图建模技巧
在本指南中，您会找到一些帮助您为业务领域设计数据模型的有用信息。对模型进行优化有助于开发者最大化系统和查询的性能。
建模技巧与窍门
正如您在阅读建模指南或自行进行图数据建模时可能发现的那样，模型没有唯一的“对”或“错”。某些方式可能更符合您的需求，并在您关注的方面表现更好，但您总有多种选择。
为了找到最适合您需求的数据模型，通常可以采用几种技术进行分析，并据此做出模型决策。下面的段落将介绍一些技巧与窍门，帮助您决定采用何种数据模型。
先编写查询
了解您希望对数据提出的各种问题和查询，是确定数据模型结构的绝佳方法。如果您的查询需要在特定日期范围内返回结果，那么日期最好不要作为节点属性，而是存放在单独的节点或关系中。相反，对于大学课程领域，寻找与当前课程相似的课程可能更适合使用高级别的分类层次结构，以便在某一学科主题下高效检索所有课程。
即使您暂时还不知道确切的查询语法，只要理解您正在构建的系统或应用的业务意图，并围绕这些业务需求来构建模型，也能使模型组织得更加精准。
优先考虑查询
要为每一种查询或功能找到完美模型几乎是不可能的。正如我们在建模设计指南中所讨论的，选择一种特定模型（或使用多模型）总会伴随权衡。您可以改进某些方面，但不可能提供“一刀切”的解决方案。
因此，您应当确定哪种模型最适合您的需求。您可能无法在每个单独查询上都达到极致性能，但可以在特定资源、时间和代码约束下，从系统中获得最大的价值。
为此，您需要决定哪些查询必须拥有最高性能，哪些功能是提供价值的关键。这可能是个艰难的决策，但无论使用何种技术，这类决定都会以某种形式出现。Neo4j 的优势在于模型具备灵活性，能够随您优先级的变化而调整。
测试一下
在设计阶段您可能未能预见的情形会在实际使用时出现。最好的发现方式之一，就是对模型进行实际测试。
将部分数据加载进系统并执行测试与查询，能够判断得到的结果是否满足需求以及是否达到预期的性能。Neo4j 同样具备灵活性，您可以调整模型或优化查询，以微调输出结果。
在多个模型之间难以抉择？可以为每个模型（以及它们的组合）创建概念验证（PoC）测试，观察实际运行情况。哪种方案过于复杂或不值得投入？是否有模型在真实环境中表现更佳，亦或是多模型方案才能提供最佳结果？有时唯一的答案就是用真实数据进行测试。
重构你的图
正如前述以及其他指南所指出的，Neo4j 始终支持改动。模型本身设计为灵活且易于调整，以适应业务需求和优先级的波动。用户行为的改变同样会导致业务需求的转变。
Cypher® 允许您编写查询，对标签进行批量更新、添加或移除属性，并向结构中插入额外的节点和关系。还有可用于批处理查询和对集群实例执行更新的过程（procedure），视具体环境而定。
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