课程目标

图数据库是大数据时代的高性能数据管理平台,它特别擅长于分析和处理连接的数据(Connected Data),因此在今天的社交网络分析、欺诈检测、即时推荐引擎、主数据管理、知识图谱等众多领域有着广泛的应用前景。 本课程旨在介绍图数据库技术的起源和在大数据时代的优势,以及Neo4j图数据库产品的主要特性和功能。通过开源数据为实例,循序渐进地介绍Neo4j安装和配置、Cypher查询语言、数据导入、图论算法、性能调整、应用开发等图数据库的应用基础。学完本课程,学员将对Neo4j以及图数据库相关理论和实践有完整而且扎实的基础,并有能力完成相关的数据模型设计和应用开发。

适用人群

数据库开发人员、设计人员、架构师;数据分析师、数据科学家;图数据库相关的学生和研究人员。

课程概述

        图数据库是面向大数据时代的高性能数据管理和分析平台。图数据库特别擅长于分析和处理连接的数据(Connected Data),因此在今天的社交网络分析、欺诈检测、即时推荐引擎、主数据管理、知识图谱等众多领域有着广泛的应用前景。

        图数据库的理论基础是图论。与之相比较,关系数据库的理论基础是关系代数。图数据库以节点/顶点(Node / Vertex)和连接节点的边/关系(Edge / Relationship)来描述数据以及数据项之间的关系,是更加符合现实世界中事物及其之间关系的表述方法,因此具有模式简单灵活、易于扩展和演变的优势。特别是Neo4j倡导的本地图数据库(Native Graph),以图的方式存储、处理、查询和展现相关联的数据,实现远超关系数据库的复杂查询处理能力,使其迅速成为各行各业在大数据分析中都会引入和实施的数据库技术平台。

       本课程专注于介绍Neo4j图数据库应用技术。结合图论基础,就图数据库的设计、建模、查询、应用开发等各个领域进行详细的介绍。特别通过对Neo4j图数据库的安装、配置和使用,使用stackoverflow开源数据集,让课程学习者得到图数据库建模、查询和分析的实际体验,并有能力独立地运用相关理论、技术和最佳实践,在实际项目中设计和实现高效、优化、特性丰富的图数据库应用。

       本课程分为若干模块,多数模块均在15分钟左右即可自学完成。其中部分模块会包含子模块,每个子模块的在线学习时间也在15分钟左右。每个模块中除了介绍基础理论、软件产品功能、实践操作演示,也会有问题和自学实践内容,帮助学员在实际操作中获得第一手的经验。完成所有课程模块的在线学习预计需要6 ~ 9个小时,完成课后自学内容预计需要4 ~ 6小时。

        课程大纲:

  • • 大数据时代的特征和挑战
  • • 非关系数据库的出现和类型
  • • 现实世界中的图
  • • 图数据库介绍
  • • Neo4j的本地图数据存储
  • • Neo4j社区版的安装和启动
  • • 图数据库建模基础(3个模块)
  • • 导入数据到Neo4j (2个模块)
  • • Neo4j图数据库查询语言Cypher (10个模块)
  • • 查询调优
  • • 图数据库建模的常见错误
  • • 系统规模和容量估算
  • • Neo4j应用开发概述
  • • 图论算法 (3个模块)
  • • 图数据库的热门应用领域
  • • 总结和展望

        对于课程学习中遇到的问题,以及意见和建议,请随时联系。


课程评价

课程讲师

俞方桦
  • 课程数
    1
  • 学生数
    2

最近学习用户 2人报名试学

  • duke217

  • 俞方桦