Neo4j 图数据库中国团队为你服务

[shinyzhu]

各位好，我是来自 Neo4j 的 Developer Advocate ，入职公司半年多了，值此新年之际跟大家打个招呼。欢迎有需求的伙伴联系。

我负责的工作是开发者社区，帮助大家学习和上手 Neo4j ，欢迎大家来参加我们的技术分享会。

另外国内团队有销售、市场、咨询工程师以及合作伙伴和云计算合作等，整个团队也是 2021 年刚组建，希望大家多多关注。

[q474818917]

能聊聊这个产品的使用场景吗

[NCZkevin]

@q474818917 知识图谱很多都是用 neo4j ,不过大公司基本最后都自研图数据库了

[ursash]

稍微研究了一下，感觉太复杂了

[geekyouth]

开发者社区，发个地址呀

[louhubiao]

菜鸟提问，知识图谱有具体的落地场景吗，我理解使用数据表 join 一下也是可以的，一般不需要很多跳来进行查询，如果需要分析用户足迹的话会选用复杂结构+自定义函数来定制化解决，维护图数据库的数据结构又很比较费力😅

[484A4B]

支持一下

[Akiya]

TigerGraph 开发者表示支持

[liuzhaowei55]

风控，征信相关行业使用还挺多的

[nicolerobin]

关注

[darkengine]

@louhubiao 有些场景如果用关系型数据库模拟的话，无法确定 join 的次数

[OliverDD]

你们的 spark connector 是我艰难找到的 spark3 datasource api v2 的🤣感谢你们，我的毕设有参考项目

[shinyzhu]

@q474818917 我其实入职之前才恶补图数据库。哈哈。

我觉得使用场景蛮多的，我有个视频讲了 4 类图应用场景：
要关注数据之间的关系；
数据实体之间有很多自引用；
要关注不确定深度的探索；
要关注实体之间的路径。

基本上以这几类问题就可以用图数据库来解决。

[shinyzhu]

@NCZkevin 哈哈是的。所以竞争还蛮激烈的。

[shinyzhu]

@ursash 可以讲讲在哪里觉得复杂了？我觉得图这种结构在设计表达和可视化方面都更简单和容易理解。

[shinyzhu]

@geekyouth community.neo4j.com 哈哈。国内的还在准备中。现在有微信群，和一些合作的社区站点。

[shinyzhu]

@louhubiao 知识图谱是蛮复杂的，我也理解的不多。重点还是知识内容之间的不确定关联深度，图数据库在建模和创建数据时就存好了关系，这样查询的时候就能很快出来。知识图谱一般还会做探索和隐含关系查询，这个也是图数据擅长的地方。

[shinyzhu]

@liuzhaowei55 同意。

其实我们也很难，很多新客户要案例，但是很多现在去客户不愿意分享使用案例，因为都用在核心系统上的。

[shinyzhu]

@OliverDD 这个在开发者文档网页上有。不过导航确实要优化。我们最近在做开发者落地页的优化，后续会更清晰。

[Dlin]

入职现在公司，看到公司原有项目使用了这个数据库。还需要学习学习。

[shinyzhu]

@Dlin 加油，有任何问题回来交流：）

[ursash]

@shinyzhu 求微信群，我最近在 udemy 上学了一门 neo4j 的课，想看看大家实际都用来做什么

[shinyzhu]

@ursash 我的微信就是 ID ，可以拉进群。

[iblessyou]

我们项目在用，我简单接触过，
目前对数据的批量导入导出不清楚，之前别人说是用 excel 处理，好像比较麻烦，不知道有什么好方法
还有就是那个浏览器操作工具不方便，需要有点击数值直接就可以修改的方法，而不是去写语句更新

[shinyzhu]

@iblessyou 数据导入有很多方式：
load csv 的方式适合小型的，数据量比较小的场景（最多 1 千万条记录）。
还有 neo4j-admin 命令行工具用来批量导入。
另外还有 Kettle 的导入支持，跟 neo4j-admin 一样可以用来增量导入。

Browser 其实是查询和可视化的工具，更新确实需要通过语句来进行，而不是可视化的时候直接来操作。这个倒是一个新的点。

[iblessyou]

@shinyzhu 可视化工具导入导出，修改删除，想着应该不是太困难吧。希望还是能降低上手难度
视图库通常不只开发用，还有很多几乎没什么门槛招的维护人员。