来自：残阳似血的博客
http://qinxuye.me/article/introduction-to-neo4j/
现实中很多数据都是用图来表达的，比如社交网络中人与人的关系、地图数据、或是基因信息等等。RDBMS并不适合表达这类数据，而且由于海量数据的存在，让其显得捉襟见肘。Nosql数据库的兴起，很好地解决了海量数据的存放问题，图数据库也是Nosql的一个分支，相比于Nosql中的其他分支，它很适合用来原生表达图结构的数据。
下面一张图说明，相比于其他Nosql，图数据库存放的数据规模有所下降，但是更能够表达复杂的数据。
通常来说，一个图数据库存储的结构就如同数据结构中的图，由顶点和边组成。
Neo4j是图数据库中一个主要代表，其开源，且用Java实现。经过几年的发展，已经可以用于生产环境。其有两种运行方式，一种是服务的方式，对外提供REST接口；另外一种是嵌入式模式，数据以文件的形式存放在本地，可以直接对本地文件进行操作。
Neo4j分三个版本：社区版（community）、高级版（advanced）和企业版（enterprise）。社区版是基础，本文主要对其作出介绍，它使用的是GPLv3协议，这意味着修改和使用其代码都需要开源，但是这是建立在软件分发的基础上，如果使用Neo4j作为服务提供，而不分发软件，则不需要开源。这实际上是GPL协议本身的缺陷。高级版和企业版建立在社区版的基础上，但多出一些高级特性。高级版包括一些高级监控特性，而企业版则包括在线备份、高可用集群以及高级监控特性。要注意它们使用了AGPLv3协议，也就是说，除非获得商业授权，否则无论以何种方式修改或者使用Neo4j，都需要开源。
接下来就从Neo4j的几个主要特性出发，结合代码逐一作出介绍。它们包括：数据模型、索引、事务、遍历和查询、以及图算法。
数据模型
Neo4j被称为property graph，除了顶点（Node）和边(Relationship，其包含一个类型)，还有一种重要的部分——属性。无论是顶点还是边，都可以有任意多的属性。属性的存放类似于一个hashmap，key为一个字符串，而value必须是Java基本类型、或者是基本类型数组，比如说String、int或者int[]都是合法的。
接下来本文都会围绕下图进行举例。
可以看到Thomas Anderson这个Node有age和name的property，其指向Trinity的relationship边类型为KNOWS，有age的属性。
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import
org.neo4j.graphdb.RelationshipType;
private
static
enum
RelTypes
implements
RelationshipType {
NEO_NODE,
KNOWS,
CODED_BY
}
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接下来的代码创建了起始顶点和“Thomas Anderson”顶点，并创建了它们之间的边。其余数据生成类似。?
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import
org.neo4j.graphdb.Node;
Node startNode = graphDB.createNode();
Node thomas = graphDB.createNode();
thomas.setProperty(
"name"
,
"Thomas Anderson"
);
thomas.setProperty(
"age"
,
29
);
startNode.createRelationshipTo( thomas,RelTypes.NEO_NODE );
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索引
Neo4j支持索引，其内部实际上通过Lucene实现。现在可以创建一个索引叫nodes，来索引所有拥有name属性的顶点，这样我们就可以查询名字为“Thomas Anderson”的节点了。以下代码创建了这个索引，并索引了“Thomas Anderson”顶点，并通过名字得到了它。?
事务
Neo4j完整支持事务，即满足ACID性质。示例代码如下：?
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import
org.neo4j.graphdb.Transaction;
Transaction tx = graphDB.beginTx();
try
{
// do sth...
tx.success();
}
finally
{
tx.finish();
}
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遍历和查询
遍历是图数据库中的主要查询方式，所以遍历是图数据中相当关键的一个概念。可以用两种方式来进行遍历查询：第一种是直接编写Java代码，使用Neo4j提供的traversal框架；第二种方式是使用Neo4j提供的描述型查询语言，Cypher。第一种方式例子如下：?
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import
org.neo4j.graphdb.traversal.Evaluators;
import
org.neo4j.graphdb.traversal.Traverser;
import
org.neo4j.graphdb.traversal.TraversalDescription;
import
org.neo4j.kernel.Traversal;
public
Traverser getFriends(
final
Node person) {
TraversalDescription td = Traversal.description()
// 这里是广度优先，也可以定义为深度优先遍历
.breadthFirst()
// 这里定义边类型必须为KNOWS，且必须都为出边
.relationships(RelTypes.KNOWS,Direction.OUTGOING)
// 排除开始顶点
.evaluator(Evaluators.excludeStartPosition());
return
td.traverse(person);
}
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这里得到了Traverser对象后并没有立即执行遍历，而是在真正迭代结果时才进行延迟查询。以下的代码打印出一个顶点的所有朋友以及朋友的朋友。?
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import
org.neo4j.graphdb.Path;
public
void
printNodeFriends(Node node) {
int
friendsNumbers =
0
;
System.out.println(node.getProperty(PRIMARY_KEY) +
"'s friends:"
);
for
(Path friendPath: getFriends(node)) {
System.out.println(
"At depth "
+ friendPath.length() +
" => "
+ friendPath.endNode().getProperty(PRIMARY_KEY));
friendsNumbers++;
}
System.out.println(
"Number of friends found: "
+ friendsNumbers);
}
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输出结果为：
Thomas Anderson's friends:
At depth 1 => Trinity
At depth 1 => Morpheus
At depth 2 => Cypher
At depth 3 => Agent Smith
Number of friends found: 4
关于traversal框架，请参考官方文档。
第二种方法Cypher则直观得多，它是一种描述型的语言。下面是达到同样目标的Cypher命令。?
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start n=node:nodes(name=
"Thomas Anderson"
)
match n-[:KNOWS*..]->f
return
distinct f,f.name
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简单做个说明。start说明从n节点开始，它通过查询nodes索引得到。match主要用来匹配图中顶点和边的关系，这里n和f顶点之前的relationship通过方括号表达，“:KNOWS”说明了边类型，“*..”表示可以有任意多的边，如果只要求有两条，则是[:KNOWS*2]。注意到这里的箭头表示是出边方向。return返回结果，distinct去除了重复访问到的顶点。可以看到还是很直观的。
查询结果如下：
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| f | f.name |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| Node[4]{name:"Morpheus",rank:"Captain",occupation:"Total badass"} | "Morpheus" |
| Node[5]{name:"Cypher",last name:"Reagan"} | "Cypher" |
| Node[6]{name:"Agent Smith",version:"1.0b",language:"C++"} | "Agent Smith" |
| Node[3]{name:"Trinity"} | "Trinity" |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
4 rows
289 ms
不过，Cypher语言不能定义查询是按照深度优先还是广度优先遍历。Cypher更多用法，可以参考官方文档。
图算法
Neo4j实现的三种图算法：最短路径、Dijkstra算法以及A*算法。下面是最短路径算法的简单例子：?
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import
org.neo4j.graphalgo.PathFinder;
import
org.neo4j.graphalgo.GraphAlgoFactory;
public
Iterable<Path> findShortestPath(Node node1,Node node2) {
PathFinder<Path> finder = GraphAlgoFactory.shortestPath(
Traversal.expanderForTypes(RelTypes.KNOWS,Direction.OUTGOING),
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);
Iterable<Path> paths = finder.findAllPaths(node1,node2);
return
paths;
}
public
void
printShortestPaths() {
Node node1 = nodeIndex.get(PRIMARY_KEY,
"Thomas Anderson"
).getSingle();
Node node2 = nodeIndex.get(PRIMARY_KEY,
"Agent Smith"
).getSingle();
for
(Path shortestPath: findShortestPath(node1,node2)) {
System.out.println(shortestPath.toString());
}
}
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图算法的更多信息，可以参考官方文档。
总结
本文对Neo4j做了简单的介绍，更多信息可以参考Neo4j的官方网站。
在社交网络呈爆炸性发展的今天，随着knowledge graph（知识图谱）技术的兴起，相信图数据库能够扮演越来越重要的角色。
原文链接：https://www.f2er.com/nosql/204039.html