂的企业内容管理系统的信息架构开发。致力于可持续开源软件，Emil指引Neo在提供免费软件和商业效益之间走向平衡。Emil作为演讲者和作者活跃于各种NOSQL会议。
译者介绍
刘璐，软件开发工程师，就职于ThoughtWorks，专注于软件开发领域，对数据存储领域有浓厚兴趣。
梁越，前端工程师，就职于ThoughtWorks，对前后端开发都有涉猎，有在大型项目中应用图数据库的开发经验。

Catalogue

目录

第1章简介 1
1．1图是什么1
1．2图领域概览3
1．2．1图数据库4
1．2．2图计算引擎6
1．3图数据库的威力7
1．3．1性能7
1．3．2灵活性7
1．3．3敏捷性7
1．4小结8
第2章关联数据的存储选择9
2．1关系型数据库缺少联系9
2．2NoSQL数据库也缺少联系12
2．3图数据库拥抱联系15
2．4小结20
第3章使用图进行数据建模21
3．1模型和目标21
3．2带标签的属性图模型22
3．3查询图：Cypher简介23
3．3．1Cypher的理念23
3．3．2MATCH25
3．3．3RETURN26
3．3．4其他Cypher子句26
3．4关系建模和图建模对比27
3．4．1系统管理领域中的关系建模29
3．4．2系统管理领域中的图建模32
3．4．3测试模型34
3．5跨域模型35
3．5．1创建莎士比亚图38
3．5．2开始查询40
3．5．3声明查找的信息模式41
3．5．4约束匹配42
3．5．5处理结果43
3．5．6查询链44
3．6建模时常见的陷阱45
3．6．1电子邮件起源问题域45
3．6．2敏感的第一个迭代45
3．6．3第二次的魅力47
3．6．4发展中的领域50
3．7辨别节点和联系55
3．8避免反模式55
3．9小结56
第4章构建基于图数据库的应用57
4．1数据建模57
4．1．1根据应用程序的需要描述模型57
4．1．2用节点表示事物，用联系表示结构58
4．1．3细粒度联系与通用联系59
4．1．4将事实建模为节点59
4．1．5将复杂的值类型表示为节点62
4．1．6时间62
4．1．7迭代开发和增量开发65
4．2应用程序架构66
4．2．1嵌入式与服务器66
4．2．2集群71
4．2．3负载均衡71
4．3测试74
4．3．1测试驱动的数据模型开发74
4．3．2性能测试80
4．4容量规划83
4．4．1优化条件84
4．4．2性能84
4．4．3冗余86
4．4．4负载86
4．5导入和批量加载数据87
4．5．1初始导入87
4．5．2批量导入88
4．6小结91
第5章现实世界中的图92
5．1为什么选择图92
5．2常见用例93
5．2．1社交93
5．2．2推荐94
5．2．3地理空间95
5．2．4主数据管理95
5．2．5网络和数据中心管理95
5．2．6授权和访问控制（通信）96
5．3实际示例97
5．3．1社交推荐（专业社交网络）97
5．3．2授权和访问控制107
5．3．3地理空间和物流115
5．4小结127
第6章图数据库的内部结构128
6．1原生图处理128
6．2原生图存储131
6．3用于编程的API135
6．3．1内核API136
6．3．2核心API136
6．3．3遍历框架137
6．4非功能型特性139
6．4．1事务139
6．4．2可恢复性140
6．4．3可用性141
6．4．4可扩展性142
6．5小结145
第7章使用图论预分析146
7．1深度优先搜索和广度优先搜索146
7．2使用Dijkstra算法寻找路径147
7．3A*算法155
7．4图论和预测建模155
7．4．1三元闭包156
7．4．2结构平衡158
7．5局部桥161
7．6小结163
附录NoSQL概览164

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