Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
图算法不是一个新兴技术领域，在开源库中已经有很多功能强大的算法实现。近两年，业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性，无法进行因果推断的这个缺陷，而图神经网络（GNN）成为备受关注和期待的“宠儿”。随着学界和业界越来越关注GNN，各种新工作不断被提出，基于图神经网络的框架随之产生，如大家现在都已经熟悉的DGL，两大深度学习框架PyTorch和TensorFlow中也开始支持相应的功能，大家对图（Graph）、图计算、图数据库、图机器学习等研究的关注度越发高涨。
1. Neo4j简介 Neo4j是一个用Java实现的、高性能的、NoSQL图形数据库。Neo4j 使用图（graph）相关的概念来描述数据模型，通过图中的节点和节点的关系来建模。Neo4j完全兼容A
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
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：
可以把Neo看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟和健壮的数据库的所有特性。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。 Neo是一个网络面向网络的数据库也就是说，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上而不是表中。网络（从数学角度叫做图）是一个灵活的数据结构，可以应用更加敏捷和快速的开发模式。
最近接手了一个规模比较大的集群，光是整理集群中的资源就使人头昏眼花，虽然我自认 kubectl 使用的已经十分熟练，但是上千个 kubernetes resource 看下来还是不堪重负。在不能为集群安装任何其他工具的情况下，可以改造的就只有我自己的 client 端，也就是 kubectl 了。本文就介绍一个有趣的 kubectl 插件：kubectl-graph。
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
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。
知识图谱存储方式主要包含资源描述框架(Resource Description Framework，RDF)和图数据库（Graph Database）。
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。
原文出处：http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=f519df57f29b22863d2a6a79326bd22b 作者：jstarseven 在深入
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
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：
•一、Gartner预测•二、Fabric介绍•三、数据交易与数据标准•四、openCpher介绍•五、基于Fabric的LDBC数据规模测试方案•六、总结
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
攻击溯源图是描述攻击者攻击行为相关的上下文信息，利用攻击溯源信息来挖掘攻击相关的线索是当前研究的热点。研究人员发现依靠系统监控日志数据构造具有较强抽象表达能力的溯源图进行因果关系分析，能有效表达威胁事件的起因、攻击路径和攻击影响，为威胁发现和取证分析提供较高的检测效率和稳健性。
当渗透进入内网后，利用BloodHound对庞大内网域环境进行自动化信息搜集并整理分析数据，提高渗透效率。
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
在 RAG 应用中使用 Neo4j 和 LangChain 构建和检索知识图谱信息的实用指南
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
Neo4j（Nosql之一）是一个高性能的图数据库(不支持分布式)， 在社交关系中经常用到。关于Neo4j的介绍，网上多的是， 故不再赘述。来简要说说安装：
《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。
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。
@[TOC](Inovia 合伙人、前谷歌首席财务官、现Twitter董事长Patrick Pichette加盟Neo4j董事会) Here's the table of contents:
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。
“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。
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。
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：
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。
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。
•一、前言•二、战略性地选择正确的投资人•三、在使用GraphXR前先构建图数据•四、使用GraphXR进行数据可视化•五、结论
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。
数据血缘关系包含了集群血缘关系、系统血缘关系、表级血缘关系和字段血缘关系，其指向数据的上游来源，向上游追根溯源。这里指的血缘关系一般是指表级和字段级，其能清晰展现数据加工处理逻辑脉络，快速定位数据异常字段影响范围，准确圈定最小范围数据回溯，降低了理解数据和解决数据问题的成本。同时数据血缘关系可与数据质量监控系统进行完美的整合，重要数据质量检测异常结果可通过数据血缘关系直接定位影响范围。
废话说多了，直接上安装，越发觉得Windows的Docker超级好用，所以直接上Docker安装
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。
neo4j有社区版本和企业版。社区版本是免费的，只支持单机版；企业版是付费的，是分布式的。整理了一些不错的参考资料分享给大家。
更多优质内容请关注公号&知乎：汀丶人工智能；会提供一些相关的资源和优质文章，免费获取阅读。
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。
点击上方蓝字每天学习数据库 ---- 万众瞩目的《权力的游戏》第八季，伴随着“史诗级大烂尾”的哀怨声，终于完结了！ 面对剧中错综复杂的人物关系，新粉们是不是已经捋不清楚了？不过，看到人物、节点、关系、属性，这些熟悉的名词，各位想到了什么？ 是的，图数据库！一向以处理“关系的连接”称霸江湖的图数据库 接下来我们试一试好玩的，用图数据库Neo4j，来梳理一下权游的人物关系图。 Ps：贴心的小编在后面奉上了Neo4j最全的安装配置教程！快快收藏起来~ 首先总览一下剧中人物关系图，几行代码就可清
“ 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)。
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。
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。
本文主要记录如何对neo4j源码编译并启动图库服务；将官方图数据导入，对导入的数据进行可视化数据处理；
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！
为什么要了解知识图谱、neo4j呢？前几天在会议上，领导说接下来我们部分将重点发力知识图谱的工作，解决业务域的问题，让每位同事都去了解下，等过段时间要做汇报工作，每位讲讲自己的学习心得，算是输出。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
