图数据库：理论与实践

本书系统论述了图数据库的理论知识与行业应用实践。本书分为理论篇和实践篇，共15章。其中，理论篇包括~8章，由浅入深地介绍了图数据库的概念和底层技术，涵盖主流图数据库的内核与架构设计、图查询语言、图算法、图数据库客户端编程、图数据库服务端编程、图可视化、图数据库选型等内容；实践篇包括第9~15章，介绍了图数据库的行业应用案例，涵盖知识图谱、金融、泛、零售、制造业供应链管理、企业资产管理、生命科学等内容，通过这些案例，进一步启发读者深入思和挖掘潜在的应用场景。针对行业案例，本书费提供详尽的源代码，以便读者动手实践。本书适合数据库应用开发人员、数据库管理人员、数据科学家以及负责数据库选型的技术专家阅读，也适合高等院校数据库专业的高年级本科生和参。

"张晨 创邻科技创始人兼ceo，特聘专家，中国计算机学会（ccf）信息系统专委会执委，北京理工大学校外博导，科技大学（广州）实践副教授、图数据实验室联席主任，正工程师，浙江大学竺可桢学院计算机科学与技术学士、加拿大滑铁卢大学计算机科学博士、麦吉尔大学博士后，图数据库、分布式系统及并行计算领域专家，近20年分布式并行系统研发经历。曾任美国运通大数据科学家、硅谷初创plice machine软件架构师、加拿大初创graph intelligence联合创始人。 吴菁 麦吉尔大学管理信息系统博士，荷兰莱顿大学ict in buine硕士，浙江大学竺可桢学院计算机科学与技术学士。图分析领域专家，现任浙江创邻科技有限公司联合创始人兼coo，加拿大初创graph intelligence联合创始人兼执行董事，近10年图技术商业转化及解决方案咨询落地经验，曾获评创业邦2022值得关注的女创业者。 周研 本科于浙江大学竺可桢学院混合班，博士于浙江大学计算机学院，师从陈纯院士。曾为apache开源项目贡献者，具有10余年大型软件项目的研发和管理经历。图数据库和分布式系统领域的专家，现浙江创邻科技有限公司联合创始人兼cto，承担多个图计算领域省级、市级重大研发专项项目，是图数据库、知识图谱领域外多个标准化委员会成员，主导/参与制定多项行业标准。" 精彩书评： "图数据库是一个飞展的领域。图数据库：理论与实践从图数据库的存储结构、分布式处理技术、查询语言、算法和应用案例等方面展开了讨论，并给出了基于galaxybae 的编程实例，为图数据库开发者提供了全面且系统的学资料。 陈文光 清华大学教授，技术研究院院长 图数据库：理论与实践是一本引人入胜的作品，为读者提供了深入理解和掌握图数据库的宝贵机会。无论你是学术界的研究者、产业界的数据科学家，还是对数据库技术感兴趣的初学者，本书都是一本不可或缺的指南。作者以其在图数据库galaxybae 上的开发与搭建经验为基础，用清晰、通俗的语言阐释了图数据库、图计算、图学等核心理论，同时提供了知识图谱、金融、泛等领域的丰富实践案例，帮助读者将理论知识转化为实际应用的技能。通过这本书，你将领略到图数据库的无限潜力，掌握构建和优化图数据库系统的关键策略。无论你是在探索学术前沿还是寻求解决实际业务挑战，这本书都将为你开拓思路。 邹磊 北京大学王选计算机研究所教授 图数据库：理论与实践一书针对图数据库系统的与应用进行了系统的介绍。全书内容翔实，涵盖了图数据库的核心功能；案例丰富，结合典型应用场景介绍了图数据库的应用落地。本书是一本的兼顾了介绍与应用展示的图数据库专业图书，对图数据库的学者、实践者均有重要的参价值。 肖仰华 复旦大学计算机科学技术学院教授 图数据库：理论与实践一书不仅深入剖析了图数据库的核心和技术实现，而且在知识图谱应用方面提供了很有价值的见解和案例分析。通过阅读，我们不仅能够理解图数据库在知识图谱构建和管理中的关键作用，还能够学到如何高效地利用图数据库解决其他的实际问题。特别是书中对于各种图数据库产品，包括galaxybae的详细介绍和评估，为我们在选择合适的图数据库技术时提供了宝贵的参。无论是在知识图谱的构建、数据整合还是智能分析应用中，这本书都是一部的参资料。 陈华钧 浙江大学计算机科学与技术学院教授 作为图数据研究工作者，我强烈建议所有对图数据库感兴趣的朋友阅读这本图数据库：理论与实践。毫不夸张地说，这是一本具备系统化理论深度、涵盖广泛应用场景和丰富案例、兼顾理论与实践的图数据库图书。本书既从理论层面讲解了图数据库的概念和底层技术，包括主流图数据库内核与架构设计、图查询语言、图算法等内容，又通过知识图谱、金融、泛、零售、制造业供应链管理、企业资产管理、生命科学等行业的丰富案例，让读者深入了解图数据库的实际应用场景。此外，针对每个案例，本书还费提供详尽的源代码，便于读者动手实践。因此，无论您是新手还是专家，都可以通过阅读本书探索图数据库的无穷奥秘！ 杨洋 浙江大学计算机科学与技术学院副教授，人工智能系主任 图结构表达能力强且应用广泛。来，由于图计算、知识图谱和图学等新兴技术的兴起，图数据库备受学术界和界的关注。作为打年的数据库老兵，也是全球领先的图数据库galaxybae 的主要研发人员，本书作者系统、全面地介绍了图数据库的基础理论和应用实践。值得一提的是，本书不仅涵盖了图数据库的定义、分类和主流数据库的介绍等，而且详细揭露了内核设计和架构，并对技术选型和评测进行了全面细致的分析。此外，本书涵盖的应用领域之广也是靠前的，不仅包括金融和泛政务，还包括智能制造、企业资产管理等。对于图数据库乃至图计算的从业者，本书是的参书。 王昊奋 同济大学百人计划特聘研究员 本书作者张晨博士、吴菁博士、周研博士是数据库领域的行业知名专家和科技创业先锋，团队在图数据管理、计算与学等方向有着十多年的研发经验。本书比较全面地介绍了图数据库的基础理论、前沿技术和系统，以及多个行业的应用案例。更难能可贵的是，作者开源了本书中大量应用案例的代码。对图数据库感兴趣的在校和科技工作者来说，本书是非常好的学读物。 王辉 西安交通大学自动化科学与工程学院教授 在这个信息化快展的时代，图计算已成为处理复杂数据结构和关系的关键技术。图数据库：理论与实践一书精心阐述了图数据库的核心，特别是图算法部分，提供了深入的技术解析和实践指导。通过阅读，读者不仅能够掌握图数据库的技术，还能了解如何有效应用这些算法解决现实世界的问题。书中的案例分析和实际应用示例尤其宝贵，它们直观地展示了图算法在多个领域，如社交网络分析、系统和知识图谱中的实际应用。对于希望深入了解图计算和图算法的学者、研究人员和实践者，本书提供了宝贵的学材料和实践经验。 陈红阳 之江实验室图计算研究中心副主任 来，图数据库作为充满活力的新领域，拥有的巨大潜力有待挖掘。本书内容翔实，配有丰富的图表和生动的案例，对图数据库领域的方方面面进行了全景式的介绍，讲解细致，理论与实践并重。更可贵的是，本书还结合社会真实需求，阐述了图数据库如何赋能企业和，是了解、迈入图数据库领域的指南，令人受益匪浅。 李佳 科技大学（广州）数据科学与分析学域助理教授，图数据实验室联席主任 面对益复杂的数据结构和庞大的数据集，查询能对我曾是一项巨大的挑战。幸运的是，如今有一门技术解决了当年的难题——图数据库。这本书回答了我曾对图数据库的疑惑，帮助我理解这一领域的基本知识，了解行业应用。我坚信图数据库将为未来的数据管理和分析领域带来的变革。我真诚希望这门技术能够蓬勃发展，为更多的人解决复杂数据问题提供帮助。如果你正渴望深入了解图数据库，请毫不犹豫地翻开它，探索图数据库的无限潜力。 杨文艳 金融电子化杂志社执行董事 图数据库：理论与实践全面且深入地探讨了图数据库的理论基础和实践应用，为我们制定相关技术标准提供了宝贵的参材料。本书对图数据库内核、查询语言、图算法和图数据库选型标准的详细介绍，不仅有助于我们深入理解图数据库技术的本质，还有助于推动行业标准的制定。特别是本书对图数据库在多个领域的应用案例，如知识图谱、金融和泛，为我们提供了行业标准制定的现实场景。此外，本书对图数据库技术发展前沿的分析，对于我们把握技术发展趋势具有重要意义。 魏凯 中国信息通信研究院人工智能创新中心负责人、云计算与大数据研究所副所长 图是表达关联数据直观的数学模型。随着企业数字化转型的深入，图数据库在未来的信息基础设施构建方面将发挥更大的价值。本书从图数据库的理论到实践，提供了详细的分析，为对图数据库感兴趣的读者提供了很好的参，值得阅读。 吕韬 中国软件评测中心信息技术发展应用研究测评事业部技术师 本书深入浅出、十分详尽地讲解了图数据库——大数据时代利器的基础和实践案例，无论是新手入门还是作为工具书，抑或用来开阔视野、激发场景产品创新，都值得阅读。对于正在或即将开展图数据库领域学和研究的朋友，本书非常值得学和收藏。 罗晓峰 中国农业银行研发中心 正如oracle、myql 等关系数据库在传统信息时代和互联网时代中的基础地位，图数据库已成为万物互联和人工智能时代的底层基础设施。我们非常看好这一领域的发展。本书作者之一张晨博士是图技术领域的先驱，一直奋战在国产图数据库创新发展的一线。本书凝聚了作者丰富的理论知识和实践经验，不仅是关键前沿技术的应用指南，而且是我国大数据基础软件自主可控进程的重要理论基石。 马嘉辉 中国银河银行部信息技术行业组监 本书是图技术领域非常值得学的入门和精进宝典，系统地介绍了图数据库、图计算引擎、图查询语言、图可视化技术、图算法和典型应用场景，深入浅出地讲解了整个技术栈的全貌。本人从事图相关工作已近10 年，还是次读到如此全方位介绍和技术剖析深度的行业图书。无论是作为高校的入门教材，还是专业技术人员的参书，都值得一读，定会常读常新！ 张晨逸 华为云图引擎服务（ge）监、技术专家 一直以来，关系数据库都是行业应用软件的支撑主体。随着信息化技术发展和客户需求变化，图数据库已成为新的支撑台。图数据库：理论与实践正是一本应对这一转变所带来的新技能需求的教材。本书通过详尽的理论阐述和丰富的实际案例，帮助工程师快速掌握图数据库技术，补充新技能。对于那些追求专业成长的软件开发者来说，本书是理解图数据库并将其应用于实际项目的宝贵学材料。希望通过本书的学，技术工作者能得到更大的帮助和提升。 左春 中科软科技股份有限公司裁 图数据库：理论与实践深入探讨了图数据库的理论和实践，为读者提供了丰富的知识和实用，特别是在通过非结构化数据处理获取推理能力的任务方面有翔实的阐述。作者用通俗易懂的语言解释了复杂的概念，并通过丰富的实例展示了如何应用这些知识解决实际问题。无论你是初学者还是专业人士，本书都将为你带来宝贵的启示和指导。特别值得一提的是，本书还涵盖了图数据库在社交网络分析、系统、知识图谱等领域的应用案例，对于从事相关行业的人士来说尤为具有价值。 李明洹 科大讯飞认知图谱应用创新中心主任 作为一本由图数据库产品的创始团队所著的图书，不仅有扎实的理论基础，还有多个领域的实践经验结。这本书值得我们细细品读，相信大家可以从中获益良多。几年前，我们曾在一些海量数据下的业务场景中与创邻的galaxybae 进行过深度合作，对产品的优越能赞赏有加。即使在大模型席卷宇宙的背景下，基于图的知识图谱等仍然因其结构化和决断的知识表示形式、能够提供准确且明确的知识、具有强大的符号推理能力以及能够生成可解释的结果等特点而显得至关重要。而一个强大的图数据库和计算引擎则是支撑其发展关键所在。祝贺这本书的出版，对张晨团队为行业所做出的贡献表示赞赏。 叶新江 每互动cto 常言道，道高一尺魔高一丈。这句话用在我们风控和反欺诈领域再合适不过。欺诈者的技术手段越来越优选，作案手法也越来越，利用传统的统计学方法往往会有很多“漏网之鱼”。我们在实践中发现，结合图计算技术能大大提升召回率，帮助客户显著降低欺诈损失。但是很多时候，都需要花大量的时间去摸索使用方法。图数据库：理论与实践一书的出版，填补了这方面的空白，既有深入的理论基础，又有作者多年服务各行各业客户的实践经验，非常值得一读！ 张新波 同盾科技联合创始人 万物互联的数字经济时代推动了图技术的崛起。图技术涵盖了图数据管理和分析，专注于研究客观世界中实体之间的关系，处理大规模异构数据，展现出强大的应用潜力。图计算、图学、图数据库等与图技术相关的前沿技术正益融合，成为人工智能领域的新热点。图数据库：理论与实践为读者提供了深入了解图数据库的机会，帮助读者全面理解图数据库的核心概念和行业实践。作者在书中深入探讨了图数据库的基本，包括数据建模、查询语言和能优化等。此外，本书还包括丰富的实际案例，帮助读者将理论知识应用到实际问题中。作为专注于大数据实时智能基础软件及行业解决方案公司的创业者，我强烈建议我们的团队以及所有对图数据库感兴趣的从业者阅读。 王新宇 邦盛科技ceo 图数据库是一种专门用于存储和管理图数据结构的数据库，它能够高效地处理复杂的关系和层次结构。相比于传统的关系数据库，图数据库具有更高的灵活和可扩展，能够更好地满足数据存储和管理的需求。图数据库：理论与实践是创邻科技创始人张晨等技术精英倾力打造的一本介绍图数据库的力作。本书详细阐述了图数据库的数据模型、存储结构、查询语言等内容，并结合实际案例，深入剖析了图数据库在社交网络、系统、金融风控等领域的应用。对于从事大数据、数据仓库、数据挖掘等相关领域的人员，本书都具有很高的学价值。 张文军 同创伟业合伙人 图数据库发展的重点是以用户需求为中心强化产品技术和完善生态。未来技术趋势为图htap、graphai、graph 联邦学、大规模图数据分布式管理、图数据库处理时序数据等。本书从金融、社会治安、制造业供应链、电力、生命科学等行业入手分析了典型案例，理论与实践相结合，值得关注数字新经济的朋友们深度阅读。 迮钧权 达晨财智业务合伙人"

理论篇

章初识图数据库/3

1.1图数据库的发展背景/3

1.1.1什么是图/5

1.1.2理解图的手段：图分析/7

1.2图技术/10

1.2.1图计算引擎/10

1.2.2图数据库/11

1.2.3图可视化/13

1.3图数据库技术的优势/15

1.4图数据库的分类/22

1.5图数据库的应用场景/25

1.6图数据库与知识图谱/32

1.7图技术的发展趋势/32

1.8本章小结/35

第2章主流图数据库的内核与架构设计/37

2.1图数据库内核设计的关键目标/37

2.1.1索引邻接/38

2.1.2图数据库内核的分类/38

2.2实现索引邻接的技术方案/40

2.2.1使用数组结构存储/40

2.2.2使用链表结构存储/41

2.2.3使用lsm树或其他键值形式存储/42

2.2.4优化之路/44

2.3neo4j/45

2.3.1neo4j存储结构/45

2.3.2neo4j事务/47

2.3.3neo4j集群/48

2.4janusgraph/50

2.4.1janusgraph存储结构/50

2.4.2janusgraph事务/53

2.4.3janusgraph架构/53

2.5galaxybase/54

2.5.1galaxybase系统架构/55

2.5.2galaxybase分布式图存储/56

2.5.3galaxybase分布式图计算/58

2.5.4galaxybase高能图展示/61

2.6本章小结/62

第3章图查询语言/63

3.1图查询语言一览/63

3.2cypher/65

3.2.1cypher简介/65

3.2.2cypher使用场景/66

3.2.3cypher特/75

3.3本章小结/81

第4章图算法/82

4.1图算法概述/82

4.2寻路算法/83

4.2.1数据准备/84

4.2.2算法介绍/85

4.3中心算法/97

4.3.1数据准备/97

4.3.2算法介绍/98

4.4社区检测算法/110

4.4.1数据准备/111

4.4.2算法介绍/112

4.5相似度算法/122

4.5.1数据准备/123

4.5.2算法介绍/124

4.6图模式匹配算法/132

4.6.1环路匹配/133

4.6.2路径匹配/134

4.6.3复杂子图/136

4.7图嵌入算法/138

4.8图神经网络算法/144

4.9分布式并行图计算/153

4.9.1分布式图计算框架/153

4.9.2分布式图计算面临的挑战/155

4.10图算法的综合应用/157

4.10.1标准图算法的应用/158

4.10.2定制化图算法的应用/161

4.11本章小结/163

参文献/164

第5章图数据库客户端编程/166

5.1概述/167

5.2驱动模式/168

5.2.1java/169

5.2.2python/175

5.2.3go/180

5.3restfulapi/185

5.3.1登录/185

5.3.2图列表查询/186

5.3.3图模型作/187

5.3.4点作/192

5.3.5边作/198

5.3.6遍历作/201

5.3.7执行cypher语句/203

5.4本章小结/204

第6章图数据库服务端编程/205

6.1概述/205

6.2galaxybaseparapi

简介/207

6.3par的使用方法/208

6.4par的自定义函数/209

6.4.1自定义非聚合函数/209

6.4.2自定义聚合函数/210

6.5par的自定义过程/212

6.5.1自定义本机过程示例/212

6.5.2自定义集群过程示例/213

6.6par的自定义过程封装/215

6.6.1parkit/215

6.6.2traversalapi/222

6.7par管理接/226

6.7.1查询/226

6.7.2删除/227

6.8本章小结/228

第7章图可视化/229

7.1图可视化在不同领域的应用/229

7.2通用图可视化工具/230

7.3图可视化框架/236

7.4基于图数据库的可视化台/242

7.5galaxybasestudio图可视化台/243

7.5.1创建图项目/243

7.5.2图项目管理/250

7.5.3数据源管理/252

7.5.4图可视化分析/253

7.5.5用户管理/273

7.5.6图挖掘/274

7.6本章小结/275

第8章图数据库选型/276

8.1图数据库的应用场景/276

8.1.1图分析需求：oltp还是olap/276

8.1.2图数据特点/278

8.2图数据库的存储架构/280

8.3图数据库的能/280

8.3.1导入能/281

8.3.2查询能/282

8.3.3图算法能/283

8.3.4正确验证/285

8.4图数据库的功能/286

8.4.1基础图数据库功能/286

8.4.2高阶图数据库功能/289

8.4.3可视化分析与查询/290

8.5图数据库选型基准测试/291

8.6图数据库选型测试方案样例/296

8.6.1测试说明/296

8.6.2测试用例/297

8.7本章小结/320

实践篇

第9章知识图谱/323

9.1背景/323

9.2影视知识图谱/324

0章金融/333

10.1信用卡申请反欺诈/333

10.2小贷风控/339

10.3反洗钱/346

1章泛/353

11.1社会治安/353

11.2疫情控/359

11.3电力调度/362

11.4武器设备管理/365

2章零售/369

12.1商品/369

12.2社交网络营销/376

3章制造业供应链管理/382

13.1供应链风险管理/382

13.2物流管理/393

4章企业资产管理/400

14.1网络安全/400

14.2权限管理/404

14.3设备资产管理之智能运维/409

5章生命科学/414

15.1农业育种/414

15.2新药研发/418