精华 Neo4j官方教程：第19节， 图数据建模是什么
发布于 21 天前 作者 pangguoming 143 次浏览 来自 分享

教程目录 引自：https://neo4j.com/docs/getting-started/data-modeling

图数据建模是什么？

数据建模是一种定义查询逻辑和存储数据结构的实践。一个设计良好的模型是充分利用图数据库优势的关键，因为它可以提高查询性能、支持灵活查询并优化存储。

如何创建图数据模型

要将数据组织成数据模型，首先需要思考你想回答哪些问题。

例如，假设你为一家零售公司工作，并希望了解客户购买了哪些产品。为此，你需要：

  1. 拥有关于已售产品和购买它们的客户的数据：这个过程称为“实体提取”。
  2. 理解这些实体之间的关系。
  3. 思考需要提供哪些其他细节，即需要为这些实体添加哪些属性（例如客户姓名）。
  4. 可选：在创建模型之前，使用无代码数据建模工具可视化模型。
  5. 如果满意，可以开始将数据写入数据库。

在这个虚构的场景中，你可以通过以下方式将信息添加到图中：

CREATE (c:Customer {name: "John"})
CREATE (p:Product {name: "Camera"})
CREATE (c)-[:BUYS]->(p)

然后，你可以通过查询测试这个模型（例如，John 买了什么）：

MATCH (c:Customer {name: "John"})-[b:BUYS]->(p)
RETURN p

请记住，图数据建模是一个迭代的过程。你的初始图数据模型只是一个起点。随着你对用例的深入了解或用例的变化，模型需要进行调整。

此外，你可能会发现，尤其是在图规模扩大时，需要重构模型以确保它与业务需求保持一致。

总结

创建数据模型的过程包括以下步骤：

  1. 理解领域并为应用程序定义具体的用例（问题）。
  2. 通过提取实体并决定它们之间的关系，开发初始图数据模型。
  3. 根据初始数据模型测试用例。
  4. 使用 Cypher® 创建包含测试数据的图。
  5. 测试用例，包括图的性能。
  6. 由于关键用例的变化或性能原因，重构图数据模型。

持续学习

如果想要更深入地学习数据建模，可以尝试以下资源：

  • GraphAcademy: 数据建模基础：注册一个交互式课程。
  • 从关系型到图模型：学习如何将关系型数据转换为图数据模型。
  • 数据建模工具：查看可用于创建数据模型的工具列表。
  • 数据建模技巧：查看如何提高数据建模技能的建议。
  • 建模设计：查看可用于项目策略的数据建模设计示例。
  • Neo4j GraphGists：查找 Neo4j 社区分享的图数据建模示例。
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