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圖數據庫是NoSQL類數據庫的又一大典型代表，在國內圖數據庫屬於新興事物，其優異的複雜關係解決方案引起了國內眾多大型互聯網公司及IT開發者的關注，而Neo4j是目前圖形化數據庫中最為出色、最為成熟的產品。本書的第一版書名是《Neo4j權威指南》，發行量超過13000冊，本書在第一版的基礎上補充完善了Neo4j的新特性、新功能。
本書基於Neo4j 4.4版本編寫，共分10章，涵蓋基本概念、基礎入門、查詢語言、程式開發技術、管理運維、集群技術、應用案例、高級應用、配置設置、內建過程、GDS、Fabric等內容。
本書內容涉及Neo4j的大部分知識，既可以作為Neo4j初學者的入門教材，也可以作為相關行業Neo4j技術專家的參考手冊。
張幟（張老師），圖數據庫技術叢書主編。中國IT界元老、中國圖數據庫先導者、Neo4j簡體中文版總設計師、大數據領域資深專家、WPS曲線漢字技術發明人，微雲數聚創始人。
龐國明（小明），負責全書知識內容編排、技術審校、寫作團隊統籌管理。Neo4j中文社區創始人，《Neo4j 權威指南》副主編，《Neo4j 3.x入門經典》翻譯，騰訊課堂《Neo4j圖數據庫視頻教程》主講老師，高級資訊系統專案管理師，系統架構師。
葉偉民（Billy），十八年的IT工作經驗。美國海歸，曾被美國移民局認可為在美國本土難以覓得的技術人才而得以在三藩市灣區工作過。《圖數據庫實戰》《金融中的人工智慧》《.NET記憶體管理寶典》等五本書的譯者。目前正在研究金融科技，包括人工智慧、Web 3.0方面的應用。
宋建棟，畢業于上海交通大學，長期在金融機構從事IT相關工作。在IT運維、資訊安全、IT審計等領域有豐富的圖技術應用經驗。致力於在風險圖譜、網路合規、態勢感知等多種金融科技場景中運用圖數據庫產品和圖演算法解決實際問題。
馬延超（馬超），畢業於北京資訊科技大學CS專業，Neo4j認證技術專家，長期程式師，開源社區愛好者與貢獻者。目前致力於將圖數據技術應用到資管行業。曾將圖數據技術應用在全媒體、事件輿情、社交網路等場景。
楊志，畢業於北京理工大學，具有多年的Neo4j使用與調優經驗。目前在某銀行總部擔任高級演算法工程師，主要從事搜索推薦、NLP、知識圖譜等相關技術研發與應用。
第1章 Neo4j圖數據庫基礎
1.1 圖數據庫背景知識
1.1.1 圖數據庫歷史
1.1.2 圖數據庫應用領域
1.1.3 主流圖數據庫介紹
1.2 圖數據庫基礎概念
1.2.1 圖數據模型
1.2.2 圖計算引擎
1.3 圖數據庫與關係數據庫的對比
1.3.1 關係數據庫的弊端
1.3.2 圖數據模型的優勢
1.4 圖數據庫與其他NoSQL數據庫的對比
1.4.1 其他NoSQL數據庫的弊端
1.4.2 將鍵值對存儲與圖數據庫相關聯
1.4.3 將文檔存儲與圖數據庫相關聯
1.5 Neo4j概述
1.6 Neo4j版本升級與變化
1.7 Neo4j的體系結構
1.7.1 免索引鄰接
1.7.2 Neo4j底層存儲結構
1.7.3 Neo4j的遍歷方式
1.7.4 Neo4j的存儲優化
1.8 Neo4j版本全貌
1.8.1 Neo4j
1.8.2 Neo4j
1.8.3 Neo4j
1.8.4 Neo4j社區版
1.8.5 Neo4j企業版
第2章 Neo4j基礎入門
2.1 Neo4j的安裝部署
2.1.1 Neo4j安裝包的下載
2.1.2 在各個作業系統上的安裝
2.1.3 Neo4j的啟動
2.2 Neo4j管理平臺的使用
2.2.1 Neo4j
2.2.2 Web管理平臺的使用
2.2.3 cypher-shell命令的使用
2.3 Neo4j圖數據中基本元素與概念
2.3.1 節點
2.3.2 關係
2.3.3 屬性
2.3.4 路徑
2.3.5 遍歷
2.4 官方入門實例介紹
2.4.1 創建圖數據
2.4.2 檢索節點
2.4.3 查詢關係
2.4.4 思考與練習
2.4.5 清空數據庫
2.5 批量導入工具的使用
2.5.1 ETL導入工具的使用
2.5.2 獲取CSV文件
2.5.3 使用Load
2.5.4 使用neo4j-import工具導入到Neo4j
第3章 Neo4j之Cypher
3.1 Cypher概述
3.1.1 Cypher是什麼
3.1.2 模式（Patterns）
3.1.3 查詢和更新圖
3.1.4 事務
3.1.5 唯一性
3.1.6 相容性
3.2 基本語法
3.2.1 類型
3.2.2 運算式
3.2.3 變數
3.2.4 參數
3.2.5 運算子
3.2.6 注釋
3.2.7 模式
3.2.8 列表
3.2.9 空值
3.3 語句
3.3.1 MATCH語句
3.3.2 OPTIONAL
3.3.3 WHERE語句
3.3.4 START語句
3.3.5 Aggregation語句
3.3.6 LOAD
3.3.7 CREATE語句
3.3.8 MERGE語句
3.3.9 SET語句
3.3.10 DELETE語句
3.3.11 REMOVE語句
3.3.12 FOREACH語句
3.3.13 CREATE
3.3.14 RETURN語句
3.3.15 ORDER
3.3.16 LIMIT語句
3.3.17 SKIP語句
3.3.18 WITH語句
3.3.19 UNWIND語句
3.3.20 UNION語句
3.3.21 CALL語句
3.4 函數
3.4.1 斷言函數
3.4.2 標量函數
3.4.3 列表函數
3.4.4 數學函數
3.4.5 字串函數
3.4.6 自訂函數
3.5 索引
3.5.1 簡介
3.5.2 創建索引
3.5.3 列出索引
3.5.4 刪除索引
3.5.5 未來的索引
3.6 全文索引
3.6.1 創建全文索引
3.6.2 基於全文索引的查詢
3.6.3 刪除全文索引
3.7 約束
3.7.1 簡介
3.7.2 創建約束
3.7.3 刪除約束
3.7.4 列出約束
3.8 數據庫管理
3.8.1 列出數據庫
3.8.2 創建數據庫（僅企業版）
3.8.3 更改數據庫
3.8.4 停止數據庫
3.8.5 啟動數據庫
3.8.6 刪除數據庫
3.8.7 WAIT選項（僅企業版）
3.8.8 創建數據庫別名（僅企業版）
3.8.9 更改數據庫別名（僅企業版）
3.8.10 刪除數據庫別名
3.9 查詢調優
3.9.1 Cypher查詢選項
3.9.2 查詢性能分析
3.9.3 索引使用
3.9.4 基礎查詢調優舉例
3.9.5 高級查詢調優舉例
3.9.6 USING語句
3.10 執行計畫
3.10.1 執行計畫運算子詳細介紹
3.10.2 Expand
3.10.3 組合運算子
3.10.4 行運算子
3.10.5 更新運算子
3.10.6 最短路徑規劃
第4章 Neo4j程式開發
4.1 Neo4j開發入門
4.1.1 Java嵌入式開發模式
4.1.2 各語言驅動包開發模式
4.2 Java
4.2.1 Java開發前的準備工作
4.2.2 創建Neo4j圖實例
4.2.3 圖數據遍歷功能
4.2.4 數據索引
4.2.5 用戶自訂過程
4.2.6 用戶自訂函數
4.2.7 用戶自訂聚合函數
4.2.8 事務管理
4.2.9 使用Java線上備份Neo4j
4.2.10 使用JMX監控Neo4j
4.3 各語言驅動包開發模式
4.3.1 驅動開發入門
4.3.2 用戶端應用
4.3.3 Cypher語句工作流
4.3.4 數據類型
4.3.5 異常和錯誤處理
4.4 Neo4j
4.4.1 簡介
4.4.2 認證和授權
4.4.3 發現API
4.4.4 Cypher事務API
4.5 其他開發技術介紹
4.5.1 Spring-Data-Neo4j
4.5.2 Spring-Data-Neo4在專案中的部署
4.5.3 使用Neo4j-OGM的物件圖映射
4.5.4 使用JDBC連接Neo4j
4.5.5 JCypher
4.5.6 Groovy＆Grails：Neo4j
4.5.7 Clojure：Neocons
4.5.8 Scala：AnormCypher
4.5.9 JPA：Hibernate
第5章 Neo4j數據庫管理
5.1 部署與配置
5.1.1 系統需求
5.1.2 neo4j
5.1.3 檔位置
5.1.4 重要埠
5.1.5 設置初始密碼
5.1.6 密碼和使用者的恢復
5.1.7 等待Neo4j啟動
5.1.8 使用數據收集器
5.1.9 配置Neo4j連接器
5.1.10 動態設置
5.1.11 事務日誌
5.1.12 安裝證書
5.2 備份與恢復
5.2.1 備份簡介
5.2.2 執行備份
5.2.3 恢復備份
5.3 認證和授權
5.3.1 簡介
5.3.2 內置角色
5.3.3 細細微性存取控制
5.3.4 與LDAP集成
5.3.5 管理過程許可權
5.3.6 相關術語
5.4 安全管理
5.4.1 安全擴展
5.4.2 SSL框架
5.4.3 術語
5.4.4 流覽器憑證處理
5.4.5 安全清單
5.5 監控管理
5.5.1 指標
5.5.2 日誌
5.5.3 查詢管理
5.5.4 事務管理
5.5.5 連接管理
5.5.6 監控因果集群
5.5.7 監控單個數據庫狀態
5.6 性能管理
5.6.1 記憶體配置
5.6.2 索引配置
5.6.3 調整垃圾收集器
5.6.4 Bolt執行緒池配置
5.6.5 Linux檔案系統調優
5.6.6 磁片、記憶體及其他提示
5.6.7 統計和執行計畫
5.6.8 壓縮存儲
5.7 數據庫管理相關工具
5.7.1 導入工具
5.7.2 Cypher
5.7.3 轉存和載入數據庫
5.7.4 解綁核心伺服器
5.7.5 一致性檢查工具
第6章 存儲過程庫APOC
6.1 安裝
6.1.1 APOC核心庫的安裝
6.1.2 APOC完整庫的安裝
6.1.3 配置選項
6.1.4 安裝驗證
6.2 用法
6.2.1 語法
6.2.2 幫助手冊
6.2.3 運行注意事項
6.3 過程和函數
6.3.1 Neo4j運維類
6.3.2 APOC運維類
6.3.3 數據操作類
6.3.4 數據庫集成類
6.3.5 圖操作類
第7章 圖數據科學庫GDS
7.1 簡介
7.2 安裝
7.2.1 支援的Neo4j版本
7.2.2 Neo4j
7.2.3 Neo4j伺服器版
7.2.4 Neo4j企業版
7.2.5 Neo4j
7.2.6 Neo4j因果集群
7.2.7 其他配置項
7.2.8 系統需求
7.3 常見用法
7.3.1 記憶體估計
7.3.2 創建圖
7.3.3 運行演算法
7.3.4 日誌記錄
7.3.5 系統監控
7.4 圖管理
7.4.1 圖目錄
7.4.2 節點屬性
7.4.3 實用函數
7.4.4 GDS庫上的Cypher
7.4.5 匿名圖
7.4.6 管理圖目錄（企業版）
7.5 主要演算法
7.5.1 中心性演算法
7.5.2 社區檢測演算法
7.5.3 相似度演算法
7.5.4 路徑搜索演算法
7.5.5 拓撲鏈路預測演算法
7.5.6 節點嵌入演算法
7.6 機器學習
7.6.1 節點分類管道
7.6.2 鏈路預測管道
7.6.3 管道目錄
7.6.4 模型目錄
7.7 Python用戶端
7.7.1 安裝
7.7.2 Python用戶端的使用
7.7.3 與Cypher
7.7.4 圖對象
7.7.5 演算法執行
第8章 集群技術與Fabric
8.1 因果集群
8.1.1 初識因果集群
8.1.2 操作視圖
8.1.3 因果一致性
8.2 因果集群部署
8.2.1 配置含有單個實例和多副本實例的集群
8.2.2 配置含有核心實例的集群
8.2.3 現有集群添加核心服務節點
8.2.4 現有集群添加輔助服務節點
8.2.5 現有集群剝離輔助服務節點
8.2.6 連接輔助服務節點
8.3 因果集群遷入初始化數據
8.3.1 數據遷入介紹
8.3.2 通過數據庫轉存進行集群數據遷入（離線）
8.3.3 通過數據庫備份進行數據遷入（線上）
8.3.4 使用導入工具進行數據遷入
8.4 因果集群內部成員發現
8.4.1 概述
8.4.2 使用伺服器地址清單進行發現
8.4.3 使用具有多個記錄的DNS進行發現
8.4.4 在Kubernetes中發現
8.5 因果集群內部加密
8.5.1 概述
8.5.2 部署示例
8.6 因果集群內部結構
8.6.1 選舉與領導
8.6.2 領導權均衡
8.6.3 多數據庫與調節器
8.6.4 伺服器端路由
8.6.5 存儲副本
8.6.6 磁片狀態
8.7 Fabric
8.7.1 Fabric概述
8.7.2 Fabric部署示例
8.8 Fabric配置
8.8.1 Fabric數據庫安裝
8.8.2 認證與授權
8.8.3 重要設置
8.9 Fabric查詢
8.10 使用複製命令分片數據
第9章 Neo4j應用案例
9.1 應用案例概述
9.2 欺詐檢測
9.2.1 第一方銀行欺詐
9.2.2 保險欺詐
9.2.3 電子商務欺詐
9.2.4 小結
9.3 科研導圖
9.4 電子郵件監測
9.5 工商企業圖譜
9.6 社交網路
9.7 Neo4j在汽車生產和零件製造業中的作用
9.7.1 汽車企業數據概覽
9.7.2 供應鏈管理
9.7.3 保修分析
9.7.4 客戶360
9.7.5 知識圖譜
9.7.6 真實的案例
第10章 Neo4j高級應用
10.1 Bloom視覺化工具
10.1.1 功能介紹
10.1.2 安裝方法
10.1.3 介面及展示效果
10.1.4 靈活的定制化查詢
10.2 ETL工具
10.2.1 功能介紹
10.2.2 ETL工具的安裝
10.2.3 使用ETL工具從關係數據庫導入
10.2.4 壓縮包版命令列ETL工具的導入
10.3 高級索引
10.3.1 空間索引（Neo4j
10.3.2 自訂中文全文索引
10.4 在Docker環境下部署Neo4j
10.4.1 Docker概述
10.4.2 Docker安裝Neo4j的優點
10.4.3 Docker安裝Neo4j
10.5 在Kuberenetes環境下部署Neo4j
10.5.1 關於Neo4j
10.5.2 Neo4j
10.5.3 配置Neo4j
10.5.4 部署
10.6 Neo4j與圖計算
10.6.1 Neo4j-Spark-Connector
10.6.2 Neo4j-Spark-Connector提供的API
10.7 Neo4j與自然語言處理
10.7.1 計算聚合相關性
10.7.2 將文本數據建模為鄰接圖
10.7.3 載入數據
10.7.4 挖掘單詞之間的關係
10.8 Neo4j
10.8.1 安裝Neosemantics
10.8.2 本體模型與數據模型
10.8.3 使用Tushare獲取數據
10.8.4 對數據進行預處理
10.8.5 將CSV數據導入Neo4j
10.8.6 運行推理查詢
10.9 Neo4j與區塊鏈
10.9.1 比特幣區塊鏈
10.9.2 區塊鏈數據格式
10.9.3 圖數據建模
10.9.4 數據寫入Cypher語句
10.9.5 查詢區塊鏈數據
10.10 Kafka與Neo4j數據同步
10.10.1 Kafka簡介
10.10.2 Kafka安裝運行
10.10.3 Neo4j
10.10.4 從Kafka同步數據到Neo4j
