书籍详情
图数据库
作者：（美）伊恩·罗宾逊（Ian Robinson），吉姆·韦伯（Jim Webber），埃米尔·艾弗雷姆（Emil Eifrem）
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2015-02-01
ISBN：9787115376046
定价：¥49.00
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内容简介
世界上的大部分领域实际上都可以建模成图，而软件开发人员或是数据库管理人员却在辛辛苦苦地将这些图转化成关系型数据库中的表。想象一下，假如你再也不用去做这样的转化，假如数据库的迁移可以变得轻松简单，你愿意去接受一个全新的数据库吗？图数据库就是这样一个完全不同于关系型数据库的新型数据库，它处理的是大规模的数据和不断变化的需求，并且拥抱它们。本书系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例，详细地说明了图数据解决的是什么样的问题，并以Neon4j数据库和Cypher查询语言为例，阐述了图数据库的建模方法和领域用例，最后还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。本书的三位作者均为Neo4j Technology公司的技术高手，分别为工程师、CTO和CEO。他们对图数据库及其解决方案有丰富的经验，其中一位甚至还是Neo4j图数据库的共同创始人。本书适合开发人员和数据库管理人员了解和学习图数据库，作为一门新的知识和独特的数据库领域来拓宽视野。也适合提供解决方案的负责人来了解行业动向和新的解决问题的方式。通过阅读本书，读者可以对图数据库这一领域有一个透彻的了解。
作者简介
Ian Robinson致力于研发Neo4j图数据库的未来版本，他曾任Neo Technology的客户成功总监，和客户并肩设计和开发图数据库解决方案。他是《REST实战》（O'Reilly）一书的共同作者，还是《REST： From Research to Practice》（Springer）和《Service Design Patterns》（Addison-Wesley）的撰稿人。他的博客是http：//iansrobinson.com，推特账号是@iansrobinson。Jim Webber博士是Neo Technology的首席科学家，他研究最新的图数据库并开发开源软件。在这之前，Jim研究像Web这样大规模的图来建造分布式系统，这也使得他成为《REST实战》（O'Reilly）的作者之一。Jim在开发社区很活跃，定期出现在世界各地。他的博客是http：//jimwebber.org，常用的推特账号是@jimwebber。Emil Eifrem在2000年去孟买的飞机上勾画出了属性图模型的框架。现在他是Neo Technology的CEO，同时也是Neo4j项目的共同创始人，专注于建设和传播图数据库。致力于可持续开源软件，Emil指引Neo在提供免费软件和商业效益之间走向平衡。他想用图拯救世界，还想在十年内拥有拉里·埃里森那样的游艇。Emil的推特是@emileifrem。译者介绍刘璐，软件开发工程师，就职于ThoughtWorks，专注于软件开发领域，对数据存储领域有浓厚兴趣。梁越，前端工程师，就职于ThoughtWorks，对前后端开发都有涉猎，有在大型项目中应用图数据库的开发经验。
目录
目录
第1章简介
1.1图是什么
1.2图领域概览
1.2.1图数据库
1.2.2图计算引擎
1.3图数据库的威力
1.3.1性能
1.3.2灵活性
1.3.3敏捷性
1.4小结
第2章关联数据的存储选择
2.1关系型数据库缺少联系
2.2NoSQL数据库也缺少联系
2.3图数据库拥抱联系
2.4小结
第3章使用图进行数据建模
3.1模型和目标
3.2属性图模型
3.3查询图：Cypher简介
3.3.1Cypher的理念
3.3.2START
3.3.3MATCH
3.3.4RETURN
3.3.5其他Cypher语句
3.4关系建模和图建模对比
3.4.1系统管理领域中的关系建模
3.4.2系统管理领域中的图建模
3.4.3测试模型
3.5跨域模型
3.5.1创建莎士比亚图
3.5.2开始查询
3.5.3声明查找的信息模式
3.5.4约束匹配
3.5.5处理结果
3.5.6查询链
3.6建模时常见的陷阱
3.6.1电子邮件起源问题域
3.6.2敏感的第一个迭代
3.6.3第二次的魅力
3.6.4发展中的领域
3.7避免反模式
3.8小结
第4章构建基于图数据库的应用
4.1数据建模
4.1.1用应用程序所需的术语描述模型
4.1.2用节点表示事物，用联系表示结构
4.1.3细粒度联系与通用联系
4.1.4将事实建模为节点
4.1.5将复杂的值类型表示为节点
4.1.6时间
4.1.7迭代开发和增量开发
4.2应用程序架构
4.2.1嵌入式与服务器
4.2.3集群
4.2.4负载均衡
4.3测试
4.3.1数据模型的测试驱动开发
4.3.2性能测试
4.4容量规划
4.4.1优化条件
4.4.2性能
4.4.3冗余
4.4.4负载
4.5小结
第5章现实世界中的图
5.1为什么选择图
5.2常见用例
5.2.1社交
5.2.2推荐
5.2.3地理空间
5.2.4主数据管理
5.2.5网络和数据中心管理
5.2.6授权和访问控制（通信）
5.3实际示例
5.3.1社交推荐（专业社交网络）
5.3.2授权和访问控制
5.3.3地理空间（物流）
5.4小结
第6章图数据库的内部结构
6.1原生图处理
6.2原生图存储
6.3用于编程的API
6.3.1内核API
6.3.2核心（或“Beans”）API
6.3.3遍历API
6.4非功能型特性
6.4.1事务
6.4.2可恢复性
6.4.3可用性
6.4.4可扩展性
6.5小结
第7章使用图论预分析
7.1深度优先搜索和广度优先搜索
7.2使用Dijkstra算法寻找路径
7.3A*算法
7.4图论和预测建模
7.4.1三元闭包
7.4.2结构平衡
7.5局部桥
7.6小结
附录NoSQL概览
第1章简介
1.1图是什么
1.2图领域概览
1.2.1图数据库
1.2.2图计算引擎
1.3图数据库的威力
1.3.1性能
1.3.2灵活性
1.3.3敏捷性
1.4小结
第2章关联数据的存储选择
2.1关系型数据库缺少联系
2.2NoSQL数据库也缺少联系
2.3图数据库拥抱联系
2.4小结
第3章使用图进行数据建模
3.1模型和目标
3.2属性图模型
3.3查询图：Cypher简介
3.3.1Cypher的理念
3.3.2START
3.3.3MATCH
3.3.4RETURN
3.3.5其他Cypher语句
3.4关系建模和图建模对比
3.4.1系统管理领域中的关系建模
3.4.2系统管理领域中的图建模
3.4.3测试模型
3.5跨域模型
3.5.1创建莎士比亚图
3.5.2开始查询
3.5.3声明查找的信息模式
3.5.4约束匹配
3.5.5处理结果
3.5.6查询链
3.6建模时常见的陷阱
3.6.1电子邮件起源问题域
3.6.2敏感的第一个迭代
3.6.3第二次的魅力
3.6.4发展中的领域
3.7避免反模式
3.8小结
第4章构建基于图数据库的应用
4.1数据建模
4.1.1用应用程序所需的术语描述模型
4.1.2用节点表示事物，用联系表示结构
4.1.3细粒度联系与通用联系
4.1.4将事实建模为节点
4.1.5将复杂的值类型表示为节点
4.1.6时间
4.1.7迭代开发和增量开发
4.2应用程序架构
4.2.1嵌入式与服务器
4.2.3集群
4.2.4负载均衡
4.3测试
4.3.1数据模型的测试驱动开发
4.3.2性能测试
4.4容量规划
4.4.1优化条件
4.4.2性能
4.4.3冗余
4.4.4负载
4.5小结
第5章现实世界中的图
5.1为什么选择图
5.2常见用例
5.2.1社交
5.2.2推荐
5.2.3地理空间
5.2.4主数据管理
5.2.5网络和数据中心管理
5.2.6授权和访问控制（通信）
5.3实际示例
5.3.1社交推荐（专业社交网络）
5.3.2授权和访问控制
5.3.3地理空间（物流）
5.4小结
第6章图数据库的内部结构
6.1原生图处理
6.2原生图存储
6.3用于编程的API
6.3.1内核API
6.3.2核心（或“Beans”）API
6.3.3遍历API
6.4非功能型特性
6.4.1事务
6.4.2可恢复性
6.4.3可用性
6.4.4可扩展性
6.5小结
第7章使用图论预分析
7.1深度优先搜索和广度优先搜索
7.2使用Dijkstra算法寻找路径
7.3A*算法
7.4图论和预测建模
7.4.1三元闭包
7.4.2结构平衡
7.5局部桥
7.6小结
附录NoSQL概览
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