图数据库:3 使用图进行数据建模

neo4j 入门教学_2 neo4j入门教程 1.进入官网下载http://neo4j.com/developer/get-started/ 2.下完后点击安装就可以了 3.开启软件 4.点击链接进入 5.进入后就可以看到如下界面 6.在界面的顶部就是neo4j的查询语言的编辑窗口,在这里你可以编辑你的代码,当然用的是cypher语言,这里简单写个例子: 7.代码如下 CREATE 阅读详情

        无论是与其他NoSQL存储相比,还是与传统的关系型数据库相比,图数据库都具有显著的好处。但是一旦选择了图数据库,接下来我们就会问:如何使用图来建模呢?

3.1 模型和目标

      建模是为了让不规则的领域的一些具体方面变成结构化的、可操纵的空间。对于事物实际存在的方式,并没有一种天然的表达方式,我们只能有目的地选择、抽象和简化,一些方法能更好地满足某个特定目标。

      在这方面,用图来表示也没有什么不同。图建模与其他建模技术的不同之处在于其逻辑模型和物理模型之间有更加密切的关系。关系型数据管理技术背离了用自然的语言来描述领域:先是哄骗我们将其表述成逻辑模型,然后再生硬地将其转换成物理模型。这些转换使得概念化的世界和模型的数据库实例之间产生了语义失调。但如果使用图数据库,这个分歧明显地缩小了。

3.2 带标签的属性图模型

  

3.3 查询图:Cypher简介      
      Cypher是一种言简意赅的图数据库查询语言。尽管现在它还是Neo4j特有的语言,但它和我们使用示意图来表示图的方式非常相似,因此非常适合程序化地描述图。(不同的图数据库有不同的查询数据的方式。很多图数据库(包括Neo4j)都支持资源描述框架RDF查询语言SPARQL,也支持必要的基于路径的查询语言Gremlin)
      Cypher的理念:通俗一点说就是,我们让数据库去”找类似于这样的数据“,而我们描述”这样的数据方式就是用ASCII字符画把它们画出来。
      ASCII字符画模式是Cypher的根基。一个Cypher查询使用断言将模式的一个或多个部分锚定到图的具体位置上,然后通过缩小没有被锚定的范围来寻找附近的匹配。与大多数的查询语言一样,Cypher也是有子句组成的。
                  寻找用户Jim的共同朋友
                  MATCH (a:Person {name:'Jim'})-[:KNOWS]->(b)-[:KNOWS]->(c),
                                (a)-[:KNOWS]->(c)
                  RETURN  b, c
       MATH子句:Cypher查询的核心。用()表示节点,-->和<--表示联系
       RETURN子句指明在已经匹配查询的数据中,哪些节点、联系和属性是需要返回给客服端的。
       WHERE子句:提供过滤模式匹配结构的条件
       CREATE和CREATE UNIQUE:用来创建节点和联系
       MERGE:保证给出的模式在图中一定存在,要么复用已经存在的与断言匹配的节点和联系,要么创建新的节点和联系。
       DELETE:删除节点、联系以及属性
       SET:用来设置属性值
       FOREACH:对一个列表中的每个元素执行更新操作。
       UNION:合并两个或更多查询的结果
       WITH:链式查询,前一个查询的结果作为后一个查询的条件。
       START:在图中指定一个或多个起始点,它可以是节点,也可以是联系     
3.4 关系建模和图建模对比
      关系世界建模的最初阶段和其他很多数据建模是一样的:我们寻求对这一领域中实体的理解,它们是如何相关联的,以及它们状态变化的规律。画实体-联系图(ER图),它将概念模型转换成逻辑模型。
      图建模和领域模型是完全同构的。
      测试模型:验证它对我们真实的查询到底适不适合。
3.5 跨域模型
      商业洞察力往往依赖于我们对复杂的价值链背后的网络效应的理解。为了到达一定程度的理解,我们需要联合多个领域,同时又不能让每个领域的细节失真或者牺牲掉。属性图为这种情况提供了解决方案。使用属性图,我们可以给一个价值链建模,使其成为一个图的集合,每张图里都由具体的联系关联其子领域,又能将它们区别开来。

     P50 图中呈现了莎士比亚文学的生产和消费的价值链。关于莎士比亚和他的几个戏剧,还有一个最近才上演了这些戏剧的公司的详细信息,再加上一个演出地点和一些地理数据,一则评价。总之,这个图描述了三个不同的领域,并把它们关联起来。在示意图中,我们可以用不同样式的联系区别它们:短虚线用来表示文学领域,实线用来表示戏剧领域,长虚线用来表示地理信息领域。
1)文学领域



2)戏剧领域


3)地理数据领域

创建莎士比亚图:
CREATE (shakespeare:Author {firstname:'William', lastname:'Shakespeare'}), 
 (juliusCaesar:Play {title:'Julius Caesar'}),
 (shakespeare)-[:WROTE_PLAY {year:1599}]->(juliusCaesar),
 (theTempest:Play {title:'The Tempest'}),
 (shakespeare)-[:WROTE_PLAY {year:1610}]->(theTempest),
 (rsc:Company {name:'RSC'}),
 (production1:Production {name:'Julius Caesar'}), 
 (rsc)-[:PRODUCED]->(production1),
 (production1)-[:PRODUCTION_OF]->(juliusCaesar),
 (performance1:Performance {date:20120729}), 
 (performance1)-[:PERFORMANCE_OF]->(production1), 
 (production2:Production {name:'The Tempest'}), 
 (rsc)-[:PRODUCED]->(production2),
 (production2)-[:PRODUCTION_OF]->(theTempest),
 (performance2:Performance {date:20061121}),
 (performance2)-[:PERFORMANCE_OF]->(production2),
 (performance3:Performance {date:20120730}),
 (performance3)-[:PERFORMANCE_OF]->(production1),
 (billy:User {name:'Billy'}),
 (review:Review {rating:5, review:'This was awesome!'}),
 (billy)-[:WROTE_REVIEW]->(review),
 (review)-[:RATED]->(performance1),
 (theatreRoyal:Venue {name:'Theatre Royal'}),
 (performance1)-[:VENUE]->(theatreRoyal),
 (performance2)-[:VENUE]->(theatreRoyal),
 (performance3)-[:VENUE]->(theatreRoyal),
 (greyStreet:Street {name:'Grey Street'}),
 (theatreRoyal)-[:STREET]->(greyStreet),
 (newscastle:City {name:'Newcastle'}),
 (greyStreet)-[:CITY]->(newscastle),
 (tyneAndWear:Country {name:'Tyne and Wear'}),
 (newscastle)-[:COUNTRY]->(tyneAndWear),
 (england:Country {name:'England'}),
 (tyneAndWear)-[:COUNTRY]->(england),
 (stratford:City {name:'Stratford upon Avon'}),
 (stratford)-[:COUNTRY]->(england),
 (rsc)-[:BASED_IN]->(stratford),
 (shakespeare)-[:BORN_IN]->(stratford)
做了两件截然不同的事情:一是创建带来标签的节点(以及它们的属性),二是将节点用联系链接起来(在需要的地方使用联系属性)
在实际使用中,如果不在乎重复数据,我们将倾向于使用CREATE,但如果领域里不允许出现重复数据,我们就使用MERGE

开始查询:通常从一个或多个熟悉的起始点开始查询,也就是所谓的“绑定”节点,如找到所有在Newcastle的皇家剧院演出的莎士比亚戏剧
MATCH (theater:Venue {name:'Theatre Royal'}),
 (newcastle:City {name:'Newcastle'}),
 (bard:Author {lastname:'Shakespeare'}),
 (newcastle)<-[:STREET|CITY*1..2]-(theater)
 <-[:VENUE]-()-[:PERFORMANCE_OF]->()
 -[:PRODUCTION_OF]->(play)<-[:WROTE_PLAY]-(bard)
WHERE w.year > 1608
 RETURN DISTINCT play.title AS play
约束匹配:以下几种规则 WHERE
  • 匹配的子图中必须有(或者没有)限制的路径
  • 节点必须有指定的标签或者指定名字的联系
  • 在匹配的节点或联系上的某个属性必须有(或者没有)特定的属性,无论它们的值是什么
  • 在匹配的节点或联系上的某个属性必须有特定的属性值
  • 必须满足其他任意复杂的表达式断言(例如,在某个特定的日期或者之前必须有演出上演。
处理结果:RETURN,DISTINCT能保证返回的结果是唯一的。
查询链:有时候用一个MATCH得到一切你想要的,可能是不切实际的(或是不可能的)。WITH子句允许我们将几个匹配连接到一起,将前一个查询的结果当做条件输送到下一个查询中去。
3.6 建模时常见的陷阱
    虽然图建模是掌握复杂的问题域的一种极具表现力的方式,但只有表现力并不能保证每一个图都适合其用途。事实上,即便是那些每天都和图打交道的人也可能会犯错。
3.7 辨别节点和联系

3.8 避免反模式




【图数据库与知识图谱入门】4.3 从ER图到属性图:建模思想转换(完善版) 本文探讨了从ER图到属性图的建模转换方法。通过对比ER模型强调数据范式化与属性图突出关联显性化的特点,提出四步转换规则:实体转节点、联系转关系、关联实体转节点+关系、继承关系转标签复用。以电商场景为例,展示了使用Neo4j实现ER图转换的实战代码,包括节点创建、关系建立和关联查询。最后指出属性图允许关系携带属性、避免JOIN操作的核心优势,以及Cypher语言在实现高效关联遍历中的关键作用。该转换方法可帮助开发者将传统ER模型平滑迁移至图数据库环境。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

Neo4j图数据库

随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展,现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网,传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长,急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库,图数据库应运而生。社交领域:Facebook, Twitter,Linkedin用它来管理社交关系,实现好友推荐零售领域:eBay,沃尔玛使用它实现商品实时推荐,给买家更好的购物体验金融领域:摩根大通,花旗和瑞银等银行在用图数据库做风控处理。

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CopperDong
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