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世界上的大部分領域實際上都可以建模成圖，而軟件開發人員或是數據庫管理人員卻在辛辛苦苦地將這些圖轉化成關係型數據庫中的錶。想象一下，假如你再也不用去做這樣的轉化，假如數據庫的遷移可以變得輕鬆簡單，你願意去接受一個全新的數據庫嗎？圖數據庫就是這樣一個完全不同於關係型數據庫的新型數據庫，它處理的是大規模的數據和不斷變化的需求，並且擁抱它們。

《圖數據庫》係統地介紹瞭圖數據庫的曆史由來、建模方法、工作原理和一些真實的用戶用例，詳細地說明瞭圖數據解決的是什麼樣的問題，並以Neon4j數據庫和Cypher查詢語言為例，闡述瞭圖數據庫的建模方法和領域用例，最後還介紹瞭圖數據庫的工作原理以及一些實用的圖論算法。

《圖數據庫》的三位作者均為Neo4j Technology公司的技術高手，分彆為工程師、CTO和CEO。他們對圖數據庫及其解決方案有豐富的經驗，其中一位甚至還是Neo4j圖數據庫的共同創始人。

《圖數據庫》適閤開發人員和數據庫管理人員瞭解和學習圖數據庫，作為一門新的知識和獨特的數據庫領域來拓寬視野。也適閤提供解決方案的負責人來瞭解行業動嚮和新的解決問題的方式。通過閱讀本書，讀者可以對圖數據庫這一領域有一個透徹的瞭解。

Ian Robinson緻力於研發Neo4j圖數據庫的未來版本，他曾任Neo Technology公司的客戶成功總監，與客戶並肩設計和開發圖數據庫解決方案。他是REST in Practice（O'Reilly）一書的共同作者，還是REST: From Research to Practice（Springer）和Service Design Patterns（Addison-Wesley）的內容貢獻者。他的博客是http://iansrobinson.com，Twitter賬號是@iansrobinson。

Jim Webber博士是Neo Technology公司的首席科學傢，他研究最新的圖數據庫並開發開源軟件。在這之前，Jim研究像Web這樣大規模的圖來建造分布式係統，這也使得他成為REST in Practice（O'Reilly）的作者之一。Jim在開發社區很活躍，定期齣現在世界各地。他的博客是http://jimwebber.org，常用的Twitter賬號是@jimwebber。

Emil Eifrem在2000年去孟買的飛機上勾畫齣瞭屬性圖模型的框架。現在他是Neo Technology公司的CEO，同時也是Neo4j項目的共同創始人，專注於建設和傳播圖數據庫。緻力於可持續開源軟件，Emil指引Neo在提供免費軟件和商業效益之間走嚮平衡。他想用圖拯救世界，還想在10年內擁有拉裏o埃裏森那樣的遊艇。Emil的Twitter是@emileifrem。

劉璐，軟件開發工程師，就職於ThoughtWorks，專注於軟件開發領域，對數據存儲領域有濃厚興趣。

梁越，前端工程師，就職於ThoughtWorks，對前後端開發都有涉獵，有在大型項目中應用圖數據庫的開發經驗。

第1章簡介1
1.1圖是什麼1
1.2圖領域概覽3
1.2.1圖數據庫4
1.2.2圖計算引擎5
1.3圖數據庫的威力6
1.3.1性能6
1.3.2靈活性7
1.3.3敏捷性7
1.4小結7
第2章關聯數據的存儲選擇9
2.1關係型數據庫缺少聯係9
2.2NoSQL數據庫也缺少聯係12
2.3圖數據庫擁抱聯係15
2.4小結19
第3章使用圖進行數據建模21
3.1模型和目標21
3.2屬性圖模型22
3.3查詢圖：Cypher簡介22
3.3.1Cypher的理念23
3.3.2START24
3.3.3MATCH25
3.3.4RETURN25
3.3.5其他Cypher語句25
3.4關係建模和圖建模對比26
3.4.1係統管理領域中的關係建模28
3.4.2係統管理領域中的圖建模31
3.4.3測試模型32
3.5跨域模型34
3.5.1創建莎士比亞圖37
3.5.2開始查詢38
3.5.3聲明查找的信息模式39
3.5.4約束匹配40
3.5.5處理結果41
3.5.6查詢鏈42
3.6建模時常見的陷阱43
3.6.1電子郵件起源問題域43
3.6.2敏感的第一個迭代43
3.6.3第二次的魅力46
3.6.4發展中的領域48
3.7避免反模式52
3.8小結53
第4章構建基於圖數據庫的應用55
4.1數據建模55
4.1.1用應用程序所需的術語描述模型55
4.1.2用節點錶示事物，用聯係錶示結構56
4.1.3細粒度聯係與通用聯係57
4.1.4將事實建模為節點58
4.1.5將復雜的值類型錶示為節點60
4.1.6時間60
4.1.7迭代開發和增量開發63
4.2應用程序架構64
4.2.1嵌入式與服務器64
4.2.2集群69
4.2.3負載均衡69
4.3測試72
4.3.1數據模型的測試驅動開發72
4.3.2性能測試78
4.4容量規劃82
4.4.1優化條件82
4.4.2性能83
4.4.3冗餘85
4.4.4負載85
4.5小結86
第5章現實世界中的圖87
5.1為什麼選擇圖87
5.2常見用例88
5.2.1社交88
5.2.2推薦89
5.2.3地理空間90
5.2.4主數據管理90
5.2.5網絡和數據中心管理90
5.2.6授權和訪問控製（通信）91
5.3實際示例92
5.3.1社交推薦（專業社交網絡）92
5.3.2授權和訪問控製102
5.3.3地理空間（物流）109
5.4小結122
第6章圖數據庫的內部結構123
6.1原生圖處理123
6.2原生圖存儲125
6.3用於編程的API130
6.3.1內核API131
6.3.2核心（或Beans）API131
6.3.3遍曆API132
6.4非功能型特性134
6.4.1事務134
6.4.2可恢復性135
6.4.3可用性136
6.4.4可擴展性137
6.5小結140
第7章使用圖論預分析141
7.1深度優先搜索和廣度優先搜索141
7.2使用Dijkstra算法尋找路徑142
7.3A*算法150
7.4圖論和預測建模150
7.4.1三元閉包151
7.4.2結構平衡152
7.5局部橋156
7.6小結158
附錄NoSQL概覽159
· · · · · · (收起)