
我们将安装 Neo4j 并通过网页客户端在图中插入并查询数据。

对于海量的各种非结构化信息来说,图数据库已经成为帮助收集、管理和搜索大量数据的技术。在本文中,我将向你展示图数据库的基础知识,帮助你快速了解概念模型。

我们会比较简单的 GraphQL 实现和纯 REST 替代方案,在一种普通场景(呈现博客文章页面)下对比它们的实现复杂性和效率。

实时推荐引擎是 Neo4j 中最广泛的用途之一,也是使它如此强大并且容易使用的原因之一。为了探索这个东西,我将通过使用示例数据集来阐述如何将统计学方法并入这些引擎中。