圖數據庫 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 伊恩·羅賓遜（Ian Robinson），[美] 吉姆·韋伯（Jim Webber），[美] 埃米爾·艾弗雷姆（Emil Eifrem） 著，劉璐，梁越 譯

圖書標籤:

• 圖數據庫
• 知識圖譜
• 數據庫
• 數據存儲
• 圖論
• 數據結構
• NoSQL
• 圖形數據
• 數據管理
• 技術

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115376046

版次：1

商品編碼：11654959

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-02-01

用紙：膠版紙

頁數：173

正文語種：中文

內容簡介

　　世界上的大部分領域實際上都可以建模成圖，而軟件開發人員或是數據庫管理人員卻在辛辛苦苦地將這些圖轉化成關係型數據庫中的錶。想象一下，假如你再也不用去做這樣的轉化，假如數據庫的遷移可以變得輕鬆簡單，你願意去接受一個全新的數據庫嗎？圖數據庫就是這樣一個完全不同於關係型數據庫的新型數據庫，它處理的是大規模的數據和不斷變化的需求，並且擁抱它們。　　《圖數據庫》係統地介紹瞭圖數據庫的曆史由來、建模方法、工作原理和一些真實的用戶用例，詳細地說明瞭圖數據解決的是什麼樣的問題，並以Neon4j數據庫和Cypher查詢語言為例，闡述瞭圖數據庫的建模方法和領域用例，最後還介紹瞭圖數據庫的工作原理以及一些實用的圖論算法。　　《圖數據庫》的三位作者均為Neo4j Technology公司的技術高手，分彆為工程師、CTO和CEO。他們對圖數據庫及其解決方案有豐富的經驗，其中一位甚至還是Neo4j圖數據庫的共同創始人。　　《圖數據庫》適閤開發人員和數據庫管理人員瞭解和學習圖數據庫，作為一門新的知識和獨特的數據庫領域來拓寬視野。也適閤提供解決方案的負責人來瞭解行業動嚮和新的解決問題的方式。通過閱讀本書，讀者可以對圖數據庫這一領域有一個透徹的瞭解。

作者簡介

　　Ian Robinson，緻力於研發Neo4j圖數據庫的未來版本，他曾任Neo Technology的客戶成功總監，和客戶並肩設計和開發圖數據庫解決方案。他是《REST實戰》（O'Reilly）一書的共同作者，還是《REST： From Research to Practice》（Springer）和《Service Design Patterns》（Addison-Wesley）的撰稿人。他的博客是http：//iansrobinson.com，推特賬號是@iansrobinson。
　　Jim Webber博士，是Neo Technology的首席科學傢，他研究最新的圖數據庫並開發開源軟件。在這之前，Jim研究像Web這樣大規模的圖來建造分布式係統，這也使得他成為《REST實戰》（O'Reilly）的作者之一。Jim在開發社區很活躍，定期齣現在世界各地。他的博客是http：//jimwebber.org，常用的推特賬號是@jimwebber。
　　Emil Eifrem，在2000年去孟買的飛機上勾畫齣瞭屬性圖模型的框架。現在他是Neo Technology的CEO，同時也是Neo4j項目的共同創始人，專注於建設和傳播圖數據庫。緻力於可持續開源軟件，Emil指引Neo在提供免費軟件和商業效益之間走嚮平衡。他想用圖拯救世界，還想在十年內擁有拉裏·埃裏森那樣的遊艇。Emil的推特是@emileifrem。
　　劉璐，軟件開發工程師，就職於ThoughtWorks，專注於軟件開發領域，對數據存儲領域有濃厚興趣。
　　梁越，前端工程師，就職於ThoughtWorks，對前後端開發都有涉獵，有在大型項目中應用圖數據庫的開發經驗。

內頁插圖

目錄

第1章簡介1．1圖是什麼1．2圖領域概覽1．2．1圖數據庫1．2．2圖計算引擎1．3圖數據庫的威力1．3．1性能1．3．2靈活性1．3．3敏捷性1．4小結
第2章關聯數據的存儲選擇2．1關係型數據庫缺少聯係2．2NoSQL數據庫也缺少聯係2．3圖數據庫擁抱聯係2．4小結
第3章使用圖進行數據建模3．1模型和目標3．2屬性圖模型3．3查詢圖：Cypher簡介3．3．1Cypher的理念3．3．2START3．3．3MATCH3．3．4RETURN3．3．5其他Cypher語句3．4關係建模和圖建模對比3．4．1係統管理領域中的關係建模3．4．2係統管理領域中的圖建模3．4．3測試模型3．5跨域模型3．5．1創建莎士比亞圖3．5．2開始查詢3．5．3聲明查找的信息模式3．5．4約束匹配3．5．5處理結果3．5．6查詢鏈3．6建模時常見的陷阱3．6．1電子郵件起源問題域3．6．2敏感的第一個迭代3．6．3第二次的魅力3．6．4發展中的領域3．7避免反模式3．8小結
第4章構建基於圖數據庫的應用4．1數據建模4．1．1用應用程序所需的術語描述模型4．1．2用節點錶示事物，用聯係錶示結構4．1．3細粒度聯係與通用聯係4．1．4將事實建模為節點4．1．5將復雜的值類型錶示為節點4．1．6時間4．1．7迭代開發和增量開發4．2應用程序架構4．2．1嵌入式與服務器4．2．3集群4．2．4負載均衡4．3測試4．3．1數據模型的測試驅動開發4．3．2性能測試4．4容量規劃4．4．1優化條件4．4．2性能4．4．3冗餘4．4．4負載4．5小結
第5章現實世界中的圖5．1為什麼選擇圖5．2常見用例5．2．1社交5．2．2推薦5．2．3地理空間5．2．4主數據管理5．2．5網絡和數據中心管理5．2．6授權和訪問控製（通信）5．3實際示例5．3．1社交推薦（專業社交網絡）5．3．2授權和訪問控製5．3．3地理空間（物流）5．4小結
第6章圖數據庫的內部結構6．1原生圖處理6．2原生圖存儲6．3用於編程的API6．3．1內核API6．3．2核心（或“Beans”）API6．3．3遍曆API6．4非功能型特性6．4．1事務6．4．2可恢復性6．4．3可用性6．4．4可擴展性6．5小結
第7章使用圖論預分析7．1深度優先搜索和廣度優先搜索7．2使用Dijkstra算法尋找路徑7．3A*算法7．4圖論和預測建模7．4．1三元閉包7．4．2結構平衡7．5局部橋7．6小結附錄NoSQL概覽

前言/序言

《信息織網：超越結構化與非結構化邊界的知識探索》 在信息爆炸的時代，我們常常感到被淹沒在海量的數據洪流之中。然而，真正有價值的並非原始數據本身，而是數據之間蘊含的聯係，以及這些聯係所構建齣的意義網絡。我們身處一個日益互聯的世界，無論是人與人之間的社交關係，企業內部的組織架構，生物基因的復雜網絡，還是城市交通的動態流轉，其本質都體現著“關係”的力量。傳統的關係型數據庫以錶格的形式存儲信息，擅長處理結構化數據，但當數據的維度和復雜性急劇增加，當“關係”成為信息的核心要素時，它們便顯得力不從心。《信息織網》這本書，並非簡單地介紹一種新的數據庫技術，而是帶領讀者踏上一場深入理解“關係”本質，並學會如何構建、管理和利用這些“關係”的知識之旅。 本書的核心論點在於：理解和運用事物之間的聯係，是解鎖深度洞察和驅動創新的關鍵。我們不再局限於對數據的孤立分析，而是著眼於數據之間的連接，如同蜘蛛網一般，將分散的點連接成一個有機的整體。這種“網狀”的思維方式，讓我們能夠從全新的視角審視數據，發現隱藏的模式，預測未來的趨勢，並做齣更明智的決策。 第一部分：思維的範式轉變——從“錶”到“網” 在這一部分，我們將首先對傳統數據存儲和分析模式進行一次徹底的審視。為什麼我們習慣於將數據放入錶格？錶格的優勢和局限性在哪裏？本書將深入剖析關係型數據庫的基石——行、列、錶、鍵，以及它們在處理結構化數據方麵的卓越錶現。我們將通過生動的案例，展示在麵對復雜查詢、多對多關係、以及需要快速遍曆連接路徑時，傳統關係型數據庫所麵臨的挑戰。 接著，我們將引齣“關係”作為信息核心要素的重要性。我們會探討生活中無處不在的“關係”：朋友之間的社交聯係，項目團隊成員的協作關係，供應鏈上的供應商與客戶關係，甚至是大腦神經元之間的信號傳遞。這些關係並非簡單的數據點，而是構成瞭事物的動態本質。本書將通過哲學和認知科學的視角，闡述人類大腦本身就是一個強大的“關係處理”係統，而我們對世界的理解，很大程度上也依賴於對事物之間聯係的把握。 在此基礎上，《信息織網》將正式引入“網絡化思維”的概念。這是一種看待世界的全新方式，將一切視為由相互連接的節點組成的復雜網絡。我們將學習如何識彆網絡中的關鍵節點（“中心節點”），如何理解信息的傳播路徑，以及如何分析網絡結構的特性（如“社區發現”、“路徑分析”）來獲得有價值的洞察。這一部分的重點在於，培養讀者用“關係”的視角去觀察和思考問題，為後續的技術探討打下堅實的理論基礎。 第二部分：構建知識的血管——信息網絡的構建與管理 理解瞭“關係”的重要性，接下來我們將聚焦於如何實際地構建和管理信息網絡。本書將係統地介紹構建高效信息網絡的理論框架和技術方法。 首先，我們將深入探討“節點”和“關係”（或稱“邊”、“連接”）的設計原則。什麼樣的信息單元可以被視為一個節點？不同類型的關係應該如何定義和錶示？我們將學習如何設計清晰、靈活的節點屬性和關係類型，以最大程度地捕捉信息的豐富內涵。例如，在社交網絡中，一個人可以是一個節點，而“朋友”、“同事”、“傢人”則是不同類型的關係。在産品知識圖中，一個産品可以是一個節點，而“包含的組件”、“兼容的配件”、“推薦的替代品”則是不同的關係。 接著，我們將詳細講解構建信息網絡的關鍵技術。本書不會局限於某一種具體的數據庫技術，而是會從通用性的角度，介紹構建網絡化數據存儲的幾種主流思路。我們會討論如何利用圖模型來錶示節點和關係，以及這些模型與傳統關係模型的根本區彆。我們會探討如何有效地存儲和索引大量的節點和關係，以支持快速的查詢和遍曆。 此外，本書還將深入講解“知識圖譜”的概念。知識圖譜不僅僅是數據的集閤，更是一個結構化的、可理解的知識錶示，它能夠捕捉現實世界中的實體及其之間的復雜關係。我們將學習知識圖譜的構建過程，包括實體識彆、關係抽取、以及如何利用自然語言處理（NLP）和機器學習技術來自動化這些過程。我們會通過實際的案例，展示如何構建一個企業內部的知識圖譜，以整閤分散的業務數據，提升決策效率；或者如何構建一個麵嚮用戶的知識圖譜，以提供個性化的推薦和智能問答服務。 本書還將覆蓋信息網絡的可視化技術。一個復雜的網絡，如果不能以直觀的方式呈現，其價值將大打摺扣。我們將介紹各種網絡可視化技術，以及如何利用它們來探索網絡的結構、發現模式、識彆異常。從簡單的節點-關係圖，到復雜的動態網絡可視化，本書將幫助讀者找到最適閤展示其信息網絡的方法。 第三部分：解鎖信息的力量——知識網絡的分析與應用 信息網絡構建完成之後，真正的價值在於如何從中提取有用的知識和洞察。第三部分將是本書的重點，我們將深入探討信息網絡的分析方法及其在各個領域的廣泛應用。 我們將介紹一係列強大的圖分析算法。這些算法能夠幫助我們挖掘網絡中隱藏的模式和規律。例如： 中心性分析（Centrality Analysis）： 識彆網絡中的關鍵節點，例如在社交網絡中識彆有影響力的人物，在供應鏈中識彆關鍵的供應商。 路徑分析（Path Analysis）： 查找節點之間的最短路徑、最長路徑，以及特定類型的路徑。這在物流配送、網絡路由、甚至疾病傳播路徑分析中都至關重要。 社區發現（Community Detection）： 識彆網絡中緊密連接的節點群體，例如在社交網絡中發現興趣小組，在基因網絡中發現相互作用的基因簇。 相似性搜索（Similarity Search）： 查找與給定節點相似的其他節點，這在推薦係統、欺詐檢測等領域有廣泛應用。 鏈接預測（Link Prediction）： 預測未來可能形成的連接，例如在社交網絡中預測潛在的朋友關係，在産品推薦中預測用戶可能喜歡的商品。 除瞭理論算法，本書還將通過大量的實際案例，展示信息網絡分析在不同行業中的應用。我們將探討： 社交網絡分析： 理解用戶行為、社交影響力、信息傳播趨勢。 推薦係統： 基於用戶行為和物品關係的個性化推薦，提升用戶體驗和轉化率。 欺詐檢測： 識彆異常的交易模式和關聯關係，發現隱藏的欺詐行為。 生物信息學： 分析基因、蛋白質之間的相互作用網絡，探索疾病機理。 金融風險管理： 識彆金融機構之間的關聯風險，構建更穩健的金融體係。 城市規劃與交通管理： 分析交通流量、道路連接，優化城市基礎設施。 企業知識管理： 整閤企業內部知識，打破信息孤島，支持創新和決策。 本書的最終目標，是讓讀者能夠掌握構建和分析信息網絡的能力，從而在自己的領域中發現新的機會，解決復雜的問題，並最終擁抱一個更加互聯互通、充滿洞察的知識世界。 《信息織網》不僅僅是一本書，它是一種思維方式的啓濛，一種駕馭復雜信息時代的強大工具，它將引導您穿越數據的迷霧，看見信息背後真正閃耀的智慧之光。

評分☆☆☆☆☆

剛翻開這本書，就覺得一股撲麵而來的學術氣息，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。書的封麵設計簡潔卻富有深意，正如其名——《圖數據庫》，光是這幾個字，就足以引發無數遐想。我對圖數據庫這個概念一直非常好奇，但又苦於找不到係統深入的學習資源。市麵上雖然有一些零散的資料，但要麼過於淺顯，要麼過於晦澀，始終未能滿足我對知識的渴求。這本書的齣現，就像在茫茫學海中發現瞭一座燈塔，指引著我前進的方嚮。我尤其關注書中關於圖數據庫理論基礎的部分，比如它的數據模型、查詢語言以及背後的數學原理。我希望它能為我構建一個清晰的知識框架，讓我理解圖數據庫為何如此強大，又能在哪些場景下發揮齣獨特的優勢。我對書中可能涉及到的圖算法，比如最短路徑、社區發現等，也充滿瞭興趣，期待它們能為我解決實際問題提供靈感和方法。這本書的厚度也讓我覺得內容充實，相信能夠讓我深入地瞭解圖數據庫的方方麵麵，而不僅僅是停留在錶麵。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對《圖數據庫》這本書的期待，更多的是它在實際應用層麵的指導價值。我目前正在負責一個項目，其中涉及到海量關係的錶示和查詢，傳統的 relacionallike 數據庫在這方麵顯得力不從心，效率低下。我迫切地需要找到一種更適閤處理復雜關聯數據的技術，而圖數據庫無疑是我的首選。因此，我非常希望這本書能詳細介紹不同圖數據庫産品的特性、優缺點，以及它們在實際應用中的案例分析。我希望能從中學習到如何選擇最適閤自己業務場景的圖數據庫，如何進行有效的部署和運維，以及如何進行性能優化。更重要的是，我期待書中能提供一些實用的開發技巧和最佳實踐，讓我能夠快速上手，構建齣高性能、可擴展的圖數據庫應用。我希望書中能包含一些代碼示例，能夠清晰地展示圖數據庫的查詢語句和操作邏輯，這樣我就可以邊學邊練，加速學習進程。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《圖數據庫》這本書時，我首先被它精巧的排版和清晰的結構所吸引。書中的每一章節都仿佛經過精心設計，邏輯流暢，過渡自然。我並非計算機科班齣身，因此對於一些過於深奧的技術理論，我總是心存敬畏。然而，這本書卻用一種非常平易近人的方式，將復雜的圖數據庫概念娓娓道來。我尤其喜歡書中那些生動的比喻和形象的插圖，它們有效地幫助我理解瞭抽象的理論，讓我不再感到枯燥乏味。我特彆期待書中關於圖數據庫的“前世今生”的介紹，瞭解它從何而來，又經曆瞭怎樣的發展演變。同時，我也對書中對於圖數據庫與傳統數據庫的對比分析很感興趣，希望通過這樣的對比，能夠更深刻地理解圖數據庫的獨特之處和優勢所在。這本書讓我感覺，即使是沒有深厚技術背景的讀者，也能從中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

對於《圖數據庫》這本書，我有著非常明確的學習目標：理解圖數據庫的底層實現原理。我知道，要真正掌握一項技術，就必須深入到它的核心。因此，我希望這本書能夠詳細地剖析圖數據庫的數據存儲結構、索引機製以及查詢引擎的工作原理。我希望它能夠解答我心中的疑問：圖數據是如何被物理存儲的？查詢語句又是如何被高效地解析和執行的？書中是否會涉及一些底層的算法和數據結構，例如圖的遍曆算法、存儲優化技術等？我希望通過閱讀這本書，能夠對圖數據庫有一個更深層次的理解，從而能夠更好地進行二次開發和定製，甚至為未來的技術創新打下基礎。我對那些能夠帶來“頓悟”的細節充滿瞭渴望，希望這本書能給我帶來這樣的驚喜。

評分☆☆☆☆☆

我拿到《圖數據庫》這本書，是被它書名中蘊含的“連接”和“關係”的哲學所吸引。在我看來，圖數據庫不僅僅是一種技術，更是一種看待世界、理解事物之間相互聯係的新視角。我希望這本書能帶我跳齣傳統的“錶”和“行”的思維模式，去探索數據之間錯綜復雜的網絡。我期待書中能夠探討圖數據庫在不同領域的應用，比如社交網絡分析、推薦係統、知識圖譜構建、欺詐檢測等等。我希望通過這些實際案例，能夠激發我新的靈感，讓我思考如何將圖數據庫的思想融入到我自己的工作中，去發現和挖掘那些隱藏在數據深處的寶貴信息。我特彆關注書中對“關係”的建模和查詢的探討，因為在我看來，這纔是圖數據庫最核心的魅力所在。

評分☆☆☆☆☆

速度特彆快，東西還不錯。很滿意這次購買。不喜歡給差評。為瞭京豆而來。

評分☆☆☆☆☆

好書！還要再買推薦給好幾個人瞭

評分☆☆☆☆☆

看瞭看書 柑橘還可以吧 還可以吧

評分☆☆☆☆☆

還行。

評分☆☆☆☆☆

開始看瞭，感覺還可以

評分☆☆☆☆☆

書太溥瞭書太溥瞭書太溥瞭書太溥瞭書太溥瞭書太溥瞭

評分☆☆☆☆☆

將來工作可能用到，書很薄，簡明扼要

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，很贊的，十個字。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，很贊的，十個字。