Einführung in Neo4j

Hauptmerkmale

• Native Graph-Datenbank
• Speichert Daten in Form von Knoten, Kanten und deren Eigenschaften
• Optimiert für die Traversierung von Pfaden
• Optimiert für Graphalgorithmen
• On-Premise und als Cloud-Dienst verfügbar

Anwendungsbeispiele

• Lieferketten
• Materialflüsse
• Soziale Netzwerke
• Empfehlungssysteme
• Betrugserkennung
• Netzwerk- und IT-Management

Technologie

Implementierung

• Implementierung in Java, läuft auf der Java Virtual Machine (JVM)
• Datenspeicherung erfolgt in einem nativen Graphformat
• Vermeidet dadurch Verbundoperationen
• Unterstützung von Indizes für schnelle Suchen
• Unterstützt ACID-Transaktionen für Zuverlässigkeit und Datenkonsistenz

Modellierungskonzepte

• Knoten (Nodes): Repräsentieren Entitäten (z.B. Personen, Orte, Produkte)
• Kanten (Relationships): Repräsentieren Verbindungen oder Beziehungen zwischen Knoten (z.B. „kennt“, „gekauft“)
• Eigenschaften (Properties): Key-Value-Paare, die Details über Knoten und Kanten speichern

Abfragesprache Cypher

Überblick

• Deklarative Abfragesprache für Neo4j
• Ähnlich zu SQL, aber für Graphen optimiert
• Pfadbasierte Datenabfrage

Beispiel

  MATCH (a:Person)-[:FREUND_VON]->(b:Person)
  WHERE a.name = 'Alice'
  RETURN b

Vorteile

• Lesbar und intuitiv gestaltet
• Pfadausdrücke / Pfadmuster