《Neo4j全栈开发》 - 陈韶健 - 电子工业出版社 - 香港大書城

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『簡體書』Neo4j全栈开发

書城自編碼： 3007777
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→程序設計
作者：陈韶健
國際書號(ISBN)： 9787121314476
出版社：电子工业出版社
出版日期： 2017-05-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 316/
書度/開本： 16开釘裝：平塑勒

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Neo4j是一个独立、高性能的NoSQL图数据库，从总体来看，Neo4j就是由无数相互关联的节点所组成的图形，它能很好且形象地表现出现世界中相互联系的事物。
《Neo4j全栈开发》不仅全面系统地介绍了怎样以简单易用的方式来使用Neo4j，还详细讲解了构建可扩展、高可用的Neo4j分布式架构的实操细节，*后使用Spring Boot开发框架，结合具体的应用实例，详细阐述了使用Neo4j进行前后端设计的详细过程和方法，从此让Neo4j提供全天候、无间断的高可靠服务。

內容簡介：

本书全面而系统地介绍了Neo4j这一个独特而又高性能的NoSQL图数据库，并通过API的使用实例、Cypher查询语言的算法设计、Spring Data Neo4j的对象建模和持久化设计等方式，演示了使用Neo4j的各种方法，同时使用Spring Boot开发框架，结合具体的应用实例，阐述了使用Neo4j进行前后端设计的详细过程和方法。

關於作者：

陈韶健，具有15年以上的IT从业经验的资深专家。在编辑语言使用上，精通.Net和Java两大体系，尤其对Spring和Spring Boot有深入研究，并著有《深入实践Spring Boot》一书，于2016年11月在机械工业出版社出版。在数据库方面，熟悉SQL Server，Oracle，MySQL等传统关系型数据库，以及Redis，MongoDB，Neo4j等NoSQL数据库，并对Neo4j有更多的爱好和深入地研究。另外，在系统设计、服务器架构设计、数据安全和性能优化等方面都有丰富的实践和工作经验。

目录
第1章Neo4j概述1
1.1Neo4j数据的特点2
1.2Neo4j数据的表现形式2
1.3Neo4j的优势5
1.3.1高性能表现5
1.3.2设计的灵活性6
1.3.3开发的敏捷性6
1.3.4与其他数据库的比较6
1.3.5综合表现7
1.4哪些领域更适合使用Neo4j8
1.4.1社区网络8
1.4.2推荐引擎9
1.4.3交通运输9
1.4.4物流管理9
1.4.5主数据管理10
1.4.6访问控制10
1.4.7欺诈检测10
1.5哪些领域不适合使用Neo4j10
1.6哪些企业在使用Neo4j11
1.6.1阿迪达斯的购物网站12
1.6.2沃尔玛的内部管理系统12
1.6.3eBay的电子商务13
1.7丰富的学习资源13
1.7.1精选的GraphGists13
1.7.2GraphGists门户15
1.8小结16
第2章Neo4j API应用18
2.1创建项目工程18
2.1.1项目工程配置19
2.1.2引用Neo4j开发包19
2.2使用Neo4j API20
2.2.1使用嵌入式数据库20
2.2.2创建节点和关系21
2.2.3查询及更新22
2.2.4删除关系和节点23
2.3使用标签25
2.4使用索引26
2.4.1手动索引26
2.4.2模式索引27
2.4.3模式约束28
2.5图的遍历31
2.5.1广度优先遍历32
2.5.2深度优先遍历32
2.5.3遍历的路径34
2.6使用Cypher查询语言37
2.7连接Neo4j服务器40
2.8关于事务42
2.8.1Neo4j支持完整的事务管理特性42
2.8.2交互周期43
2.8.3隔离级别44
2.8.4关于死锁44
2.9其他开发语言实例44
2.9.1Node.js访问Neo4j45
2.9.2Python访问Neo4j46
2.10小结47
第3章Neo4j的安装及使用48
3.1安装要求及推荐48
3.2安装Neo4j服务器49
3.2.1下载Neo4j49
3.2.2在Linux操作系统中安装Neo4j50
3.2.3在Windows操作系统中安装Neo4j51
3.3Neo4j基本配置52
3.4Neo4j配置优化53
3.4.1页面高速缓存53
3.4.2堆大小54
3.4.3垃圾收集器54
3.5使用Neo4j的Web控制台55
3.5.1使用命令行输入框56
3.5.2数据库管理信息57
3.5.3使用收藏夹59
3.5.4使用帮助手册63
3.5.5使用浏览器同步功能65
3.5.6使用浏览器设置67
3.5.7关于Neo4j68
3.6小结69
第4章Cypher查询语言简介71
4.1Cypher语法基础71
4.1.1变量定义72
4.1.2可用运算符72
4.2Cypher读写查询结构73
4.2.1用CREATE创建节点74
4.2.2用CREATE创建关系74
4.2.3用MERGE创建节点75
4.2.4用MERGE创建关系76
4.2.5用SET更新数据76
4.2.6用DELETE删除数据77
4.2.7用REMOVE移除数据78
4.2.8使用循环FOREACH79
4.3使用索引79
4.3.1创建和使用索引80
4.3.2删除索引81
4.4使用约束81
4.4.1创建约束81
4.4.2删除约束81
4.5使用标签82
4.6Cypher只读查询结构83
4.6.1条件过滤WHERE83
4.6.2联合查询UNION84
4.6.3使用链接WITH84
4.6.4返回结果RETURN85
4.7使用CASE子句86
4.8遍历的路径86
4.8.1最短路径87
4.8.2所有最短路径88
4.9使用函数90
4.10使用CALL调用存储过程92
4.11查询语句性能分析93
4.12Cypher的使用范围95
4.12.1在neo4j-shell中使用Cypher查询语言96
4.12.2在Rest API中使用Cypher查询语言98
4.13小结101
第5章使用SDN建模和设计存储库接口103
5.1SDN简介103
5.1.1SDN的特点103
5.1.2SDN存储库接口104
5.2数据模型设计105
5.2.1用户访问控制数据模型105
5.2.2购物网站数据模型106
5.3数据建模的误区108
5.4Neo4j的数据类型109
5.5在项目中使用SDN110
5.5.1在项目工程中引用SDN依赖110
5.5.2建模中可用的OGM注解111
5.5.3日期类型转换实例112
5.6使用SDN建模113
5.6.1节点建模113
5.6.2关系建模116
5.7使用SDN设计存储库接口118
5.7.1创建存储库接口118
5.7.2在标准方法中使用路径120
5.7.3自定义声明方法120
5.7.4使用底层方法122
5.8SDN配置124
5.8.1配置域对象和存储库接口125
5.8.2使用SDN驱动连接数据库125
5.9小结127
第6章应用实例一：NBA季后赛预测128
6.1应用背景分析129
6.1.1胜负预测的依据129
6.1.2NBA季后赛数据模型129
6.2实体对象建模131
6.2.1节点实体建模131
6.2.2关系实体建模134
6.3实体持久化和查询设计135
6.3.1东部球队存储库接口136
6.3.2西部球队存储库接口137
6.3.3比赛存储库接口138
6.3.4赢得关系存储库接口139
6.4预测算法设计140
6.4.1NBA季后赛的年度历史查询141
6.4.2一支球队的比赛历史查询141
6.4.3胜负比率排名算法142
6.4.4输赢预测算法143
6.5SDN配置及数据库连接144
6.5.1数据库连接配置145
6.5.2SDN配置145
6.6数据库设计验证146
6.7创建Web应用149
6.8Web前后端设计150
6.8.1Web后端设计150
6.8.2Web前端设计154
6.9比赛结果编辑设计168
6.9.1比赛结果编辑的访问控制设计168
6.9.2比赛结果的录入界面设计171
6.10胜率排名的Web设计176
6.10.1胜率排名的访问控制设计176
6.10.2胜率排名的界面设计177
6.11输赢预测的Web设计180
6.11.1输赢预测的访问控制设计181
6.11.2输赢预测的界面设计182
6.12使用GraphGists的测试数据187
6.13实例工程使用188
6.13.1工程配置189
6.13.2运行应用189
6.14小结191
第7章应用实例二：电影社区推荐引擎192
7.1应用背景分析192
7.1.1发现商业价值193
7.1.2建立数据模型193
7.2数据对象建模194
7.2.1节点建模194
7.2.2关系建模199
7.3存储库接口设计201
7.3.1影院存储库接口设计201
7.3.2电影存储库接口设计202
7.3.3节目存储库接口设计203
7.3.4观众存储库接口设计204
7.4Cypher查询算法设计204
7.4.1电影排名查询算法设计205
7.4.2电影推荐查询算法设计205
7.5数据访问服务类设计208
7.5.1分页查询公共服务类209
7.5.2数据访问服务类210
7.6数据库连接配置212
7.6.1SDN驱动的依赖引用212
7.6.2连接数据库配置213
7.6.3SDN配置213
7.7数据库设计验证214
7.8Web设计217
7.8.1访问控制设计218
7.8.2界面设计222
7.9电影评分的Web设计242
7.9.1电影评分访问控制设计242
7.9.2电影评分界面设计244
7.10电影排名的Web设计247
7.10.1电影排名访问控制设计247
7.10.2电影排名界面设计248
7.11电影推荐的Web设计252
7.11.1推荐电影给观众的Web设计252
7.11.2推荐电影给朋友的Web设计257
7.12管理后台的导航栏设计258
7.13实例工程使用260
7.13.1运行配置260
7.13.2应用发布261
7.14小结262
第8章Neo4j企业版安装及使用263
8.1分布式服务器安装264
8.1.1在不同机器上安装分布式服务器264
8.1.2在同一台机器上安装分布式服务器272
8.2使用Haproxy实施负载均衡服务275
8.2.1普通负载均衡配置275
8.2.2Haproxy服务监控279
8.3实现读写分离的负载均衡服务280
8.4小结284
第9章Neo4j的数据安全及备份286
9.1数据的备份与恢复286
9.1.1数据备份286
9.1.2清理备份日志288
9.1.3数据恢复289
9.2数据库安全保障290
9.3数据的导入与导出290
9.3.1使用neo4j-import导入数据291
9.3.2使用Cypher导入数据294
9.3.3导出数据295
9.4故障恢复与事务日志297
9.5数据库升级297
9.5.1从2.x 升级到3.0.3297
9.5.2在3.x之间升级299
9.6小结300
结束语301
附录A参考资料302

內容試閱：

前言

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。
现实世界中的一切事物都处在联系之中，如人际关系、电脑网络、地理数据、分子结构模型等，无一不处在纷繁复杂的联系之中。这种联系形成了一种互相关联的数据，联系才是数据的本质所在。传统的关系型数据库并不能很好地表现数据的联系，而一些NoSQL（Not Only SQL，非关系型数据库）数据库也又不能表现数据之间的联系。同样是NoSQL的Neo4j图数据库是以图的结构形式来存储数据的，它所存储的就是联系的数据，是关联数据本身。
关联数据中的联系本来就很复杂，若要在关系型数据库中使用结构化形式来表现这种联系，则一般不能直接表示，处理起来既烦琐又费事，并且随着数据的不断增长，其访问性能将日趋下降。无数的开发人员和数据库管理人员都或多或少地使用过关系型数据库，在其应用的规模化进展过程中，对于数据库的性能优化往往捉襟见肘、陷入窘境。Neo4j没有模式结构的定义，也不需要这些定义，它使用非结构化的方式来存储关联数据，所以能够直接表现数据的关联特性。
Neo4j不管是与关系型数据库相比，还是与其他NoSQL数据库相比，都具有很多前所未有的优势，主要表现在以下几个方面。
1. 优越的性能表现
Neo4j具有永久高效的读取和写入能力，这种能力与数据库的大小无关，不管是初始创建的数据库，还是用了很长时间、积累了大量数据的数据库，Neo4j始终能保持闪电般的读写速度。
2. 设计的灵活性
因为Neo4j没有模式结构定义的约束，并且由于图结构的自然伸展特性，都给Neo4j提供了无限广阔的灵活设计空间，因为无论是扩展设计，还是增加数据，都不会影响到原来数据的正常使用。
3. 迭代的敏捷性
正是由于Neo4j的灵活设计特性及其图结构数据的可伸缩性等特点，使其能追上业务需求变化发展的脚步，并且能适用于频繁迭代的敏捷开发方法。
4. 安全可靠的特性
Neo4j不仅支持完整的事务管理特性，而且提供了实时在线备份功能，以及应对灾难事故进行日志恢复的方法，所有这些都充分说明了Neo4j是一个安全可靠的数据库。
5. 简单易用的特性
Neo4j在使用上非常简单，不管是使用Java开发语言，还是使用其他开发语言，如Python、Ruby、PHP、.NET、Node.js等，都能够非常方便地访问Neo4j。特别是Spring Data Neo4j开发包，更是提供了一整套非常简单易用的Neo4j数据库使用方法。
6. 丰富的学习资源
Neo4j的社区版滋生了一个非常活跃的社区，在这个社区中，诸多开发者提供了非常丰富的使用Neo4j的案例GraphGists，这是学习使用Neo4j的极好资源。通过对这些GraphGists的学习和交流，不仅能拓展你的思路，更能让你的开发工作变得更加简单和容易，而且还能帮助你快速构建应用的商业模型。
7. 大企业的考验
Neo4j拥有广大而又有实力的用户群体，并且经过几年时间的运行实践，充分验证了它的稳定性和健壮性。如思科、沃尔玛、阿迪达斯等公司，都在使用Neo4j的过程中挖掘到了图数据库的巨大威力，并且创造出了蓬勃发展的商业模型。
综上所述，使用如此优秀的数据库，不仅可以提升一个应用的性能，而且可以适应大规模的数据增长，同时还能减轻开发人员和数据库管理人员的工作负担，给你和你的企业以及你的用户带来前所未有的优越体验。
读者对象
本书适合所有开发人员，特别是Spring Boot开发者阅读，同时适合数据库管理人员和系统设计人员学习使用，并可作为系统策划者进行数据库选型的参考资料。
实例代码下载
本书各章的实例代码下载在各个章节中都有明确说明，同时也可以通过以下网址选择不同项目进行下载或检出：
https：github.commr-csj?tab=repositories
勘误与反馈
如果有问题反馈则可以通过以下链接发起话题，而且如果因为编辑或排版出错需要勘误则也会首先在这里发表：
https：github.commr-csjdiscussissues
由于时间仓促，加之作者水平所限，书中难免存在纰漏或错误之处，敬请读者批评指正！

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