Neo4j 首席技术官 @prathle 撰写了一篇出色的博文，总结最近围绕 GraphRAG 的热议、我们从一年来帮助用户使用知识图谱 + LLM 构建系统中学到的东西，以及我们认为该领域的发展方向。Neo4j一时间又大火起来，本文将带你快速入门这神奇的数据库。
前言
Neo4j是一款符合ACID标准的图数据库，能处理当今世界中极为复杂的关系数据。由Emil Ifram于2007年创建，使用Java编写，并开创了属性图模型。
传统的关系数据库使用表格模型，但将规范化的表连接在一起并不是人类自然思考关系的方式。我们自然会想到实体之间的连接，比如Bob在Stack Overflow上提出了一个问题，然后Alice和Chad给它点了反对票，所以Bob放弃了他的编程梦想。
一个图可以像你在白板上可视化它一样建模这些数据。节点代表实体，边表示实体之间的关系，属性是存储在这些对象上的键值对。
在底层，Neo4j是真正的原生图数据库，将这个模型应用到存储层。
查询
用一种叫Cypher的声明性语言编写，类似SQL，只不过节点用括号括起来，通过箭头连接到其他节点，关系用括号括起来。
要开始使用Neo4j，可以用Docker自托管，但最简单的方法是注册Aura，它提供免费的全托管云数据库。从这里，我们可以用Cypher查询来构建下一个Twitter。
使用CREATE后跟括号来创建一个新的实体或节点，这个节点有一个用户标签，用于将相似的节点分组。在大括号中，我们可以添加键值对来表示该节点上的数据。现在，一个用户可能想要关注另一个用户，这可以用括号内的关系来表示，然后注意箭头指向另一个带有用户标签的节点。创建关系数据就这么简单，不需要外键或连接表，尽管我们可以向模式添加约束，比如这里的约束确保每个用户名都是唯一的。此外，我们可以在这个查询中定义局部变量，然后从语句中返回它们以获取结果数据。特别棒的是，我们可以将其可视化为交互式图形，甚至是表格。
为继续构建Twitter，我们可以将多个推文节点连接到一个用户。我们还需要一个查询来返回所有被关注用户的所有推文，这可以很容易地用节点和关系表示出来，但我们也可以用WHERE子句过滤这个查询，只返回最近发布的推文。此外，我们可以匹配字符串模式和正则表达式，或者基于图形本身过滤复杂模式，比如只返回没有被静音的用户的推文。因此，它不仅对开发人员直观，而且还允许你的数据模式自然地显现出来，这在数据分析和机器学习方面是一个巨大的优势。
核心概念
属性图模型
Neo4j的属性图模型由以下三个主要元素组成:
- 节点(Nodes): 代表实体,如用户、产品或位置。
- 关系(Relationships): 连接节点,表示节点间的关联。
- 属性(Properties): 存储在节点和关系上的键值对,用于描述它们的特征。
这种模型允许我们以一种非常接近人类思维方式的形式来建模数据,使得复杂的关系数据变得直观和易于理解。
标签和类型
- 节点标签: 用于对节点进行分类和分组。例如,
:Person或:Product。 - 关系类型: 描述两个节点之间关系的性质。例如,
:FOLLOWS或:PURCHASED。
Cypher查询语言
Cypher是Neo4j的声明式图形查询语言，设计灵感来自SQL，但针对图数据结构进行了优化。
基本语法
MATCH (n:Person)-[:FOLLOWS]->(m:Person)
WHERE n.name = 'Alice'
RETURN m.name这个查询匹配所有Alice关注的人，并返回他们的名字。
创建和更新
CREATE (n:Person {name: 'Bob', age: 30})
SET n.job = 'Developer'这个查询创建一个新的Person节点，并设置其属性。
复杂关系查询
MATCH (a:Person)-[:POSTED]->(t:Tweet)<-[:LIKED]-(b:Person)
WHERE a.name = 'Charlie' AND t.timestamp > timestamp() - 86400000
RETURN b.name, COUNT(t) AS likes
ORDER BY likes DESC
LIMIT 5这个查询找出过去24小时内点赞Charlie推文最多的5个用户。
性能优化
索引
为了提高查询性能，Neo4j允许在节点属性上创建索引：
CREATE INDEX ON :Person(email)查询计划
使用EXPLAIN或PROFILE关键字来分析和优化复杂查询的执行计划。
高级特性
全文搜索
Neo4j可以集成全文搜索引擎，如Apache Lucene:
CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("tweetContent", ["Tweet"], ["text"])图算法
Neo4j图数据科学库提供了许多内置的图算法，如PageRank、社区检测等：
CALL gds.pageRank.stream('myGraph')
YIELD nodeId, score实际应用案例
适用场景
今天，Neo4j被用于推荐引擎（推荐系统: 基于用户行为和项目特征构建个性化推荐）
社交媒体平台：
人工智能的知识图谱，构建和查询复杂的知识网络，支持智能问答系统：
欺诈检测: 通过分析交易网络中的异常模式
技术集成
- Spring Data Neo4j: 为Java开发者提供了简单的Neo4j集成方案。
- Neo4j-GraphQL: 允许开发者使用GraphQL语法来查询Neo4j数据库。
总结
Neo4j作为领先的图数据库，不仅提供强大的数据建模和查询能力，还具有卓越的性能和可扩展性。随数据关系日益复杂，Neo4j在各个领域的应用前景将更加广阔。无论是构建下一代社交网络、优化供应链管理,还是推动AI和机器学习的发展，Neo4j都将扮演重要角色。
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作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。
各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。
负责：
中央/分销预订系统性能优化
活动&券等营销中台建设
交易平台及数据中台等架构和开发设计
车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化
LLM Agent应用开发
区块链应用开发
目前主攻市级软件项目设计、构建服务全社会的应用系统。
参考：
- 编程严选网
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