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。
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。
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。
“电影关系图”实例将电影、电影导演、演员之间的复杂网状关系作为蓝本,使用Neo4j创建三者关系的图结构,虽然实例数据规模小但五脏俱全。
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:
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
原文出处:http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=f519df57f29b22863d2a6a79326bd22b 作者:jstarseven 在深入
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。
《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。
“ 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)。
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。
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。
📷 @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
第一部分讲述了NOSQL为什么会主键由关系模型发展而来。以及介绍了历史长河中曾经被尝试的一些模型信息。
检索增强生成(RAG)应用程序通过将外部来源的数据集成到 LLM 中,擅长回答简单的问题。但他们很难回答涉及将相关信息之间的点连接起来的多部分问题。这是因为 RAG 应用程序需要一个数据库,该数据库旨在存储数据,以便轻松找到回答这些类型问题所需的所有内容。
近来 NebulaGraph 社区在 LLM + Graph 和 Graph RAG 领域进行了深入的探索和分享。在 LlamaIndex 和 LangChain 中,NebulaGraph 引入了一系列知识图谱和图存储工具,支持编排、图谱与大模型间的交互。之前,NebulaGraph 布道师古思为作为这项工作的主要贡献者已向大家详细介绍了如何构建图谱、Text2Cypher、GraphRAG、GraphIndex 等方法,并展示了相关示例与效果。
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。
在这里插入图片描述 3.2 数据联邦 2.1说明了Fabric数据建模的样例,在这个样例中产品和客户数据位于两个不相交的图中,具有不同的标签和关系类型。要对这两个图进行查询我们必须进行数据联邦。为了保证数据可以联邦,这里我们对产品节点设计一个产品ID的字段,在查询时保证不同图中具有相同的ID即可。
0.说在前面1.数据处理2.Apoc导入3.Neo4J导入展示4.Web开发5.动态交互可视化6.可视化展示7.作者的话
图数据库是一种根据节点和边存储数据的数据库。数据以非常灵活的方式存储,无需遵循预定义的模型。该图形成了两个节点之间的关系,这种关系可以是有向的也可以是无向的。这些数据库旨在处理数据/节点之间的复杂关系。
在众多不同的数据模型里,关系数据模型自20世纪80年代就处于统治地位,而且出现了不少巨头,如Oracle、MySQL,它们也被称为:关系数据库管理系统(RDBMS)。然而,随着关系数据库使用范围的不断扩大,也暴露出一些它始终无法解决问题,其中最主要的是数据建模中的一些缺陷和问题,以及在大数据量和多服务器之上进行水平伸缩的限制。同时,互联网发展也产生了一些新的趋势变化:
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。
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警管理应用方案的示意图。
•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
既然图数据库应用这么广泛,越来越多的企业和开发者开始使用它,那它究竟什么过人之处呢,下面我们来揭开它的神秘面纱。
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
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
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。
「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:
•生成JSON->从CYPHER直接生成JSON【支持节点转换/属性转换/路径转换】
Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
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。
Match (n:Person {id:'baba'}) set n.name='张三',n.age=50 return n
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。
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:
•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】
@[TOC](【Neo4j Fabric】架构思想) Here's the table of contents:
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
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展,现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系 网,传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长, 急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库,图数据库应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库,比如:
[1] TOC: 以图搜图-【案例】将图搜结果转换为虚拟图之后输出 [2] ONgDB图数据库存储过程插件ongdb-lab-apoc: https://github.com/ongdb-contrib/ongdb-lab-apoc/wiki
导读:本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。具体包括下面三个方面:
博文原地址:https://my.oschina.net/zlb1992/blog/918243
原文出处:http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=e5a7ca6d4e801e88790cc85b94e1f405 作者:jstarseven Neo
本篇分享一个插件内自带语法解析的框架——Postgresql图插件AGE,不关注插件的具体功能,只关注插件的框架。
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, (
[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
📷 @TOC[1] Here's the table of contents: •一、图数据库选型 •二、图数据模型说明 •三、股权网络穿透一百层 •3.1 穿透一百层查询语句 •3.2 穿透一百层10次测试执行结果 •四、股权网络穿透一千层 •4.1 穿透一千层查询语句 •4.2 穿透一千层10次测试执行结果 •五、测试结果统计 一、图数据关系路径穿透测试 本次测试运行在总体规模在11亿的数据集上,股权网络数据量超千万,测试方式为从某公司出发股权网络向上穿透100层和100
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