SringBoot 集成neo4j 基础加开发

1.图数据库Neo4j介绍

随着技术的发展，我们对数据的需求已经不再局限于对数据本身的获取了，我们还需要获取数据与数据间的关系（也就是连接数据）。

简单地说，我们可以说图数据库主要用于存储更多的连接数据（因为图结构相比其他数据结构而言，能保存更多的数据间的关系）。

如果我们使用 RDBMS 数据库来存储更多连接的数据，那么它们不能提供用于遍历大量数据的适当性能。 在这些情况下，Graph Database 提高了应用程序性能。

如今，大多数社交网络应用程序（如Facebook，Google +，LinkedIn，Twitter，Yammer 等）和视频托管应用程序（如 Google YouTube，Flickr，Yahoo Video等）都在使用更多连接的数据。

我们将观察什么是连接数据？ 以及这些应用程序如何与某些实时应用程序存储数据。

2.Neo4j - 特点和优势

Neo4j的缺点或限制

2.Neo4j - 数据模型

                                                     

• SQL就像简单的查询语言Neo4j CQL

• 它遵循属性图数据模型

• 它通过使用Apache Lucence支持索引

• 它支持UNIQUE约束

• 它包含一个用于执行CQL命令的UI：Neo4j数据浏览器

• 它支持完整的ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）规则

• 它采用原生图形库与本地GPE（图形处理引擎）

• 它支持查询的数据导出到JSON和XLS格式

• 它提供了REST API，可以被任何编程语言（如Java，Spring，Scala等）访问

• 它提供了可以通过任何UI MVC框架（如Node JS）访问的Java脚本

• 它支持两种Java API：Cypher API和Native Java API来开发Java应用程序

  Neo4j的优点

• 它很容易表示连接的数据

• 检索/遍历/导航更多的连接数据是非常容易和快速的

• AS的Neo4j 2.1.3最新版本，它具有支持节点数，关系和属性的限制。

• 它不支持Sharding。

• 它非常容易地表示半结构化数据

• Neo4j CQL查询语言命令是人性化的可读格式，非常容易学习

• 使用简单而强大的数据模型

• 它不需要复杂的连接来检索连接的/相关的数据，因为它很容易检索它的相邻节点或关系细节没有连接或索引

使用 Google+（GooglePlus）应用程序来了解现实世界中 Graph 数据库的需求。 观察下面的图表。 在这里，我们用圆圈表示了 Google+应用个人资料。

                

在上图中，轮廓“A”具有圆圈以连接到其他轮廓：家庭圈（B ，C ， D）和朋友圈（B ，C）。 再次，如果我们打开配置文件“B”，我们可以观察以下连接的数据。

                         

像这样，这些应用程序包含大量的结构化，半结构化和非结构化的连接数据。   在 RDBMS 数据库中表示 这种非结构化连接数据并不容易。如果我们在 RDBMS 数据库中存储这种更多连接的数据，那么检索或  遍历是非常困难和缓慢的。所以要表示或存储这种更连接的数据，我们应该选择一个流行的图数据库。

图数据库非常容易地存储这种更多连接的数据。  它将每个配置文件数据作为节点存储在内部，它与相邻 节点连接的节点，它们通过关系相互连接。他们存储这种连接的数据与上面的图表中的相同，这样检索  或遍历是非常容易和更快的。

关系查询性能对比 在数据关系中心，图形数据库在查询速度方面非常高效，即使对于深度和复杂的查询 也是如此。在关系型数据库和图数据库(Neo4j)之间进行了实验：在一个社交网络里找到最大深度为5的  朋友的朋友，他们的数据集包括100万人，每人约有50个朋友