怎么用织梦做自适应网站,常州百度推广代理,商务网站建设策略,建筑单位资质图形数据库存储节点和关系#xff0c;而不是表或文档。数据的存储方式就像你在白板上勾画想法一样。您的数据存储不受预定义模型的限制#xff0c;允许以非常灵活的方式考虑和使用它。 一、核心概念#xff1a;属性图形模型
Neo4j使用属性图数据库模型。图数据结构由节点(离…图形数据库存储节点和关系而不是表或文档。数据的存储方式就像你在白板上勾画想法一样。您的数据存储不受预定义模型的限制允许以非常灵活的方式考虑和使用它。 一、核心概念属性图形模型
Neo4j使用属性图数据库模型。图数据结构由节点(离散对象)组成它们可以通过关系连接起来。属性图数据库模型包括:
节点(node)描述领域实体(离散对象)。标签(label)节点可以有零个或多个标签来定义(分类)它们是什么类型的节点。由于标签可以在运行时添加和删除因此它们也可以用于标记节点的临时状态。关系(relationship)描述源节点和目标节点之间的连接关系也可关联自身。关系将节点组织成结构允许图类似于列表、树、地图或复合实体——其中任何一种都可以组合成更复杂、更丰富的相互连接的结构。方向(direction)关系有一个方向。只包含一个节点的路径长度为0。类型(type)关系必须有一个类型(一种类型)来定义(分类)它们是什么类型的关系。属性(properties)节点和关系可以具有属性(键值对)这些属性可以进一步描述它们。 对应:
CREATE (:Person:Actor {name: Tom Hanks, born: 1956})-[:ACTED_IN {roles: [Forrest]}]-(:Movie {title: Forrest Gump, released: 1994})-[:DIRECTED]-(:Person {name: Robert Zemeckis, born: 1951})二、遍历和路径
遍历是指为了找到问题的答案而查询图表的方式例如:“我的朋友喜欢什么我还没有的音乐?”或者“如果电源坏了什么网络服务会受到影响?” 遍历一个图意味着按照一定的规则遵循关系来访问节点。在大多数情况下只访问图的一个子集。
例如为了找出汤姆·汉克斯演过哪些电影遍历将从 Tom Hanks 节点开始遵循连接到该节点的任何 ACTED_IN 关系最终得到 Movie 节点《阿甘正传》。 三、Schema
Neo4j 中的模式指的是索引和约束。Neo4j 通常被描述为模式可选这意味着它不需要创建索引和约束。您可以创建数据节点、关系和属性而无需预先定义模式。可以在需要时引入索引和约束以获得性能或建模方面的好处。
四、命名约定
Graph entityRecommended styleExampleNode labelCamel case, beginning with an upper-case character:VehicleOwner rather than :vehicle_ownerRelationship typeUpper case, using underscore to separate words:OWNS_VEHICLE rather than :ownsVehiclePropertyLower camel case, beginning with a lower-case characterfirstName rather than first_name
五、数据建模
Property vs relationship
与任何数据库一样您设计的数据模型对于确定查询的逻辑和存储中的数据结构非常重要。没有最好的数据模型是否“最佳”取决于您打算对数据运行的查询类型。对数据建模没有正确或错误的方法。有些方法可能更适合您的需求并且在您优先考虑的方面性能更好。 Time-bound data and versioning
例如如果您希望在某人与其当前地址之间创建一个新的有效日期关系但同时保留过去的地址则可以使用在关系类型中包含日期的相同原则 有时您可能会发现一个模型非常适合您需要的某个场景但另一个模型更适合其他场景。例如一些模型在写查询方面表现更好而其他模型在读查询方面表现更好。这两种功能对您的用例都很重要那么您该怎么做呢? 在这些情况下您可以结合使用这两种模型并利用各自的优点。是的您可以在图中使用多个数据模型!
六、关系型转为图模型
表对应节点标签关系模型中的每个实体表都成为图模型中节点上的标签。行对应节点关系实体表中的每一行都成为图中的一个节点。列对应节点属性关系表上的列(字段)成为图中的节点属性。仅业务主键删除技术主键保留业务主键。添加约束/索引为业务主键添加唯一约束为频繁查找属性添加索引。关系的外键-用关系替换其他表的外键然后删除它们。无默认值删除具有默认值的数据无需存储这些数据。清理数据非规范化表中的重复数据可能必须被拉出到单独的节点中以获得更干净的模型。索引列到数组索引列名(如email1、email2、email3)可能表示数组属性。将表连接到关系将连接表转换为关系这些表上的列成为关系属性 七、图模型建模技巧
要找到适合您需求的最佳数据模型通常可以使用一些技术并根据分析做出数据模型决策。
首先编写查询
了解要对数据提出的问题和查询类型是确定数据模型结构的好方法。如果您知道查询需要返回某个日期范围内的结果那么您可能应该确保date不是节点上的属性而是作为单独的节点或关系存储。
查询按优先级排序
您应该确定哪种模型最适合您的需求。您可能无法在每个查询上最大化性能但是您可能能够在使用某些资源、时间和代码的情况下最大限度地利用系统。要做到这一点您需要决定哪些查询必须绝对具有最大性能哪些功能对于提供价值至关重要。这可能是一个艰难的决定但无论您使用的是哪种技术这些决定都会在某些方面存在。使Neo4j更有价值的是该模型是灵活的如果您的优先级随着时间的推移而调整它可以改变。
测试找到答案的最好方法是用真实数据进行测试
重构模型
根据不断变化的需求随时调整您的图模型。
导入 csv 原始航班数据
LOAD CSV WITH HEADERS FROM https://raw.githubusercontent.com/neo4j-contrib/training/master/modeling/data/flights_1k.csv AS row
MERGE (origin:Airport {code: row.Origin})
MERGE (destination:Airport {code: row.Dest})
MERGE (origin)-[connection:CONNECTED_TO {airline: row.UniqueCarrier,flightNumber: row.FlightNum,date: date({year: toInteger(row.Year), month: toInteger(row.Month), day: toInteger(row.DayofMonth)}),cancelled: row.Cancelled,diverted: row.Diverted}]-(destination)
ON CREATE SET connection.departure localtime(apoc.text.lpad(row.CRSDepTime, 4, 0)),connection.arrival localtime(apoc.text.lpad(row.CRSArrTime, 4, 0))修改属性类型
MATCH (:Airport)-[connectedTo:CONNECTED_TO]-(:Airport)
CALL apoc.refactor.normalizeAsBoolean(connectedTo, diverted, [1], [0])
RETURN count(*)从关系改为节点 该查询使用了apoc.periodic.iterate这样您就可以分批地进行重构而不是在单个事务中进行重构防止数据量过大时内存溢出。
CALL apoc.periodic.iterate(MATCH (origin:Airport)-[connected:CONNECTED_TO]-(destination:Airport) RETURN origin, connected, destination,CREATE (flight:Flight {date: connected.date,airline: connected.airline,number: connected.flightNumber,departure: connected.departure,arrival: connected.arrival,cancelled: connected.cancelled,diverted: connected.diverted})MERGE (origin)-[:ORIGIN]-(flight)MERGE (flight)-[:DESTINATION]-(destination)DELETE connected,{batchSize: 100})从属性创建节点
目前航空公司名称存储在 Flight 节点的 airline 属性中。这意味着如果您想返回所有航空公司则必须扫描每个航班并检查每个航班的航空公司属性可以将该属性转为一个节点类型方便查找。
CALL apoc.periodic.iterate(MATCH (flight:Flight) RETURN flight,MERGE (airline:Airline {name:flight.airline})MERGE (flight)-[:AIRLINE]-(airline)REMOVE flight.airline,{batchSize:10000, iterateList:true, parallel:false}
)八、工具
Arrows.app
一个基于 web 的可视化建模工具。https://neo4j.com/labs/arrows/ Neo4j Data Importer
允许您从 .csv 文件导入数据而无需使用任何代码。这意味着您可以从任何可以导出到 .csv 文件的数据源导入数据。
https://neo4j.com/docs/data-importer/current/
Neo4j Data Importer
允许您从 .csv 文件导入数据而无需使用任何代码。这意味着您可以从任何可以导出到 .csv 文件的数据源导入数据。
https://neo4j.com/docs/data-importer/current/
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