具体描述
世界上的大部分领域实际上都可以建模成图，而软件开发人员或是数据库管理人员却在辛辛苦苦地将这些图转化成关系型数据库中的表。想象一下，假如你再也不用去做这样的转化，假如数据库的迁移可以变得轻松简单，你愿意去接受一个全新的数据库吗？图数据库就是这样一个完全不同于关系型数据库的新型数据库，它处理的是大规模的数据和不断变化的需求，并且拥抱它们。
《图数据库》系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例，详细地说明了图数据解决的是什么样的问题，并以Neon4j数据库和Cypher查询语言为例，阐述了图数据库的建模方法和领域用例，最后还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。
《图数据库》的三位作者均为Neo4j Technology公司的技术高手，分别为工程师、CTO和CEO。他们对图数据库及其解决方案有丰富的经验，其中一位甚至还是Neo4j图数据库的共同创始人。
《图数据库》适合开发人员和数据库管理人员了解和学习图数据库，作为一门新的知识和独特的数据库领域来拓宽视野。也适合提供解决方案的负责人来了解行业动向和新的解决问题的方式。通过阅读本书，读者可以对图数据库这一领域有一个透彻的了解。
作者简介
Ian Robinson致力于研发Neo4j图数据库的未来版本，他曾任Neo Technology公司的客户成功总监，与客户并肩设计和开发图数据库解决方案。他是REST in Practice（O'Reilly）一书的共同作者，还是REST: From Research to Practice（Springer）和Service Design Patterns（Addison-Wesley）的内容贡献者。他的博客是http://iansrobinson.com，Twitter账号是@iansrobinson。
Jim Webber博士是Neo Technology公司的首席科学家，他研究最新的图数据库并开发开源软件。在这之前，Jim研究像Web这样大规模的图来建造分布式系统，这也使得他成为REST in Practice（O'Reilly）的作者之一。Jim在开发社区很活跃，定期出现在世界各地。他的博客是http://jimwebber.org，常用的Twitter账号是@jimwebber。
Emil Eifrem在2000年去孟买的飞机上勾画出了属性图模型的框架。现在他是Neo Technology公司的CEO，同时也是Neo4j项目的共同创始人，专注于建设和传播图数据库。致力于可持续开源软件，Emil指引Neo在提供免费软件和商业效益之间走向平衡。他想用图拯救世界，还想在10年内拥有拉里o埃里森那样的游艇。Emil的Twitter是@emileifrem。
刘璐，软件开发工程师，就职于ThoughtWorks，专注于软件开发领域，对数据存储领域有浓厚兴趣。
梁越，前端工程师，就职于ThoughtWorks，对前后端开发都有涉猎，有在大型项目中应用图数据库的开发经验。
目录信息
1.1图是什么1
1.2图领域概览3
1.2.1图数据库4
1.2.2图计算引擎5
1.3图数据库的威力6
1.3.1性能6
1.3.2灵活性7
1.3.3敏捷性7
1.4小结7
第2章关联数据的存储选择9
2.1关系型数据库缺少联系9
2.2NoSQL数据库也缺少联系12
2.3图数据库拥抱联系15
2.4小结19
第3章使用图进行数据建模21
3.1模型和目标21
3.2属性图模型22
3.3查询图：Cypher简介22
3.3.1Cypher的理念23
3.3.2START24
3.3.3MATCH25
3.3.4RETURN25
3.3.5其他Cypher语句25
3.4关系建模和图建模对比26
3.4.1系统管理领域中的关系建模28
3.4.2系统管理领域中的图建模31
3.4.3测试模型32
3.5跨域模型34
3.5.1创建莎士比亚图37
3.5.2开始查询38
3.5.3声明查找的信息模式39
3.5.4约束匹配40
3.5.5处理结果41
3.5.6查询链42
3.6建模时常见的陷阱43
3.6.1电子邮件起源问题域43
3.6.2敏感的第一个迭代43
3.6.3第二次的魅力46
3.6.4发展中的领域48
3.7避免反模式52
3.8小结53
第4章构建基于图数据库的应用55
4.1数据建模55
4.1.1用应用程序所需的术语描述模型55
4.1.2用节点表示事物，用联系表示结构56
4.1.3细粒度联系与通用联系57
4.1.4将事实建模为节点58
4.1.5将复杂的值类型表示为节点60
4.1.6时间60
4.1.7迭代开发和增量开发63
4.2应用程序架构64
4.2.1嵌入式与服务器64
4.2.2集群69
4.2.3负载均衡69
4.3测试72
4.3.1数据模型的测试驱动开发72
4.3.2性能测试78
4.4容量规划82
4.4.1优化条件82
4.4.2性能83
4.4.3冗余85
4.4.4负载85
4.5小结86
第5章现实世界中的图87
5.1为什么选择图87
5.2常见用例88
5.2.1社交88
5.2.2推荐89
5.2.3地理空间90
5.2.4主数据管理90
5.2.5网络和数据中心管理90
5.2.6授权和访问控制（通信）91
5.3实际示例92
5.3.1社交推荐（专业社交网络）92
5.3.2授权和访问控制102
5.3.3地理空间（物流）109
5.4小结122
第6章图数据库的内部结构123
6.1原生图处理123
6.2原生图存储125
6.3用于编程的API130
6.3.1内核API131
6.3.2核心（或Beans）API131
6.3.3遍历API132
6.4非功能型特性134
6.4.1事务134
6.4.2可恢复性135
6.4.3可用性136
6.4.4可扩展性137
6.5小结140
第7章使用图论预分析141
7.1深度优先搜索和广度优先搜索141
7.2使用Dijkstra算法寻找路径142
7.3A*算法150
7.4图论和预测建模150
7.4.1三元闭包151
7.4.2结构平衡152
7.5局部桥156
7.6小结158
附录NoSQL概览159
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书的视角，明显是站在了“推广”而非“批判性分析”的立场上。通篇洋溢着一种对图数据库技术的盲目乐观，几乎没有提及其实际应用中可能遇到的陷阱、局限性，或者与其他数据存储范式（如NewSQL或文档数据库）在特定场景下的竞争与融合问题。例如，它完全回避了在海量数据写入和高并发查询混合负载下，图数据库在锁粒度和并发控制方面可能出现的性能瓶颈，也没有深入探讨如何有效地进行数据迁移和版本控制，这对于企业级应用来说是至关重要的实际问题。我期望一本严肃的技术书籍能够提供一个平衡的视角，既展示其优势，也诚实地剖析其不足和挑战，这样读者才能做出明智的技术选型。这本书的叙述，更像是产品宣传材料，使得它在学术价值和工程实用性上都大打折扣，让人感觉不够“真实”和“全面”。
评分从排版和结构上来看，这本书的设计似乎更偏向于一份演示文稿的扩展版，而不是一本精心编排的专业书籍。章节之间的逻辑跳跃性太大，缺乏平滑的过渡。比如，前一章还在讨论索引结构的设计哲学，下一章可能就毫无预警地跳转到了一个关于特定云服务商部署建议的无关紧要的细节描述。这种零散的知识点堆砌，使得读者很难构建起一个系统化、完整的知识体系。书中的图例和示意图也显得相当简陋，很多本该用精美的可视化图表来阐明复杂数据结构或查询执行计划的地方，却只是一些手绘风格的、信息量极低的方框和箭头组合。这对于一个以“图”为核心概念的书籍来说，是致命的缺陷。我需要的是能够清晰揭示数据关系复杂性和查询效率差异的直观表示，而不是这些仅仅起到装饰作用的插图。整体阅读体验下来，感觉更像是在浏览一个老旧的技术博客集锦，而非一本系统梳理过的专著。
评分这本书的文字风格，坦白讲，让人在阅读过程中倍感煎熬。它采用了一种极其冗长且重复的解释方式，仿佛作者深怕读者会错过任何一个细微的术语定义，但结果却是让专业的概念被稀释得越来越淡。我不得不反复回溯上下文，试图理清一个核心思想，但往往发现前文已经用三种不同的方式陈述了同一个观点，却依然没有提供足够的实质性论据支撑。更令人费解的是，书中大量的篇幅被用来描述一些在当前数据库领域已经成为行业共识的“基本常识”，比如“图数据库存储的是节点和边”这样的基础陈述。这种对基础概念的过度强调，占据了本该用来探讨性能瓶颈、事务一致性保证，或是跨库联邦查询等高阶议题的空间。对于一个已经对数据库有基本了解的读者，阅读这本书的过程，简直就是一场对耐心的严峻考验。我期待的是那种紧凑、信息密度高的叙述，能够迅速带领我进入更深层次的思考，而不是这种“灌水”式的、缺乏精炼的文本堆砌。
评分关于源代码示例和实操环节，这本书也暴露出了明显的问题。虽然书中嵌入了一些代码片段，试图展示如何通过特定的查询语言来操作图数据，但这些示例大多是过时的、或者是针对某个已不再主流的版本编写的。很多关键函数调用都提示“此API已被弃用”或“请参考最新文档”，这极大地破坏了阅读的连贯性。更严重的是，对于这些代码块，书中缺少对输入数据结构、预期输出结果以及查询优化思路的详细剖析。读者仅仅是看到了“怎么写”，却没有理解“为什么这么写”以及“写完之后发生了什么”。对于像图查询这样高度依赖执行计划效率的领域，缺乏对底层算法和查询规划器的讲解，使得这些代码示例沦为了僵硬的语法示范，对提升读者的实际解决问题的能力几乎没有帮助。可以说，这本书在“教人捕鱼”这件事上，提供的工具不仅生锈了，连鱼饵的配方都没有告诉我们。
评分翻开这本《图数据库》的书页，我原本满心期待能在这片数字的汪洋中找到一些关于图论和现代数据库技术的深度见解。然而，读完前几章，我感到了一种微妙的失落。这本书的叙述方式，更像是一本面向入门者的、关于某种特定商业化图数据库产品的技术手册，而非一本探讨图数据库作为一种通用计算范式的学术著作。作者似乎过分专注于某个具体系统的API调用和配置细节，那些晦涩的、仅对已在使用该系统的工程师有用的操作步骤占据了大量的篇幅。我期望看到的，例如，在处理大规模动态网络数据时，不同图模型（属性图、RDF图等）在理论上的优劣权衡，或者在新兴的图神经网络（GNN）领域，数据库底层如何优化查询路径以支持高效的批处理或流式更新的机制，在这里几乎找不到深入的讨论。书中的案例分析，也仅仅停留在简单的“如何构建一个社交网络关系”的CRUD操作层面，完全没有触及到如何设计一个能够支撑复杂业务逻辑（比如欺诈检测中的多跳关联查询优化，或是推荐系统中路径权重动态调整）的健壮图模式。对于一个期望提升自身图数据库架构设计能力的读者来说，这本书提供的知识深度是远远不够的，它更像是一份合格的“上手指南”，而非“精通秘籍”。
评分带属性图的数据库，其实主要是看例子，能把示例看下来，理解一些稍微复杂的cypher还是不错的，另外对于构建图，比如粒度和属性的设计，还是很有帮助的。最好还是看完自己上手写，性能部分，等比较熟练了再回来翻翻
评分入门好评！
评分翻着看，以neo4j为基础的，不过不会neo4j也没关系，图语言还是很好理解的，对了解什么是图数据库有点帮助，尤其里面举的莎士比亚图的例子让我感觉图数据库的表现能力有点牛逼。
评分翻着看，以neo4j为基础的，不过不会neo4j也没关系，图语言还是很好理解的，对了解什么是图数据库有点帮助，尤其里面举的莎士比亚图的例子让我感觉图数据库的表现能力有点牛逼。
评分以neo4j为例的数据库入门书，对于原理讲的不太清楚，具体的命令在文档上比书上更清晰，随便翻一翻整理下知识体系作为了解就可以了，具体的还是读文档吧。
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