neo4j

上一篇文章我们介绍的图数据库Neo4j，这篇文章我们来看一下它的查询语言——Cypher。Cypher是一种声明式图查询语言，表达高效查询和更新图数据库。关注专栏 《知识图谱系列》 了解更多相关知识~ 目录 一、简介 1.1 常用的命令和函数 1.2 数据类型 二、常用的命令 2.1 CREATE命令 2.1.1 创建没有属性的节点 2.1.2 创建具有属性的节点 2.2 MATCH命令 2.3 RETURN命令 2.4 关系 2.4.1 创建没有属性的关系 2.4.2 创建有属性的关系 2.5 WHERE命令 2.5.1 布尔运算符 2.5.2 比较运算符 2.5.3 使用WHERE子句创建关系 2.6 DELETE命令 2.6.1 删除节点 2.6.2 删除节点和关系 2.7 REMOVE命令 2.8 SET命令 2.9 ORDER BY 命令 2.10 UNION命令 2.11 LIMIT和SKIP命令 2.12 MERGE命令 2.13 NULL值 2.14 IN命令 一、简介 1.1 常用的命令和函数 Cypher查询语言也叫做CQL，它常用的命令如下： CQL常用的函数如下所示： 1.2 数据类型 CQL的数据类型跟Java语言类似，它们用于定义节点或关系的属性。 二、常用的命令 2.1 CREATE命令 2.1.1 创建没有属性的节点 语法如下： CREATE (

今天来说一下图形数据库——Neo4j。它由Neo Technology开发的开源图数据库，该公司从2000年起就开始研发图数据库，目前Neo4j已经成为领先的图数据库产品。思科、惠普、德意志等跨国企业均成为其客户。知识图谱系列的文章都将收录在我的个人专栏 《知识图谱系列》 中，欢迎大家关注~ 目录 一、Neo4j简介 1.1 简介 1.2 图形数据结构 二、Neo4j安装 2.1 Linux下安装Neo4j 2.1.1 检查jdk 2.1.2 下载Neo4j 2.1.3 上传并解压 2.1.4 配置环境变量 2.1.5 修改配置文件 2.1.6 测试 2.2 Windows下安装Neo4j 三、简单使用 一、Neo4j简介 1.1 简介 Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。 ——摘自《百度百科》 Neo4j的特点：1、直观的图模型存储。2、完全支持ACID事务。3、基于磁盘的持久存储。4

MySQL数据库的基本使用 一、数据库概述 1. 基本介绍 数据库就是以一定格式进行组织的数据的集合。通俗来看数据库就是用户计算机上 一些具有特殊格式的数据文件的集合 2. 数据库的特点 持久化存储 读写速度极高 保证数据的有效性 对程序支持性非常好，容易扩展 3. 数据库管理系统 数据库管理系统（英语：Database Management System，简称DBMS）是为管理数据库而设计的软件系统，包括三大部分构成: 数据库文件集合. 主要是一系列的数据文件, 作用是存储数据. 数据库服务端. 主要负责对数据文件以及文件中的数据进行管理. 数据库客户端. 对外通信 4. 数据库的分类 关系型数据库 所谓的关系型数据库RDBMS，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，本质上使用一张二维表来表示关系。 oracle 银行,电信等项目 ms sql server：在微软的项目中使用 sqlite：轻量级数据库，主要应用在移动平台 mysql：web时代使用最广泛的关系型数据库。 非关系型数据库 键值存储数据库（key-value）: 可以通过key来添加、查询或者删除数据库,Memcached、Redis、MemcacheDB等 列存储（Column-oriented）数据库: 列存储数据库将数据存储在列族中

最近更新了一篇 Docker 的文章，朋友跟我反馈说效果并不是很好，我回头看了下，的确没有我自己的特色，没有太多思考，让公众号显得有些「百货」了。经过反思，今后只在个人博客更新 Docker 相关的个人学习经验（ 传送门 ），个人公众号还是主要推送和 Java 结合较为紧密的内容。 前言 前不久公众号后台有人给我留言，请教如何体系地学习 Java 知识，我当时心想：这话题太大，Java 技术栈也太深，不是一篇文章能说清楚的，但要说学习技巧，却的确是有规律所寻，秉持着「授人以鱼不如授人以渔」的想法，这篇文章便分享下我个人的一些学习技巧。 王国维在《人间词话》中提到了古今之成大事业、大学问者，必经的三种境界： “昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。” 此第一境也。 “ 衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。” 此第二境也。 “ 众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。”此第三境也。我也按照我的理解，将精进技术分成了三个境界。 第一境:从 overview 和 guides 获取新知识的直观感受 善用搜索，推荐 google。google 第一页搜索出来权威内容的概率要大于 baidu，人很容易有先入为主的观念，前五篇文章对一个知识点的直观感受，就会形成固化映像。（ 技术精进的第一层关卡：你可能缺少一个梯子 ） 以一个可能大多数读者都觉得陌生的知识点：图形数据库 Neo4j 作为引子

5 年前，DAMS 中国数据智能管理峰会携手产学研各界权威力量开启了对企业数字化转型的探索与助力。 5 年后，许多企业在数据管理机制的逐步完善下，利用数据支撑决策、驱动业务发展。但同时，云与人工智能时代的渐行渐近，给企业带来了新一轮挑战和机遇——如何满足不同云模式下数据的保护和管理？如何利用人工智能协助数据的分析和决策？ 10月30日（本周五），第六届 DAMS 中国数据智能管理峰会，不见不散。 爱可生 演讲嘉宾 徐阳 爱可生资深架构师 爱可生资深方案架构师，10 年工作经验，从事过主机存储、灾备咨询、云计算以及数据库等多个领域的工作，逐渐从大型商业软件转向开源。曾为工行、中行、农行、招行、兴业、中国人寿、太保、百胜中国、星巴克、上汽等客户提供技术咨询和方案设计，拥有 100+ 中大型项目经验。当前主要专注在微服务架构、开源数据库（MySQL MongoDB Redis Neo4j）、去 O 方案以及 PaaS 平台等技术方向，热爱开源。 演讲主题：如何构建数据库容器化PaaS 大部分客户都已经构建了容器云平台，主要支撑无状态的应用服务，是否能有一个平台可以快速基于容器云平台构建数据库 PaaS，这个数据库平台应该如何设计，才能更加灵活，让企业快速具备云原生数据库的能力。 峰会议程 DAMS 峰会主场嘉宾：南京大学教授，广东移动信息系统部总经理，京东大数据VP，新炬网络董事副总经理

关系抽取   信息抽取（Information Extraction, IE）旨在从大规模非结构或半结构的自然语言文本中抽取结构化信息。关系抽取（Relation Extraction, RE）是其中的重要子任务之一，主要目的是从文本中识别实体并抽取实体之间的语义关系，是自然语言处理（NLP）中的一项基本任务。比如，我们可以从下面的一段话中， 鸿海集团董事长郭台铭25日表示，阿里巴巴集团董事局主席马云提的新零售、新制造中的「新制造」，是他给加上的。网易科技报导，郭台铭在2018深圳IT领袖峰会谈到工业互联网时表示，眼睛看的、脑筋想的、嘴巴吃的、耳朵听的，都在随着互联网的发展而蓬勃发展，当然互联网不是万能的，比如说刚才李小加要水喝，在手机上一按就能出一瓶水吗？当然做不到，还是得有实体经济。 可以抽取出如下三元组，用来表示实体之间的关系： ['鸿海集团', '董事长', '郭台铭'] ['阿里巴巴集团', '主席', '马云'] 并且能够形成如下的简单的知识图谱（Knowledge Graph）。   关于知识图谱，笔者已经在文章 SPARQL入门（一）SPARQL简介与简单使用 中给出了一些介绍，而利用关系抽取，我们可以从一些非结构化数据中，提取出实体之间的关系，形成知识图谱，这在很大程度上可以帮助我们减轻构建知识图谱的成本。非结构化数据越多，关系抽取效果越好