📷 @TOC[1] Here's the table of contents: •一、比特币是如何运作的，区块链是什么 •1.1、比特币可以用来做什么？ •1.2、在哪里可以找到区块链
Neo4j 是用 Java 实现的开源 NoSQL 图数据库。从2003年开始开发，2007年正式发布第一版，其源码托管于 GitHub。
图表是由边连接的一组顶点。在数据库领域，图形是一组项目，每个项目与数据集中的另一个项目具有任何类型的关系。
原文出处：http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=f519df57f29b22863d2a6a79326bd22b 作者：jstarseven 在深入
•ONgDB图数据库集成APOC和OLAB-APOC组件•使用函数分析无向环路返回布尔值•使用过程分析无向环路返回路径节点序列ID•通过一组节点序列生成查询环路的CYPHER•通过一组节点序列查询环路•分析子图的环路并查询环路•返回一个原子性ID•JSON-STRING封装•获取所有顶点路径•分析子图的环路并查询环路之后生成虚拟图
标签属性图模型 • Nodes – 节点。在其他图模型中称作“点”、“顶点”、“对象”。 • Relationships – 关系。在其他图模型中也称作“边”、“弧”、“线”。关系拥有类型。 • Properties – 属性，可以定义在节点和关系上。 • Labels – 标签，代表节点的类别。
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。
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•一、来自社区的问题链接•二、编写查询实现数据封装 •2.1 创建样例数据 •2.2 Cypher实现
备注：本文APOC是基于Neo4j3.5版本进行安装，原因在于本地电脑的Java版本为1.8
一般情况下，我们使用数据库查找事物间的联系的时候，只需要短程关系的查询（两层以内的关联）。当需要进行更长程的，更广范围的关系查询时，就需要图数据库的功能。
最近这段时间一直在搞知识图谱的一个项目，有点忙，所以博客更新有点慢，现在第一阶段的开发基本完活，后面有空会总结几篇与neo4j有关的文章。 有关neo4j的介绍和使用场景，这里不多说了，不了解的朋友可以参考我之前的文章 http://qindongliang.iteye.com/blog/2327919 我们的使用场景是用来存知识图谱有关的数据简单说就是会把从小学到高中所有的科目的里面的知识点给存储起来，让后建立知识点与知识点之间的依赖关系，从而最终会形成一张复杂的知识网络。举个例子： 比如某个学生，要学习
Cypher使用match子句查询数据，是Cypher最基本的查询子句。在查询数据时，使用Match子句指定搜索的模式，这是从Neo4j数据库查询数据的最主要的方法。match子句之后通常会跟着where子句，向模式中添加过滤性的谓词，用于对数据进行过滤。在查询数据时，查询语句分为多个部分，with子句用于对上一个查询部分的结果进行处理，以输出到下一个查询部分。
•一、超级节点 •1.1 超级节点概念 •1.2 从图数据网络中寻找超级节点•二、与超级节点相关的关键问题案例•三、模拟超级节点 •3.1 服务器资源 •3.2 构建模拟数据的图数据模型 •3.3 模拟超级节点的数据规模•四、超级节点建模优化 •4.1 关系结构优化方案 •4.2 标签细分遍历图可减少节点规模•五、增删改操作优化 •5.1 服务器优化 •5.2 图库配置优化 •5.3 JVM调优 •5.4 批量操作 •5.5 服务器端操作文件•六、检索效率提升 •6.1 查询优化 •6.2 预热数据 •6.3 图数据库索引 •6.4 图数据库全文检索lucene接口 •6.5 图数据库全文检索集成Elasticsearch •6.5.1 数据同步-关联存储 •6.5.2 数据同步-监控程序同步 •6.5.3 Elasticsearch调优•七、自规避路径查询 •7.1 查询场景案例 •7.2 自规避查询实现
cypher是neo4j官网提供的声明式查询语言，非常强大，用它可以完成任意的图谱里面的查询过滤，我们知识图谱的一期项目 基本开发完毕，后面会陆续总结学习一下neo4j相关的知识。今天接着上篇文章来看下neo4j的cpyher查询的一些基本概念和语法。 一，Node语法 在cypher里面通过用一对小括号()表示一个节点，它在cypher里面查询形式如下： 1，() 代表匹配任意一个节点 2, (node1) 代表匹配任意一个节点，并给它起了一个别名 3, (:Lable) 代表查询一个类型的数据 4, (
图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库，其数据存储结构和数据查询方式都是以图论为基础的，图数据库主要用于存储更多的连接数据
Cypheroth是一款自动化可扩展工具套件，在该工具的帮助下，广大研究人员可以针对Bloodhound的Neo4j后端执行自动化密码查询，并将输出数据存储至电子表格之中。
Cypher 是 Neo4j 提出的图查询语言，是一种声明式的图数据库查询语言，如同关系数据库中的 SQL，它拥有精简的语法和强大的表现力，能够精准且高效地对图数据进行查询和更新。
注意，这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能，并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点：
《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪，因为检索增强生成需要最少的代码，并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。
打开手机‘北京地铁’APP，输入起始点：霍营，终点：北京南站，发现系统给我们推荐了两条路线。 最短时间路线与最少换乘路线，并且分别给出了耗时与乘坐里程费。看到这里，不禁开启了靓仔疑问，假如给你地铁站相关数据，如何构建这样的关系网络呢？（尽量少写代码，毕竟我这个人懒的不行，花最少的功夫，整最炫的效果，咦）
原文出处：http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=e5a7ca6d4e801e88790cc85b94e1f405 作者：jstarseven Neo
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存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
cypherhound是一款功能强大的终端应用程序，该工具基于Python 3开发，包含了260+针对BloodHound数据集的Neo4j密码。
[1] TOC: 并行一度关系查询 [2] 并行一度关系查询问题: http://neo4j.com.cn/topic/61663f0703dea95514def0aa
未来几年，安全开发领域的行业趋势是什么？我觉得是DevSecOps。那么什么是DevSecOps？一图带你了解DevSecOps内涵。
几十年来，关系数据库一直主导着数据管理，但它们最近已经失去了NoSQL的替代品。虽然NoSQL数据存储不适合每个用例，但它们通常更适合大数据，这是处理大量数据的系统的简写。四种类型的数据存储用于大数据：
“ 最后一公里 ”是电信行业使用的一个术语，指系统为实际使用该系统的客户提供链接。就图形数据库而言，它指的是终端用户可以从图中提取有价值的信息和洞察力。我们已经看到了Graph Search这个概念的例子，允许用户用自然语言表达他们的请求。今天我们会看到另一个例子。我们将利用Neo4j 2.0 的特有的优势功能来完成这项工作，因此请务必阅读关于Neo4j的上一篇文章(Neo4j 2.0 is coming)。
最近在对图查询语言 GQL 和国际标准草案做个梳理，调研过程中找到下面这篇 mark 了没细看的旧文（毕竟收藏就是看过）。做个简单的记录。
业务需要使用Neo4j出数据关系展示图，数据库里有2张表通过一个字段进行关联，数据量是90万和500万，关系量是150w；
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•生成JSON->从CYPHER直接生成JSON【支持节点转换/属性转换/路径转换】
图形数据库（Graph Database）是NoSQL数据库家族中特殊的存在，用于存储丰富的关系数据，Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。
本文的第一部分介绍了Neo4j及其Cypher查询语言。如果您已经阅读了第1部分，那么您已经了解了为什么Neo4j和其他图形数据库特别受社交图形或网络中用户之间关系建模的影响。您还在开发环境中安装了Neo4j，并概述了使用此数据存储的基本概念 - 即节点和关系。
在上篇文章里，我们从Joern入手大致介绍了CPG(Code Property Graph)的设计理念和简单逻辑
如果你熟悉知识图谱和图数据库 NebulaGraph，可以直接跳到 “RAG 具体实现” 章节。如果你不熟悉 NebulaGraph，请继续往下读。
图形数据库是 NoSQL 数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。
选自eng.uber 作者：Xinyu Hu等 机器之心编译 编辑：力元、陈萍 近年来，随着 Uber 在客户中越来越受欢迎以及规模的不断扩大，它也吸引了互联网金融犯罪分子的目光。共谋是一种典型的用户之间的合作欺诈行为，例如用户可以共谋，通过一个用户宣称信用卡被盗用，另外一个用户进行虚假旅行，让银行发起信用卡退款。在本文中，来自 Uber 的几位研究者应用了被称为关系图卷积网络（RGCN）的前沿深度图学习模型来发现这种共谋，他们希望反欺诈领域的其他研究者能有所借鉴，用之解决其他的问题。 实际上，图学习方法
•一、邻接表数据样例•二、使用FOREACH •2.1 创建数据 •2.2 输出统计值•三、使用CALL{}【并补充第四节对邻接表进行路径分析】
随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱，以Neo4j为例，浅析图数据库相关技术。 作者介绍：穆琼 中国农业银行研发中心，致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报
Neo4j是一个开源的图形数据库管理系统，它基于Java语言开发。与传统的关系型数据库不同，Neo4j使用图形结构来存储和查询数据，这使得它在处理复杂关系时更加高效和灵活。
「数据模型」（Data models）是软件开发中最重要的部分之一，大部分应用程序都是通过数据模型的层层叠加来构建的，例如：
《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画，因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔，受到世界各地的读者欢迎，截止2019年11月7日，全球销量突破4亿6000万本^1，并被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”^2。
随着互联网的发展，代理切换成为了许多网络爱好者和专业人士关注的话题。代理切换通过更改设备的IP地址，能够改变网络连接的节点，并实现绕过限制、保护隐私等目的。本文将为大家介绍代理切换的原理，并提供几种常见的方式来进行代理切换。
下载地址：http://www.vulnhub.com/entry/matrix-1,259/
图数据模型是一种对数据进行建模的方式。当下图数据模型中用的最多的建模方式是：属性图（Property Graph）。本文会探讨下属性图模型的基本概念和所面临的一些挑战。
文章的开头我们先来看下什么是图数据库，根据维基百科的定义：图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。
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