<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[GraphWay的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; GraphWay]]></copyright><item><title><![CDATA[Neo4j 5的自治图数据库集群]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/128026639</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/128026639</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Fri, 25 Nov 2022 07:55:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍新近发布的Neo4j 版本5的自治集群（Autonomous Cluster）特性，以实际例子介绍其如何支持快速部署、可扩展、自容错等重要要求。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC 8.9 - 图生成 简单图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/124246497</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/124246497</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Mon, 18 Apr 2022 12:25:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、概述

 apoc.generate.simple过程根据指定的节点度数生成图。该过程要求一个非负整数的数组作为参数之一，其中的每个元素是节点的度，例如：[2,2,2,2]表示4个节点，每个节点的度都是2。[2,2,3,3]表示4个节点，其中2个节点的度是2、2个节点的度是3。节点的度数的顺序无关，但是最终生成的必须是合法的图，即每条边必须连接2个节点。[1,2,3,4]这样的序列会产生错误，因为无法构造一个合法的图，其中4个节点的度数分别是1、2、3、4。（不信的话你可以在纸上画来试试？...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC 8.8 - 图生成 完全图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/124246241</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/124246241</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Mon, 18 Apr 2022 12:18:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、概述

apoc.generate.complete 本过程生成一个完全图。完全图中，每个节点有到所有其他节点的边。在无向图中，有N个节点的完全图有N x (N – 1) / 2个边。Neo4j在存储关系时必须指定关系的方向，因此APOC会生成从id较小的节点出发、到id较大的节点的边。

2、过程调用接口


			过程接口

			
			
			
			

			CALL apoc.generate.complete(

			 noNodes,

			 label,

			 relTy...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC 8.7 - 图生成 无标度网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/123487111</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/123487111</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Mon, 14 Mar 2022 20:18:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、概述

Barabási和Albert(1999)的“富者更富”（Rich get richer）生成模型(BA模型)最被熟知的无标度网络子集的生成模型。它让每个网页根据一个非均匀的概率分布与已有网页建立连接，这个概率分布与当前网页的入度数成比例。根据这个过程，拥有更多入度的的网页相较一般网页会吸引更多的链接。这样的机制会产生“幂律”(Power Law)。

    和无标度网络相关的另外一个耳熟能详的名词是“长尾效应”。

 无标度网络(scale-free network)是...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从《金融信息系统多活技术规范》看Neo4j企业版集群技术]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/123403994</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/123403994</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Thu, 10 Mar 2022 19:42:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.背景

2021年2月7日，中国人民银行发布了《金融信息系统多活技术规范》（以下简称《规范》），首次将多活作为指导金融信息系统灾难恢复的标准。《规范》开篇给出了指导“多活技术”的驱动因素：

——更高的灾难恢复要求，对于主备方式，当灾难事件发生后，灾难备份系统接管业务往往需要经过较长的时间，而当前金融业务的特点对业务连续性提出了更高的要求。

——接管能力难以把控，对于主备方式，灾难备份系统在正常情况下并不承载真实业务，其真实接管能力难以有效评估，因对其接管能力的评估主要依赖于灾难恢复预案的制定、管理.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC 8.6 - 图生成 小世界模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/122964821</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/122964821</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 16 Feb 2022 15:41:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、概述

WS小世界模型（Watts - Strogatz model）是一种随机图生成模型，其生成的图具有小世界属性，包括较短的平均节点间距离和高集聚系数。该模型由Duncan J. Watts（邓肯 J. 沃茨）和Steven Strogatz（斯蒂文·史楚盖兹）在1998年两人联合发表于《自然》的论文中提出 。Watts在其广受欢迎的科学读物《六度》中使用b来阐述该模型，这之后，该模型也被称为（沃茨）b模型。

WS图拥有以下特征：

可以生成局部集聚（local clustering）和三元闭合，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC 8.5 - 图生成 / 随机图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/122548748</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/122548748</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Mon, 17 Jan 2022 21:28:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、概述

图生成过程用来生成不同类型的随机图，以用作算法研究、性能测试等目的。APOC提供下列随机图生成过程。


			过程
			
			
			说明
			
		
			apoc.generate.er(noNodes, noEdges, 'label', 'type')
			
			
			根据Erdős–Rényi模型[1](ER)生成图（随机网络）。
			
		
			apoc.generate.ws(noNodes, degree, beta, 'label', 'type')
			
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC (8.4) - 集合相关操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/121949276</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/121949276</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 15 Dec 2021 12:18:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、概述

在Cypher查询语言中，集合的使用非常普遍。集合的元素可以是简单类型的值、节点、关系、路径，甚至混合类型。下面的例子是产生集合的一些常用方法：


// 返回一个包含从1到10 的整数集合
RETURN range(1,10) AS collection;


// 返回节点的集合
MATCH (n:Node)
RETURN collect(n) AS nodeColl


// 提取路径中的节点和关系集合
MATCH path = (from:Node) -[:REL]-&gt; (to..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC (8.3) - 地图和空间相关功能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120550441</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120550441</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 29 Sep 2021 16:07:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 概述

从Neo4j 3.5以后，地理坐标作为Point数据类型成为数据库模式支持的类型，另外数据库也提供基本的操作函数，例如计算两个坐标之间距离的函数distance()。更多关于Neo4j坐标类型和函数操作的介绍请参见：Spatial functions - Neo4j Cypher Manual。

 因此，一些在早期APOC版本中包含的关于地理位置的过程和函数已经不再需要。APOC目前仍然提供的相关过程如下。注意，默认情况下APOC使用来自OpenStreetMap的地址服务。可...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据科学应用 - 图目录和图投影（三）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120541437</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120541437</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 29 Sep 2021 15:27:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[本系列的前二篇请参见：



Neo4j 图数据科学应用 - 图目录和图投影（二）



8. 以数据流方式返回节点属性

我们可以将存储在命名内存图中的节点属性流式传输回用户。 如果我们在mutate模式下运行多个算法并想要检索部分或全部结果，这将非常有用。 这类似于stream执行模式的作用，但允许对操作进行更细粒度的控制。


CALL gds.graph.streamNodeProperties('my-graph', ['componentId', 'pageRank', 'communityId]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC (8.2) : 实用路径操作过程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120316053</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120316053</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 15 Sep 2021 20:23:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[8.2 路径相关操作

8.2.1 概述

 APOC中的路径相关函数可以对查询返回的路径进行合并、切分操作，创建虚拟路径，以及返回完整路径。


			函数名称
			
			
			说明
			
		
			apoc.path.combine(path1, path2)
			YIELD path
			
			
			如果连接节点匹配，则将路径合并为一个。
			
		
			apoc.path.create(startNode,[rels])

			YIELD path
			
		...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据科学应用 - 图目录和图投影（二）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120315236</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120315236</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 15 Sep 2021 19:40:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[3. 在目录中列出图表

可以使用gds.graph.list()过程列出有关目录中图的信息，该过程采用一个可选参数graphName：

如果给出图名称，则仅列出该图的信息。
	如果没有给出图名称，将列出所有图的信息。
	如果给出了图名称但未在目录中找到，则将返回一个空列表。

CALL gds.graph.list(
  graphName: String?
) YIELD
  graphName,
  database,
  nodeProjection,
  relationshipProjec..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据科学应用 - 图目录和图投影（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120032403</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120032403</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 01 Sep 2021 12:36:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[图目录（Graph Catalogue）和图投影（GraphProjection）

原文链接：https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/management-ops/graph-catalog-ops/

本节详细介绍了可用于管理 Neo4j 图数据科学库中命名图投影的图目录操作。

1.概述

图算法在图数据模型上运行，该模型是 Neo4j 属性图数据模型的投影（Projection）。 图投影可以看作是物理存储的图结构数据在内存（主要是JV..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC (8.1) : 实用节点操作过程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120010965</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/120010965</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Tue, 31 Aug 2021 09:56:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[类型
			
			
			名称
			
			
			说明
			
		
			函数
			
			
			apoc.any.properties

			(node/rel/map,)
			
			
			返回虚拟和真实节点、关系和MAP数据结构的属性，可通过属性名进行过滤。
			
		
			函数
			
			
			apoc.any.property(node/rel/map)
			
			
			返回虚拟和真实的节点、关系和MAP数据结构的属性。
			
		
			函数
			...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC (7.1) : 元数据管理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/119793602</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/119793602</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Thu, 19 Aug 2021 09:21:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.概述

Neo4j是“轻型模式数据库”（Schema-lite），对所存储数据的类型和格式要求没有关系数据库那样严格。然而，作为数据库管理系统，Neo4j还是有相关元数据管理功能的。在Neo4j Browser中可以通过执行：


:schema

命令查看索引和限制；或者显示图结构的元模型：


CALL db.schema.visualization

APOC中还提供了更多元数据相关功能。

2.APOC中的元数据管理功能

 除了Cypher中提供的查看数据库中元数据(meta...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[鲲鹏920+OpenEuler+毕昇JDK：Neo4j信创兼容性测试]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/119778503</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/119778503</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 18 Aug 2021 21:23:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.背景

"鲲鹏计算产业是基于鲲鹏处理器的基础软硬件设施、行业应用及服务，涵盖从底层硬件、基础软件到上层行业应用的全产业链条。纵观鲲鹏计算产业生态全景，硬件方面，围绕鲲鹏处理器，涵盖包括昇腾AI芯片、智能网卡芯片、底板管理控制器（BMC）芯片、固态硬盘（SSD）、磁盘阵列卡（RAID卡）、主板等部件以及个人计算机、服务器、存储等整机产品。基础软件方面，涵盖操作系统、虚拟化软件、数据库、中间件、存储软件、大数据平台、数据保护和云服务等基础软件及平台软件。行业应用方面，鲲鹏计算产业生态覆盖政府、金融、电信、.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j的事务管理和锁行为]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/119778024</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/119778024</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 18 Aug 2021 13:26:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文链接：https://neo4j.com/docs/java-reference/current/transaction-management/

1.概述

为了充分维护数据完整性并确保良好的事务行为，Neo4j 支持 ACID的四大属性：

原子性，如果事务的任何部分失败，数据库状态保持不变。
	一致性，任何事务都会使数据库处于一致状态。
	隔离性，在一个事务期间，修改过的数据不能被其他操作访问。
	持久性，DBMS 始终可以恢复已提交事务的结果。


具体来说：

访问图、索引或模式的所有数据..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[幕后花絮：世界上最大的分布式图数据库是怎样炼成的？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/118150976</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/118150976</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 23 Jun 2021 21:46:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文基于该文章内容整理、补充得到：https://neo4j.com/developer-blog/behind-the-scenes-worlds-biggest-graph-database/



在2021年6月17日的Neo4j NODES 2021全球图技术峰会上，Neo4j的工程师展示了迄今为止部署成功的最大的图数据库集群：





1129个Neo4j数据库实例，其中：
	1128个论坛数据分片
		1个用户分片
	
	3个Neo4j Fabric服务实例提供跨分片的查询
	每个论坛分..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC（6.7）：将属性值转换成节点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/118142983</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/118142983</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Wed, 23 Jun 2021 09:18:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 定义

    “分类”过程实现属性值到节点的转换。针对数据库中所有节点的指定属性，对每个唯一属性值建立新类别节点、并创建新关系连接节点到这些类别节点。

2. 过程调用接口


			

			

			过程接口

			
			
			
			// 对节点进行分类

			CALL apoc.refactor.categorize(
			 sourceKey,
			 type,
			 outgoing,
			 label,
			 targetKey,
	...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Neo4j Fabric 快速入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/118105211</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GraphWay/article/details/118105211</guid><author>GraphWay</author><pubDate>Tue, 22 Jun 2021 14:05:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[作者：Soham Dhodapkar（Neo4j助理销售工程师）

前言

Fabric 是 Neo4j 4.0 中引入的新功能，是一种在多个数据库中存储和检索数据的方法。 此功能可以使用单个 Cypher 查询轻松查询同一 数据库实例中的多个库/图，或多个 数据库实例中的数据。



从实用的角度来看，Fabric 提供了以下基础功能和工具：



数据联邦（Data Federation）：能够访问分布式数据源中、彼此不相连的图中的数据。
	数据分片（Data Sharding）：能够访问分布式数据..]]></description><category></category></item></channel></rss>