Neo4j+Spring data 开发关系网络案例

Neo4J环境搭建

一、      安装Neo4J数据库

1)        下载neo4j :https://neo4j.com/download/?ref=home     开发请下载社区版,生产部署下载企业版。

2)        安装

a)        Windows系统安装

i.             与一般软件安装方式一样,在启动时,需要选择数据库的目录,请根据自身需要选择

Clipboard Image.png

ii.             启动完成后,打开浏览器访问web控制台:http://localhost:7474

默认用户名和密码均为:neo4j

b)       Linux系统安装

i.             下载tar压缩包,解压到安装目录

ii.             执行命令$NEO4J_HOME/bin/neo4j console

iii.             打开浏览器访问web控制台:http://localhost:7474

iv.             默认用户名和密码均为:neo4j

二、      Neo4J与Spring Data集成开发

1)        新建spring项目,pom.xml文件中加入所需依赖

Clipboard Image.png

2)        新建Neo4jConfig.java配置类

用于配置neo4j的SessionFactory,事物管理器,数据库连接相关

Clipboard Image.png

Neo4j.properties文件内容:

neo4j.ogm.driver = org.neo4j.ogm.drivers.http.driver.HttpDriver
neo4j.ogm.URI = http://neo4j_dev:qaz123@localhost:7474

Neo4j支持多种协议调用,此处我们使用http 协议

注:由于spring-data-neo4j版本更迭较快,每个版本的配置会略有不同,具体配置方法请参考spring-data 官方github主页,本示例使用的是spring的最新版本:

https://github.com/spring-projects/spring-data-neo4j/tree/master

三、     用户、公司、手机设备关系开发示例

业务背景:

    一个用户属于一家公司,一个用户可拥有多个设备,多个用户可同时属于一家公司,下面的示例是我们在spring data +neo4j环境及下开发出这样的一个业务关系模型。

1)        创建实体文件

每个实体必须有主键id,为Long类型,必须加上@GraphId注解用于标识Node节点的Id

关系结构使用@Relationship注解,type自定义,用于标识是何种关系类型,direction用于定义本节点在这个关系中是处于哪一方,默认是OUTGOING

在此业务场景下,我们需要建立三个角色型的实体(用户,公司,设备),三个关系型实体(用户到公司,公司到用户,用户到设备)

实体中所用到的注解说明:

@NodeEntity : 节点实体注解

@GraphId:实体ID 字段

@Index:添加索引的字段

@Relationship(type= “XXX”) :关系注解,type自定义,需跟关系实体中的type一致

a)        User实体文件

Clipboard Image.png

b)       Company实体

Clipboard Image.png

c)        Device实体

Clipboard Image.png

d)       关系类型实体

关系型实体注解说明

@RelationshipEntity(type = “XXX”) :标识位关系实体

@StartNode :关系的开始节点

@EndNode :关系的结束节点

User2Company

Clipboard Image.png

User2Device

Clipboard Image.png

Compayn2User

Clipboard Image.png

2)        新建repository接口,功能类似于dao文件,用于和neo4j数据库进行交互

可直接继承Neo4jRepository<T>或PagingAndSortingRepository<T,Long>,前者是无分页的操作接口,后者是可以进行分页和排序操作的接口,用户也可在自己的接口中自定义扩展

例如:

Clipboard Image.png

3)        创建Service组件

根据分层结构设计原则,我们还需要一个service层,用于封装业务操作逻辑

这里是列出User的Service实现,其他Service基本相同。

Clipboard Image.png

实现类

Clipboard Image.png

4)        编写单元测试

Clipboard Image.png

Clipboard Image.png

至此,我们已经创建一个简单的公司与用户,用户与设备之间的关系的图谱,在浏览器UI界面可以看到我们创建的关系图谱结果

Clipboard Image.png

四、      CQL语言

上面的自定义查询中使用到了Neo4J专用的查询语言,称之为CQL,其语法类似于Sql语言。

如需了解更多,请移步:http://www.w3cschool.cn/neo4j/neo4j_cql_introduction.html

转载于:https://my.oschina.net/u/2538940/blog/3025331

<think>好的,用户想了解如何将Neo4j和Milvus集成起来,用于图数据库和向量数据库的解决方案。首先,我需要回忆这两个数据库的特点。Neo4j是图数据库,擅长处理关系数据,比如社交网络、推荐系统里的连接。Milvus则是专门处理向量相似性搜索的,常用于图像检索、自然语言处理等需要高维数据匹配的场景。 用户的需求可能是在一个系统中同时利用图的结构化关系和向量的相似性搜索,比如在推荐系统中,先用图数据库找到相关节点,再用向量搜索找到相似内容。这种情况下,两者的集成能提升系统的能力。 接下来,我需要考虑集成方式。通常有两种方式:应用层集成和中间件集成。应用层集成的话,需要在代码中分别调用两者的API,可能比较灵活但需要处理数据同步。中间件可能需要设计一个中间服务来协调两者的数据交互,比如用消息队列或者ETL工具保持数据一致性。 然后要考虑数据同步的问题。比如,当Neo4j中的节点发生变化时,如何触发Milvus中对应向量的更新。可能需要监听Neo4j的事件,或者定期导出数据到Milvus。不过,用户提到的引用中有一个关于Spring Boot和JDK 8的组件集成,可能用户的技术栈是Java,可以建议使用Spring Boot来开发中间件,利用现有的库或者框架来简化集成。 另外,应用场景部分需要举几个例子,比如知识图谱增强,用图的关系加上向量的语义相似性,或者社交推荐,结合用户关系图和内容向量。这些例子能帮助用户理解集成的实际价值。 还要注意用户提到的引用,引用1是一个Neo4j的博客,可能里面有集成案例,虽然链接打不开,但可以推测可能有使用Neo4j处理复杂关系的数据,结合向量搜索的例子。引用2提到Spring Boot的集成,所以建议用户使用Spring Boot作为中间件框架,处理数据同步和API调用。 最后,生成相关问题时要覆盖技术实现、应用场景、优化方法等,帮助用户进一步探索。</think>### Neo4j与Milvus集成方案 #### 1. 集成核心思路 Neo4j作为图数据库擅长处理复杂关系网络,Milvus专注于高维向量相似性搜索。集成后可实现**关系分析+向量检索**的混合解决方案,例如: - 知识图谱中通过图遍历找到相关实体,再用向量检索扩展语义相似内容 - 社交网络分析结合用户关系图与内容特征向量 #### 2. 技术实现路径 **方案一:应用层直接集成** ```python # 示例:使用Neo4j发现关联实体后调用Milvus检索 from neo4j import GraphDatabase from pymilvus import connections # 从Neo4j获取关联节点 with GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687").session() as session: result = session.run("MATCH (u:User)-[:FRIEND]->(f) RETURN f.embedding AS vec") vectors = [record["vec"] for record in result] # 在Milvus中搜索相似向量 connections.connect(host='127.0.0.1', port='19530') similar_results = milvus_client.search(vectors, top_k=10) ``` **方案二:中间件架构** ```mermaid graph LR A[应用系统] --> B[集成中间件] B --> C[(Neo4j)] B --> D[(Milvus)] C -->|关系数据| B D -->|向量索引| B ``` #### 3. 数据同步策略 - **双向同步**:通过CDC(Change Data Capture)工具实现 ```bash Neo4j → Kafka → Milvus (向量更新) Milvus → Elasticsearch → Neo4j (元数据反向同步) ``` - **联合查询**:使用Apache Spark进行联邦查询 $$ Q = \pi_{name}(\sigma_{similarity>0.8}(Milvus) \bowtie_{id} Neo4j) $$ #### 4. Spring Boot集成示例 基于引用[2]的Spring Boot框架实现: ```java @RestController public class HybridSearchController { @Autowired private Neo4jTemplate neo4jTemplate; @Autowired private MilvusService milvusService; @PostMapping("/hybrid-search") public List<Entity> hybridSearch(@RequestBody QueryDTO query) { // 1. 图模式搜索 List<Node> nodes = neo4jTemplate.find( "MATCH (n:Product)-[:CATEGORY]->(c) WHERE c.name = $category RETURN n", Map.of("category", query.getCategory()), Node.class); // 2. 向量相似性搜索 List<Float> vector = milvusService.getEmbedding(query.getText()); return milvusService.search(vector, 10); } } ``` #### 5. 性能优化建议 1. **图-向量联合索引**:在Neo4j节点属性中存储Milvus向量ID $$ G(V,E) \rightarrow V[\text{milvus_id} \mapsto \mathbb{R}^{768}] $$ 2. **缓存策略**:使用Redis缓存高频查询路径的向量结果 3. **批量处理**:通过Neo4j的APOC库实现批量数据导出
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值