超级会员免费看
目录
摘要
在数据量呈爆炸式增长的当今，传统关系型数据库在处理复杂关联数据时逐渐暴露出性能瓶颈。图数据库 Neo4j 应运而生，它以独特的图数据模型为优势，为数据关联分析提供了一种高效且直观的解决方案。本文将带领读者初识 Neo4j，深入剖析其概念架构，为后续深入学习奠定基础。通过本文，读者将对图数据库与传统数据库的区别、Neo4j 的核心概念、架构组成、安装配置以及典型应用场景等方面有清晰的认识，并能够搭建起自己的 Neo4j 开发环境。
一、概念讲解
（一）图数据库的诞生背景
随着互联网的飞速发展和信息化进程的加速，数据量呈井喷式增长，数据之间的关联性也日益复杂。传统关系型数据库在处理多表关联查询时，往往需要进行大量的表连接操作，查询效率随着数据规模的扩大而急剧下降。例如，在社交网络中，查找一个用户的好友以及好友的好友这种多层关联查询，对于关系型数据库来说，不仅查询语句复杂，而且执行效率低下。
图数据库应运而生，它专门用于处理高度连接的数据关系。图数据库采用图结构来存储数据，能够直接、高效地表示和处理数据之间的复杂关联，避免了传统数据库中复杂的连接操作，大大提高了查询性能。Neo4j 作为图数据库领域的领军者，以其成熟的技术、丰富的功能和良好的扩展性，广泛应用于各个领域。
（二）图数据库与传统数据库的区别
-
数据模型方面
-
关系型数据库 ：数据以表格形式组织，每张表包含行和列，通过外键来建立表与表之间的关系。例如，一个学生表和一个课程表，通过学生表中的课程 ID 外键关联到课程表，这种数据模型对于简单的结构化数据较为直观，但在面对复杂关联关系时，需要设计复杂的表结构和外键约束，并且查询时需要多表连接。
-
图数据库（Neo4j） ：数据以节点（Node）、边（Relationship）和属性（Property）的形式组织。节点代表实体，边代表实体之间的关系。节点和边都可以拥有属性来存储具体信息。例如，在社交网络中，用户可以表示为节点，包含用户名、年龄等属性；好友关系可以表示为边，包含关系建立时间等属性。
-
-
查询性能方面
-
关系型数据库 ：在进行多表关联查询时，随着关联的表数量增加，查询性能会呈指数级下降。例如，对于涉及多个层级的关联查询（如查找一个用户的三级好友），需要进行多次表连接操作，查询效率极低。
-
图数据库（Neo4j） ：对于关联数据的查询具有天然的优势，查询性能几乎不受数据规模和关联复杂度的影响。它采用索引 - 免 - 跳跃列表的存储结构，能够快速地在节点和关系之间进行跳转，实现高效的数据遍历和查询。例如，在查询一个用户的三级好友时，Neo4j 可以通过沿着好友关系边快速跳转，轻松完成查询任务。
-
-
数据完整性方面
-
关系型数据库 ：通过外键约束、唯一性约束、检查约束等机制来确保数据的完整性。这些约束在数据插入、更新和删除操作时进行检查，违反约束的操作会被拒绝。例如，在学生表中，通过外键约束确保每个学生的课程 ID 必须对应课程表中已存在的课程。
-
图数据库（Neo4j） ：主要通过模式约束（如节点标签约束、关系类型约束等）和事务机制来保证数据完整性。在 Neo4j 中，可以为节点和关系定义模式，约束其属性的类型、唯一性等。同时，Neo4j 的事务机制确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，保证在并发操作和故障情况下数据的完整性。
-
（三）Neo4j 的核心概念
-
节点（Node）
-
节点是图数据库中的基本单元，代表一个实体。节点可以包含属性，用于存储实体的具体信息。例如，在一个电商系统中，用户、商品、订单等都可以表示为节点。一个用户节点可能包含用户名、密码、年龄、性别等属性；一个商品节点可能包含商品名称、价格、库存量等属性。
-
节点还可以贴上标签（Label），标签用于对节点进行分类和标识。标签不仅可以帮助我们更好地组织和管理节点，还可以在查询时提高效率。例如，为用户节点贴上 “User” 标签，为商品节点贴上 “Product” 标签，这样在查询时可以通过标签快速定位到特定类型的节点。
-
-
关系（Relationship）
-
关系用于表示节点之间的关联，是有方向的。关系也有类型，用于区分不同类型的关联。例如，在社交网络中，用户之间的好友关系可以表示为 “FRIENDSHIP” 类型的关系；在电商系统中，用户与订单之间的关系可以表示为 “PLACES_ORDER” 类型的关系。
-
关系同样可以包含属性，用于存储关联的具体信息。例如，在好友关系中，可以包含关系建立时间、关系亲密度等属性；在订单关系中，可以包含订单时间、订单金额等属性。
-
关系的方向是有意义的，在查询时可以根据关系方向进行过滤和遍历。例如，在查询一个用户的关注列表时，可以根据关注关系的方向（从当前用户指向被关注用户）来获取结果。
-
-
属性（Property）
-
属性是节点和关系所具有的键值对形式的数据，用于存储具体的实体或关系信息。属性的键是一个字符串，表示属性的名称；值可以是各种数据类型，如字符串、数字、布尔值、列表等。
-
通过合理设计属性，可以将实体和关系的详细信息存储在图数据库中，便于后续的查询和分析。例如，在一个文章节点中，可以包含 “title”（标题）、“content”（内容）、“publish_date”（发布日期）等属性，用于完整地描述一篇文章。
-
-
标签（Label）
-
标签是附加在节点上的标识，用于对节点进行分类和标记。一个节点可以拥有多个标签，标签的使用可以提高查询的灵活性和效率。
-
在 Neo4j 中，标签主要用于以下方面：
-
查询优化 ：当对具有特定标签的节点进行查询时，Neo4j 可以利用标签索引快速定位到目标节点集合，减少查询范围，提高查询速度。例如，查询所有具有 “ActiveUser” 标签的用户节点。
-
数据建模 ：标签可以帮助我们更好地组织数据模型，将具有相似特征或属于同一类别的节点标记在一起。例如，在一个内容管理系统中，可以为不同类型的文章节点添加不同的标签，如 “News”（新闻）、“Blog”（博客）、“Tutorial”（教程）等，方便对不同类型的内容进行管理和查询。
-
权限控制 ：在某些应用场景下，可以根据标签对数据进行权限控制。例如，只有具有特定角色的用户才能访问或修改具有某些标签的节点数据。
-
-
二、Neo4j 的架构
（一）存储层
存储层负责将节点、关系和属性等数据持久化存储在磁盘上，并管理数据的读写操作。Neo4j 采用了一种高效的存储结构，将数据存储在多个文件中，包括节点存储文件、关系存储文件、属性存储文件等。这种存储方式能够充分利用磁盘空间，并且支持快速的数据访问和更新。
-
节点存储 ：节点存储文件用于存储节点的相关信息，包括节点的标识符、标签、属性等。每个节点在存储文件中占据一定的空间，通过节点的标识符可以快速定位到对应的节点数据。
-
关系存储 ：关系存储文件用于存储关系的信息，包括关系的起点节点、终点节点、关系类型、属性等。关系存储与节点存储紧密结合，通过起点节点和终点节点的标识符，可以快速建立节点之间的关联关系。
-
属性存储 ：属性存储文件用于存储节点和关系的属性值。由于属性的类型和大小可能各不相同，Neo4j 将属性存储单独管理，以便更高效地存储和读取属性数据。
（二）查询引擎层
查询引擎层是 Neo4j 的核心组件之一，负责解析和执行 Cypher 查询语言。Cypher 是 Neo4j 的专属查询语言，它以简洁易懂的语法，为用户提供了强大的图数据查询和操作能力。查询引擎层的主要功能包括：
-
查询解析 ：将用户输入的 Cypher 查询语句进行词法分析和语法分析，生成抽象语法树（AST）。在这个过程中，查询引擎会检查语句的语法正确性，并对语句进行初步的语义分析。
-
查询规划 ：根据抽象语法树，查询引擎会生成不同的查询执行计划。查询规划器会考虑多种因素，如数据分布、索引可用性、节点和关系的统计信息等，选择最优的查询执行计划，以提高查询性能。
-
查询执行 ：按照选定的查询执行计划，查询引擎会调用存储层的接口，进行实际的数据读写操作，完成查询语句所指定的任务，如节点创建、关系查询、属性更新等，并将查询结果返回给用户。
（三）事务层
事务层确保 Neo4j 数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。在处理数据更新操作（如节点创建、关系删除、属性修改等）时，事务层会将这些操作封装在一个事务中，要么全部成功提交，要么全部回滚，保证数据的一致性。
-
事务日志 ：事务层维护事务日志，用于记录事务的开始、操作内容和提交或回滚等信息。事务日志对于数据库的恢复至关重要，在系统崩溃或故障后，可以通过事务日志将未完成的事务回滚，将已提交的事务重新提交，保证数据的完整性和一致性。
-
并发控制 ：事务层实现了并发控制机制，以保证在多用户并发访问时，数据操作的隔离性和一致性。Neo4j 支持多种事务隔离级别，如读未提交、读已提交、可重复读和串行化，用户可以根据实际需求选择合适的隔离级别。
（四）网络接口层
网络接口层负责与客户端应用程序进行通信，接收客户端发送的请求，并将查询结果返回给客户端。Neo4j 提供了多种接口方式，包括 Bolt 协议、REST API 等，以满足不同编程语言和开发环境的需求。
-
Bolt 协议 ：Bolt 是 Neo4j 的二进制通信协议，它具有高性能、低延迟的特点，适用于客户端与 Neo4j 数据库之间的高效通信。Bolt 协议支持请求 - 响应模式，客户端发送 Cypher 查询语句或其他操作请求，服务器端执行后返回结果。
-
REST API ：REST API 是一种基于 HTTP 协议的接口方式，它以资源为中心，通过 HTTP 方法（如 GET、POST、PUT、DELETE 等）对资源进行操作。Neo4j 提供了 REST API 接口，允许客户端通过 HTTP 请求与 Neo4j 进行交互，获取数据或执行操作。REST API 方便与 Web 应用集成，适合在分布式系统和云环境中使用。
三、Neo4j 安装与配置
（一）在 Windows 系统下的安装
-
下载安装包
-
访问 Neo4j 官方网站（Neo4j Desktop Download | Free Graph Database Download），根据操作系统选择合适的安装版本。对于 Windows 系统，通常有 msi 安装包和 zip 压缩包两种形式可供选择。对于一般用户，建议选择 msi 安装包，它会自动完成大部分安装配置工作；对于高级用户或需要自定义安装路径等情况，可以选择 zip 压缩包。
-
-
运行安装程序
-
下载完成后，双击 msi 安装包文件，启动安装向导。在安装向导中，按照提示逐步进行操作：
-
选择安装目录 ：默认安装目录为 “C:\Program Files\Neo4j 默认安装目录”，用户可以根据自己的需求选择其他安装路径。
-
配置 Java 运行环境 ：Neo4j 需要 Java 运行环境支持，在安装过程中会自动检测系统中是否已安装合适版本的 Java。如果未安装，可以选择让安装程序自动下载并安装推荐的 Java 版本，或者手动指定已安装的 Java 路径。
-
设置服务名称和端口 ：Neo4j 默认以 Windows 服务的形式运行，安装向导会要求用户设置服务名称（默认为 “Neo4j”）和监听端口（默认为 7687）。用户可以根据实际情况修改这些设置，但要注意避免端口冲突。
-
-
-
启动服务
-
安装完成后，Neo4j 会自动注册为 Windows 服务。打开 “服务” 管理器，在服务列表中找到 “Neo4j” 服务，右键点击选择 “启动” 选项，启动 Neo4j 服务。或者可以在命令行中输入 “neo4j start” 命令来启动服务。
-
-
验证安装
-
启动服务后，打开浏览器，访问 http://localhost:7474，这是 Neo4j 的浏览器界面。如果安装成功，会看到 Neo4j 浏览器的登录页面，默认用户名和密码均为 “neo4j”。首次登录后，系统会提示修改密码，按照提示完成密码修改后，即可进入 Neo4j 浏览器界面，开始使用 Neo4j。
-
（二）在 Linux 系统下的安装
-
下载安装包
-
同样访问 Neo4j 官方网站，选择适用于 Linux 系统的安装包。通常有 deb 包（适用于 Debian 和 Ubuntu 系统）和 rpm 包（适用于 Red Hat 和 CentOS 系统）以及 tar.gz 压缩包可供选择。对于 Debian 和 Ubuntu 系统，建议使用 deb 包进行安装，这样可以方便地通过包管理工具进行安装和卸载；对于 Red Hat 和 CentOS 系统，使用 rpm 包进行安装；对于其他 Linux 发行版或需要自定义安装路径的情况，可以选择 tar.gz 压缩包。
-
-
安装依赖
-
Neo4j 在 Linux 系统下运行也需要 Java 运行环境。检查系统中是否已安装 Java，可以通过命令 “java -version” 进行查看。如果未安装，可以使用系统的包管理工具进行安装。例如，在 Ubuntu 系统中，可以运行命令 “sudo apt-get install openjdk - 11 - jdk” 安装 OpenJDK 11；在 CentOS 系统中，可以运行命令 “sudo yum install java - 1.8.0 - openjdk - devel” 安装 OpenJDK 8。
-
-
执行安装命令
-
对于 deb 包，可以使用命令 “sudo dpkg -i neo4j - [version] .deb” 进行安装。
-
对于 rpm 包，可以使用命令 “sudo rpm -ivh neo4j - [version] .rpm” 进行安装。
-
对于 tar.gz 压缩包，需要先解压到指定目录，然后进入解压后的目录，执行命令 “bin/neo4j install” 安装服务。
-
-
启动服务
-
安装完成后，对于基于 systemd 的 Linux 系统（如现代的 Ubuntu、CentOS 等），可以使用命令 “sudo systemctl start neo4j” 启动 Neo4j 服务；对于基于 init 脚本的系统，可以使用命令 “sudo service neo4j start” 启动服务。也可以进入 Neo4j 安装目录下的 bin 文件夹，执行命令 “./neo4j start” 启动服务。
-
-
验证安装
-
同样打开浏览器，访问 http://localhost:7474，使用默认用户名和密码 “neo4j” 登录，按照提示修改密码后，进入 Neo4j 浏览器界面，验证安装是否成功。
-
（三）Neo4j 浏览器的使用
Neo4j 浏览器是一个基于 Web 的工具，用于与 Neo4j 数据库进行交互。它提供了一个直观的界面，方便用户输入 Cypher 查询语句，查看查询结果，并对数据库进行管理和配置。以下是一些常用的 Neo4j 浏览器功能和操作：
-
基本操作界面 ：登录后，浏览器界面主要由查询输入区、结果展示区、侧边栏等部分组成。查询输入区用于输入 Cypher 查询语句；结果展示区以表格、图形等多种形式展示查询结果；侧边栏提供数据库状态、连接信息、查询历史等功能。
-
执行查询语句 ：在查询输入区输入 Cypher 查询语句，例如 “CREATE (n:Person {name:’Alice’})”，然后点击 “运行” 按钮或按下快捷键 “Ctrl + Enter” 执行查询。执行结果会在结果展示区显示，如果是创建节点的操作，会显示节点创建成功的提示信息。
-
查看和管理数据库 ：通过侧边栏的 “数据库管理” 选项，可以查看数据库的基本信息、性能指标、存储状态等。还可以进行数据库备份、恢复、导出等操作，以及对用户权限进行管理。
-
使用图形可视化 ：Neo4j 浏览器提供了图形可视化功能，对于查询结果中的节点和关系，可以以图形形式展示。例如，在执行了一个查询返回多个节点和它们之间的关系后，点击结果展示区的 “图形” 选项卡，即可看到以节点和连线表示的图形化结果，方便直观地查看数据的结构和关联关系。
四、Neo4j 的应用场景
（一）社交网络分析
在社交网络中，用户之间的关系错综复杂，包括好友关系、关注关系、点赞关系等。Neo4j 可以轻松地存储和查询这些复杂的关系，用于分析用户的社会圈子、兴趣爱好、影响力等。例如：
-
好友推荐 ：通过分析用户的好友关系和共同好友，利用图算法（如共同邻居算法）推荐可能认识的新朋友。Cypher 查询语句可以轻松地找到与用户有多个共同好友但尚未建立好友关系的用户，并将其推荐给用户。
-
社区发现 ：使用社区发现算法（如 Label Propagation 算法），在大规模的用户关系图中识别出不同的社区群体。这些社区群体通常具有相似的兴趣、背景或行为模式，可以用于精准营销、内容推荐等场景。
-
影响力分析 ：通过计算用户的中心性指标（如 PageRank 算法），确定在社交网络中具有较高影响力的用户。这些用户可以作为意见领袖，在信息传播、产品推广等方面发挥重要作用。
（二）推荐系统
推荐系统的目标是为用户提供更符合其兴趣和需求的商品、内容或服务。Neo4j 在推荐系统中的应用主要体现在以下几个方面：
-
基于用户行为的推荐 ：通过分析用户的浏览历史、购买行为、收藏行为等，构建用户与商品之间的关系图。利用图算法（如基于路径的随机游走算法），发现用户可能感兴趣但尚未接触过的商品，并进行推荐。例如，根据用户购买过的商品，推荐与之相关的配套商品或相似商品。
-
基于协同过滤的推荐 ：协同过滤是推荐系统中的经典方法，包括用户 - 用户协同过滤和物品 - 物品协同过滤。在 Neo4j 中，可以高效地实现这两种协同过滤算法。对于用户 - 用户协同过滤，通过查找与目标用户具有相似购买行为或兴趣的其他用户，推荐这些用户喜欢的商品；对于物品 - 物品协同过滤，通过分析商品之间的关联关系（如经常被同时购买的商品），推荐与目标商品相关的其他商品。
-
基于图数据库的个性化推荐 ：结合用户的社交关系、地理位置、个人资料等多维度信息，构建复杂的用户画像图。通过在图中进行深度查询和分析，为用户更加个性化、精准的推荐结果。例如，为用户推荐其好友喜欢的且符合其所在地区热门趋势的商品。
（三）知识图谱
知识图谱是一种以图结构表示知识和信息的语义网络，它将实体（如人物、地点、事件、概念等）作为节点，实体之间的关系作为边，形成了一个庞大的知识网络。Neo4j 是构建和存储知识图谱的理想选择，其应用场景包括：
-
语义搜索 ：在知识图谱中，用户可以通过自然语言查询的方式获取更准确、更语义化的搜索结果。例如，在搜索引擎中，当用户输入 “刘备的结义兄弟” 时，搜索系统可以利用知识图谱中的关系信息，直接返回关羽和张飞的相关信息，而不仅仅是一些包含关键字的网页链接。
-
智能问答系统 ：智能问答系统可以根据用户的问题，在知识图谱中进行查询和推理，给出准确的答案。例如，在医疗领域，患者可以询问关于某种疾病的症状、治疗方法、相关药物等问题，智能问答系统通过查询医学知识图谱，为患者提供详细的解答。
-
数据整合与融合 ：知识图谱可以整合来自多个数据源的异构数据，将分散的信息融合成一个统一的知识网络。例如，在企业数据管理中，可以将来自不同部门的业务数据（如客户信息、产品数据、销售数据等）整合到一个知识图谱中，实现数据的共享和协同，提高企业的决策效率。
（四）欺诈检测
在金融、电商等领域，欺诈行为是一个严重的挑战。Neo4j 可以帮助检测和预防欺诈行为，通过分析交易数据、用户行为数据和关系数据，识别欺诈模式和可疑活动。例如：
-
交易网络分析 ：构建用户与交易之间的关系图，分析交易的流向、频率、金额等特征，以及用户之间的关联关系。通过检测异常的交易模式（如短时间内大量资金转移、与高风险用户之间的交易等），识别可能的欺诈交易。
-
身份验证与关联分析 ：将用户的身份信息（如身份证号、手机号、设备信息等）与交易行为关联起来，构建身份图谱。通过分析用户的身份信息是否与多个可疑交易相关联，或者是否存在身份冒用等情况，提高身份验证的准确性，防范欺诈行为。
-
团伙欺诈检测 ：利用图算法（如子图匹配算法）识别具有特定欺诈模式的用户团伙。例如，在电商领域，检测是否存在多个用户协同进行虚假交易、刷单等行为，通过分析这些用户之间的关系和行为模式，及时发现并打击团伙欺诈活动。
五、注意事项
（一）数据模型设计
-
合理选择节点和关系 ：在设计数据模型时，需要根据业务需求合理地确定哪些实体作为节点，哪些关联作为关系。避免将过多的属性拆分为节点，导致数据模型过于复杂，同时也不能过度简化，遗漏重要的关联关系。例如，在一个简单的博客系统中，用户、文章、标签可以作为节点，而用户的关注关系、文章的分类关系、文章与标签的关联关系可以作为关系。
-
使用标签进行分类 ：充分利用 Neo4j 的标签功能，为节点添加合适的标签。标签可以帮助我们更好地组织数据，并提高查询效率。例如，在一个内容管理系统中，可以为不同类型的内容节点添加不同的标签，如 “News”“Blog”“Video” 等，这样在查询特定类型的内容时，可以通过标签快速过滤。
-
考虑查询需求 ：数据模型的设计应充分考虑后续的查询需求。尽可能将频繁查询的关联关系直接建模为关系，减少查询时的跳转次数。例如，如果经常需要查询一个用户的直接好友，那么在数据模型中应直接建立用户与好友之间的关系，而不是通过中间的用户属性或其他间接方式来表示好友关系。
（二）性能优化
-
创建合适的索引 ：在查询中经常作为条件的节点属性上创建索引，可以加快查询速度。例如，在用户节点的用户名属性上创建唯一索引，这样在根据用户名查询用户时，可以快速定位到目标节点。但也要注意避免过度索引，因为索引会增加写入操作的负担，影响数据插入和更新的性能。
-
优化查询语句 ：编写高效的 Cypher 查询语句对于性能至关重要。避免使用过于复杂的查询模式和嵌套查询，尽量使用简洁明了的查询语句。例如，将多个条件查询拆分为多个简单的查询步骤，利用管道操作符进行连接，减少查询的复杂度。
-
合理设置配置参数 ：Neo4j 提供了多种配置参数，用于调整数据库的性能，如内存分配、缓存大小、连接超时时间等。根据实际应用的需求和硬件资源，合理设置这些参数可以提高数据库的性能。例如，增加内存分配可以提高缓存命中率，减少磁盘 I/O 操作；调整连接超时时间可以避免长时间未响应的连接占用系统资源。
（三）数据安全与备份
-
用户认证与授权 ：Neo4j 支持用户认证和授权机制，通过创建不同权限的用户账户，限制对数据库的访问和操作。在生产环境中，应避免使用默认的用户名和密码，并定期修改密码。为不同的用户分配适当的权限，例如，普通用户只能进行读取操作，管理员用户具有读写和管理权限。
-
数据备份与恢复 ：定期对 Neo4j 数据库进行备份是保障数据安全的重要措施。Neo4j 提供了备份工具（如 neo4j - admin backup 命令），可以将数据库备份到指定的目录。在发生数据丢失或损坏的情况下，可以使用备份数据进行恢复。同时，可以配置自动备份策略，确保数据的及时备份。
六、总结
Neo4j 作为一种强大的图数据库，凭借其独特的图数据模型和高效的数据查询性能，在处理复杂关联数据方面具有显著优势。通过本文的介绍，读者对 Neo4j 的概念、架构、安装配置、应用场景以及注意事项等方面有了全面的了解。从图数据库的诞生背景到与传统数据库的区别，从 Neo4j 的核心概念到详细的架构组成，再到如何在不同操作系统下进行安装配置，以及丰富的应用场景和需要注意的问题，本文为读者呈现了一个系统化的 Neo4j 入门指南。
在实际应用中，Neo4j 的优势在于能够直观地表示和处理复杂关系，为社交网络分析、推荐系统、知识图谱、欺诈检测等领域提供了高效的解决方案。然而，在使用 Neo4j 时，也需要关注数据模型设计、性能优化、数据安全等方面的问题，以确保系统的稳定性和高效性。随着数据量的不断增长和应用场景的日益复杂，Neo4j 将在数据处理领域发挥越来越重要的作用，为开发者和企业提供强大的图数据处理能力。
希望本文能够帮助读者顺利入门 Neo4j，开启图数据库的学习和应用之旅。在后续的文章中，我们将继续深入探讨 Neo4j 的各种功能和应用技巧，敬请关注。
七、引用
[1] Neo4j 官方文档. Neo4j documentation - Neo4j Documentation
[2] Neo4j 安装教程 - 官方文档. Installation - Operations Manual
扫一扫
1136
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
