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本文主要讲述如何使用数据导入工具 Nebula Graph Exchange 将数据从 Neo4j 导入到 Nebula Graph Database。在讲述如何实操数据导入之前，我们先来了解下 Nebula Graph 内部是如何实现这个导入功能的。
最近在研究知识图谱，知识图谱用于数据存储使用的是图数据库neo4j, 本文主要记录下实操过程中遇到的一些问题，写给自己当个笔记，同时也希望可以帮助到其他朋友，自己也在摸索，有什么陈述不当的地方，欢迎斧正
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。
知识图谱数据库是NoSQL数据库中增速最快的一个分支，它在大数据和人工智能领域的地位逐渐凸显。但是目前主流的图数据库产品大都属于海外产品，且售价极其高昂，为了解各大主流图数据库的读写性能指标，特将国产的新兴图数据库AbutionGraph（AbutionGDB）与Neo4j，JanusGraph，TigerGraph等占据着市场95%份额的主流图数据库做了读写性能对比测试。
•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
在当前大数据行业中， 随着算法的升级， 特别是机器学习的加入，“找规律”式的算法所带来的“红利”正在逐渐地消失，进而需要一种可以对数据进行更深一层挖掘的方式，这种新的方式就是知识图谱。 下面我们来聊一下知识图谱以及知识图谱在达观数据中的实践。 NO.1 知识图谱和 Neo4j 浅析 什么是知识图谱 知识图谱（Knowledge Graph）是一种用点来代替实体，用边代替实体之间关系的一种语义网络。通俗来说，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到
Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统，图是一个比线性表和树更高级的数据结构。具有始终保持高效查询性能，不会因数据的增长而降低查询的反应能力，具备事务管理特性，完全支持ACID事务管理。
钟南山院士团队公开辟谣：「盐水漱口有利于清洁口腔和咽喉，对于咽喉炎有帮助。但是新型冠状病毒侵犯的部位在呼吸道，漱口没有办法清洁呼吸道。其次，目前尚无任何研究结果提示盐水对新型冠状病毒有杀灭作用。
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。
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。
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
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。
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。
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：
在高速发展的互联网应用中，业务需求的频繁变更和数据的快速增长都要求数据库必须具有很强的适应能力。Neo4j图数据库正是一个能够适应这种业务需求不断变化和大规模数据增长而产生的数据库，它不但具有很强的适应能力，而且能够自始至终保持高效的查询性能。
互联网发展至今，数据规模越来越大，数据结构越来越复杂，而且对系统的需求越来越高。如果学习过数据结构，那么都知道图是放在最后一个结构，当你学习了图，那么应该感知到前面的链表，队列，树都是在图上面加了一些约束而派生出来的结构。所以图是一个一般性的结构，可以适应于任何结构类型的数据。那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。 一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说
对于树形菜单，想必大家都不陌生，这种业务数据，由于量小，关系复杂，所以在关系型数据库中，存储的格式一般都如下所是： id,name,pid 01,bigdata,00 002,hadoop,01 003,spark,01 02,search,01 03,lucene,02 04,es,02 有没有人感到困惑，为啥不使用，主外键表，存储这种数据，而非得只使用一张表来存储呢？结果导致查询非常受限，通常只能递归出所有节点，然后对比找到指定数据。 如果使用主外键表存储，通常关系越复杂需要的外键表越多
原文出处：http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=f519df57f29b22863d2a6a79326bd22b 作者：jstarseven 在深入
大家好，这里是 渗透攻击红队 的第 74 篇文章，本公众号会记录一些红队攻击的案例，不定时更新！请勿利用文章内的相关技术从事非法测试，如因此产生的一切不良后果与文章作者和本公众号无关！
Neo4j是基于Java的图形数据库，运行Neo4j需要启动JVM进程，因此必须安装JAVA SE的JDK。从Oracle官方网站下载 Java SE JDK，当前的版本是JDK8。
说到人工智能技术，首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等。实际上，人工智能要在行业中得到应用的先决条件是首先要对行业建立起认知，只有理解了行业和场景，才能真正智能化。简单的说，就是要建立行业知识图谱，才能给行业AI方案。
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：
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
最简单的图是单节点的，一个记录，记录了一些属性。一个节点可以从单属性开始，成长为成千上亿，虽然会有一点点麻烦。从某种意义上讲，将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。
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摘要： 主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph 以及在导入过程中遇到的问题和优化方法。
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：
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从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
元数据是关于数据的数据，是对数据的描述，元数据又分为三类：管理元数据、业务元数据和技术元数据。而字段或表级血缘关系就是技术元数据，关于业务元数据和管理元数据等元数据相关知识笔者给出前期文章分享链接，笔者这里不再赘述。
下面这张图是一个社交网络场景，每个用户可以发微博、分享微博或评论他人的微博。这些都是最基本的增删改查，也是大多数研发人员对数据库做的常见操作。而在研发人员的日常工作中除了要把用户的基本信息录入数据库外，还需找到与该用户相关联的信息，方便去对单个的用户进行下一步的分析，比如说：我们发现张三的账户里有很多关于 AI 和音乐的内容，那么我们可以据此推测出他可能是一名程序员，从而推送他可能感兴趣的内容。
随着社交、电商、金融、物联网等行业的快速发展，现实组成了一张庞大的关系网，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着数据量呈几何指数增长，亟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。本文将探讨图数据库在数据资产可视化中的应用。
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：
@[TOC](Neo4j CEO Emil Eifrem 解读图数据平台引领数据库未来十年的发展) Here's the table of contents:
这里有个关键词”semantic queries”，与之相对应的可能是形式语言（Formal Language）中只关心句法。最让人心碎的是：
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What “Graph First” Means for Native Graph Technology
在研究Joern和Neo4j的过程中，我遇到了一个相当大的问题，就是由于我对OverflowDB包括scala和cypher语言都不熟。Joern和Neo4j分别支持这几种冷门语言，而相应的文档其实没有解决我的问题。
睡觉前，突然想起来Neo4j这个数据库，以前认为是一个相当神秘的数据库，一听是图数据库，以为是存储图片的。一想不对啊，存储图片不是数据库层面建议的，所以自己理了下，也算是自己说服自己吧。 Neo4j是开源的，分了多个版本，其中企业版是基于AGPL协议的。 也就意味着你需要扩展，需要补充一个协议。 Neo4j的版本也分了不同的平台，目前较新的版本是3.3，最新的3.4 Neo4j比较贴心的是下载的时候会提示你注册一个用户，注册之后，会给你发送一个电子版的pdf文档。有一些详细的技术细节。
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。
图数据库，估计第一个看到的就的问，有必要？，SQL ,NO SQL, NEW SQL ，这个图数据库属于哪个阵营，三体里面有一个名词叫，降维打击，如果说SQL , NO SQL, NEW SQL 解决的是二维世界的问题，图数据库就属于升为维，并且他要处理的问题，就如同虫洞一样，在二维世界的人们，怎样都要从者一端走到另一端， 而将一张纸折叠起来，你和另一端的距离可能就是0。
BloodHound是一个免费的域渗透分析工具，BloodHound以用图与线的形式将域内用户、计算机、组、 会话、ACL 及域内所有相关用户、组、计算机、登录信息、访问控制策略之间的关系直观地展现在Red Team成员面前，更便捷地分析域内情况，更快地在域内提升权限。BloodHound也可以使Blue Team成员对己方网络系统进行更好的安全检测，以及保证域的安全性。BloodHound 使用图形理论，自动化地在Active Directory环境中理清大部分人员之间的关系和细节。使用BloodHound， 可以快速地深入了解AD中的一些用户关系、哪些用户具有管理员权限、哪些用户有权对任何计 算机都拥有管理权限，以及有效的用户组成员信息。
作者简介：20年IT工作经验，曾在华为、HP、移动、电网等国内外知名IT企业任职；关注领域包括证券、航空、制造、电信、电网等。在数据库开发和优化、数据仓库、系统架构、大中型项目管理、部门管理、数据挖掘和分析、数据治理、大数据方面有一定研究。
下载地址：https://neo4j.com/download-center/#community
原标题：Spring认证中国教育管理中心-了解如何在 Neo4j 的 NoSQL 数据存储中持久化对象和关系。（Spring中国教育管理中心）
前两个部分尝试了一下neo4j和py2neo的基本语法，证实了图库在运维实体中实现的可行性，先对数据结构做了一下调整，在服务器节点上增加了label，主要用来区别数据库还是应用服务器，在访问关系中也增加了源和目标的label值，主要是考虑到数据库和应用还是有很大区别的，数据库可以是多个业务系统的数据库，数据库本省也存在RAC、Dataguard、VIP、物理IP、ScanIP等多个概念，目前还没完全构思好，暂且只是简单分一下类。
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。
####采用load 形式导入csv 本文使用的是windows下的neo4j browser，在导入数据之前，需要将EXCEL另存为CSV，如果有多个sheet，则需要分开单独存储
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