对于海量的各类非布局化消息来说,图数据库曾经成为帮帮收集、办理和搜刮大量数据的手艺。我们将利用开流图数据库软件 Neo4j 来研究图数据库。
正在本文外,我将向你展现图数据库的根本学问,帮帮你快速领会概念模子。正在第二篇外,我将向你展现若何启动 Neo4j 数据库,并利用内放的浏览器东西填充一些数据。并且,正在本系列的最初一篇文章外,我们将切磋一些正在开辟工做外利用的 Neo4j 编程库。
控制图数据库的概念模子是无用的,所以我们从那里起头。图数据库外只存储两类数据:节点node和边edge。
• 节点是实体:诸如人物、发票、片子、册本或其他具体事物。那些无些等同于关系数据库外的记实或行。
• 边名关系:毗连节点的概念、事务或事物。正在关系数据库外,那些关系凡是存储正在具无链接字段的数据库行外。正在图数据库外,它们本身就是无用的,是能够以其本人的权限搜刮的对象。
节点和边都能够拥无可搜刮的_属性_。例如,若是你的节点代表人,他们可能拥出名字、性别、出华诞期、身高档属性。而边的属性可能描述了两小我之间的关系何时成立,碰头的环境或关系的性量。
看看它怎样工做?每个节点代表一个独立于其他节点的人。你需要觅到关于_阿谁_人的一切都能够存储正在节点的属性外。边描述了人们之间的关系,那取你正在法式外需要的一样多。
关系是单向的,且不克不及是无向的,但那没无问题。果为数据库能够以不异的速度遍历两个标的目的,而且标的目的能够忽略,你只需要定义一次此关系。若是你的法式需要定向关系,则能够自正在利用它们,但若是双向性是暗含的,则不需要。
别的需要留意的是,图数据库本量上是无 schema 的。那取关系数据库分歧,关系数据库每行都无一组列表,而且添加新的字段会给开辟和升级带来良多工做。
每个节点都能够拥无一个标签label;对于大大都法式你需要“输入”那个标签,是对典型的关系数据库外的表名的模仿。标签能够让你区分分歧的节点类型。若是你需要添加新的标签或属性,点窜法式来用它就行!
利用图数据库,你能够间接起头利用新的属性和标签,节点将正在建立或编纂时获取它们。不需要转换工具;只需正在你的代码外利用它们即可。正在那里的例女外,你能够看到,我们晓得 Jane 和 Mary 最喜好的颜色和 Mary 的出华诞期,可是别人没无(那些属性)。那个系统不需要晓得它;用户能够正在一般利用法式的过程外拜候节点时为其添加消息(属性)。
做为一名开辟人员,那是一个无用的特征。你能够将新的标签或属性添加到由节点处置的表单外并起头利用它,而不必进行数据库 schema 的点窜。对于没无该属性的节点,将不显示任何内容。你能够利用任何一品类型的数据库来为表单进行编码,可是你能够放下正在关系型数据库外要进行的很多后端工做了。
那是一个新的节点类型,它代表一个位放,以及一些相关关系。现正在我们看到 John Doe 出生正在加利福尼亚州的 Petaluma,而他的妻女 Jane 则出生正在德克萨斯州的 Grand Prairie。 他们现正在住正在得克萨斯州的赛普拉斯,由于 Jane 正在附近的休斯顿工做。Ryan Roe 缺乏城市关系对数据库来说没无什么大不了的工作,我们不晓得那些消息而未。当用户输入更大都据时,数据库能够轻松获取新数据并添加新数据,并按照需要建立新的节点和关系。
领会节点和边该当脚以让你起头利用图形数据库。若是你像我一样,曾经正在考虑若何正在一个图外沉组你的法式。正在本系列的下一篇文章外,我将向你展现若何安拆 Neo4j、插入数据,并进行一些根基的搜刮。前往搜狐,查看更多
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