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本书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Neo4j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，还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。
本书适合开发人员和数据库管理人员了解和学习图数据库时阅读，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。
第1章 简介 1
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 6
1.3 图数据库的威力 7
1.3.1 性能 7
1.3.2 灵活性 7
1.3.3 敏捷性 7
1.4 小结 8
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
2.2 NoSQL数据库也缺少联系 12
2.3 图数据库拥抱联系 15
2.4 小结 20
第3章 使用图进行数据建模 21
3.1 模型和目标 21
3.2 带标签的属性图模型 22
3.3 查询图：Cypher简介 23
3.3.1 Cypher的理念 23
3.3.2 MATCH 25
3.3.3 RETURN 26
3.3.4 其他Cypher子句 26
3.4 关系建模和图建模对比 27
3.4.1 系统管理领域中的关系建模 29
3.4.2 系统管理领域中的图建模 32
3.4.3 测试模型 34
3.5 跨域模型 35
3.5.1 创建莎士比亚图 38
3.5.2 开始查询 40
3.5.3 声明查找的信息模式 41
3.5.4 约束匹配 42
3.5.5 处理结果 43
3.5.6 查询链 44
3.6 建模时常见的陷阱 45
3.6.1 电子邮件起源问题域 45
3.6.2 敏感的第一个迭代 45
3.6.3 第二次的魅力 47
3.6.4 发展中的领域 50
3.7 辨别节点和联系 55
3.8 避免反模式 55
3.9 小结 56
第4章 构建基于图数据库的应用 57
4.1 数据建模 57
4.1.1 根据应用程序的需要描述模型 57
4.1.2 用节点表示事物，用联系表示结构 58
4.1.3 细粒度联系与通用联系 59
4.1.4 将事实建模为节点 59
4.1.5 将复杂的值类型表示为节点 62
4.1.6 时间 62
4.1.7 迭代开发和增量开发 65
4.2 应用程序架构 66
4.2.1 嵌入式与服务器 66
4.2.2 集群 71
4.2.3 负载均衡 71
4.3 测试 74
4.3.1 测试驱动的数据模型开发 74
4.3.2 性能测试 80
4.4 容量规划 83
4.4.1 优化条件 84
4.4.2 性能 84
4.4.3 冗余 86
4.4.4 负载 86
4.5 导入和批量加载数据 87
4.5.1 初始导入 87
4.5.2 批量导入 88
4.6 小结 91
第5章 现实世界中的图 92
5.1 为什么选择图 92
5.2 常见用例 93
5.2.1 社交 93
5.2.2 推荐 94
5.2.3 地理空间 95
5.2.4 主数据管理 95
5.2.5 网络和数据中心管理 95
5.2.6 授权和访问控制（通信） 96
5.3 实际示例 97
5.3.1 社交推荐（专业社交网络） 97
5.3.2 授权和访问控制 107
5.3.3 地理空间和物流 115
5.4 小结 127
第6章 图数据库的内部结构 128
6.1 原生图处理 128
6.2 原生图存储 131
6.3 用于编程的API 135
6.3.1 内核API 136
6.3.2 核心API 136
6.3.3 遍历框架 137
6.4 非功能型特性 139
6.4.1 事务 139
6.4.2 可恢复性 140
6.4.3 可用性 141
6.4.4 可扩展性 142
6.5 小结 145
第7章 使用图论预分析 146
7.1 深度优先搜索和广度优先搜索 146
7.2 使用Dijkstra算法寻找路径 147
7.3 A*算法 155
7.4 图论和预测建模 155
7.4.1 三元闭包 156
7.4.2 结构平衡 158
7.5 局部桥 161
7.6 小结 163
附录 NoSQL概览 164
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