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。
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图数据库
共 3 篇文章。
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），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。