事务与索引调优：Neo4j ACID、Schema 设计与执行计划分析
Neo4j 生产级调优手册：ACID 事务模型与隔离级别、锁与死锁处理、标签/属性/关系类型的 Schema 设计、单属性/复合/全文/向量索引选型、EXPLAIN 与 PROFILE 执行计划逐运算符解读、page cache 与内存配置调优。
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Graphdb
共 48 篇文章。
Cypher 高级查询模式：路径表达式、子查询与 APOC 实战
Cypher 高级查询完整手册：路径表达式与可变长度路径、CALL 子查询与 EXISTS/COUNT、APOC 常用过程库（转换、文本、路径扩展、数据导入）、递归树遍历、性能敏感查询模式的规避与优化。
Neo4j 与 Cypher 查询语言完全指南
Neo4j 从零到实战：安装部署、Cypher CRUD 操作、MATCH 模式匹配、路径查询、聚合分析、索引与约束、性能调优。含完整代码示例与查询技巧。
图数据模型基础：节点、边与属性
图数据库入门：图论基础概念、属性图模型、标签与类型、与关系型数据库的建模对比。理解为什么"关系即一等公民"让图数据库在关联查询中碾压 SQL。
图数据库选型对比：Neo4j vs JanusGraph vs Dgraph
主流图数据库深度对比：Neo4j、JanusGraph、Dgraph、TigerGraph、ArangoDB 的功能特性、查询语言、扩展能力、性能基准与适用场景。
知识图谱构建与应用
知识图谱从概念到落地：RDF vs 属性图模型、实体抽取与关系识别、图嵌入与知识推理、大语言模型结合 KG 的检索增强技术。
图算法实战：最短路径、社区发现与 PageRank
Neo4j Graph Data Science 算法库实战：最短路径（Dijkstra/A*）、中心性分析（PageRank/Betweenness）、社区检测（Louvain/Label Propagation）、链路预测与相似度计算。
图数据库专题：从图论基础到知识图谱、图机器学习与生产调优
图数据库以节点和关系为基本建模单元，天然擅长处理社交网络、推荐系统、知识图谱、欺诈检测等关联密集型场景。本专题涵盖属性图模型与图论基础、图建模模式与反模式（超节点/时序图/动态标签）、Neo4j 与 Cypher 查询语言实战（含高级路径表达式、子查询与 APOC 过程库）、RDF 语义网与 SPARQL 查询、事务与索引调优、生产性能调优（page cache/执行计划/批量导入）、图数据科学（GDS）算法库、图嵌入与图神经网络（node2vec/GCN/GraphSAGE）、知识图谱构建实战与 GraphRAG（知识图谱 + 向量检索增强生成）、反欺诈风控图谱、图驱动推荐系统、图数据可视化与分析、Neo4j Causal Cluster 集群运维，以及 Neo4j / JanusGraph / Dgraph 的选型对比与分布式集群架构，并延伸图数据库存储引擎内部（无索引邻接/记录布局/遍历引擎/执行流水线）、图查询优化与执行计划（Cypher 优化器/EXPLAIN/PROFILE/慢查询诊断）、图数据导入与 ETL（LOAD CSV/admin import/APOC/CDC 流式/幂等）、实体解析与身份图（实体链接/去重/MDM）、社区发现与图聚类（Louvain/标签传播/重叠社区/评估）、时态图与时间维度建模（valid/tx 时间/bitemporal/快照/时态路径），再扩展深度路径遍历优化（变长路径/遍历器/剪枝/多源 BFS/物化路径）、图约束与数据治理（唯一性/存在性/属性约束/数据质量/MDM 主数据/血缘）、中心性算法深入（度/接近/介数/特征向量/PageRank）、子图模式挖掘（Motif/子图同构/频繁子图/欺诈模式）、知识图谱推理（RDFS/OWL/Datalog 规则/推理机/一致性检查）、自定义过程与 APOC 扩展（Java 过程/函数/聚合/部署热加载），并延伸 Text2Cypher 与 LLM 图查询 Agent（schema 提示/查询校验/只读沙箱/错误自愈）、ISO GQL 标准与 Cypher 迁移、备份恢复与容灾（在线备份/store copy/RTO 与 RPO/恢复演练）、流式图处理（CDC 入图/增量更新/窗口化子图）、细粒度访问控制与图数据安全（标签级权限/属性脱敏/审计/多租户）、容量规划与成本优化（内存估算/读写分离/云实例选型），以及路径搜索与最短路工程化（Dijkstra/A*/双向搜索/K 短路）、联邦查询与虚拟图（跨源规划/谓词下推/结果合并）、图采样与子图抽取（随机游走/k-hop/采样偏差）、图数据库基准测试与压测（LDBC/延迟分位/热点干扰）、供应链图谱实战（BOM 溯源/风险传导/断链分析）与图数据版本化与差异比较（快照/变更捕获/图 diff/回滚），为数据工程师和架构师提供从入门到生产运维的完整图数据技术栈。