一.基础原理模块
1.图数据库的简单概念
图数据库出现是更符合人类社会复杂关系模型，任何结构或者概念，都可以分解成相互关联的部分。
图表（graph）是现实中的离散对象，图之间以关系的形式连接。
节点在数学重点定义是两条或多条边相交的点（Vertex）。
关系在数学的定义即边（Edge）。
图数据库是依赖于关系构建的数据，相比传统的关系型数据库，表间的关系建立在外键或外处理上（MapReduce），图数据库是通过节点和关系的简单抽象组成连接的结构。
2.Neo4j的基础属性
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+ Nodes（节点） 相当于图中的顶点（Vertex）
+ Relationships（关系） 相当于图中的边（Edge）
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+ Labels（标签）
+ Properties（属性）
节点（Nodes），在数据库使用中，可以用来表示对象(Objects)或者实体(Entities)，并且 节点可以打标签（Labels）；另外 节点必须存在属性（Properties），如果将节点以对象来理解，对象存在属性，自然是正常的；节点间通过属性产生联系，这个联系就是关系（Relationships）。
–注： 图中节点可以不需要属性存在，但是没有属性存在的节点，在图数据库中毫无意义，所以笔者认为图数据库中设计节点是必须存在属性。
标签（Labels）， Labels是对应节点的集合，例如， 传统数据库中，导演表，演员表， 其中徐峥在两表中给有一条数据，两者之间没有联系（或通过Person表的id ，导演表的person和演员表的person是同一个建立关系），而图中，导演，演员，person都是徐峥节点的一个标签，徐峥是 对象/实体。
关系（Relationships）， 关系必须有类型(Type) ，必须有方向（Direction）。举个例子， ‘文牧野’是’我不是药神’的导演， 方向是’文牧野’指向’我不是药神’，类型是’导演’。
没有类型和方向，关系无法得到阐释。
关系属性（Relationship properties），关系此时用于表达特定属性的属性， 关系属性必须有类型&方向，另外可能存在属性（Properties），例， ‘文牧野’在2018年7月导演了电影’我不是药神’。 关系是导演，属性是 ‘在’（since），此时的表示着 导演这个行为发生在 2018年7月。
多重关系（Multiple relationships），多重关系基础依然是关系，所以 _必须有类型&方向，可能存在属性，节点可以共享多个关系。_如下图
3.图的遍历（Traversing a graph）
定义三种关系 1.Walk（步进） 2.Trail（轨迹） 3.Path（路径）
Walk 即通过边（即关系）从A节点点到达B节点。
Trail即每次步进后形成的轨迹。
Path即A节点到达B节点，节点不重复的轨迹。
对于遍历可以研究 最短路径，深度/广度遍历，最长路径，哈密顿路径等， 这里不赘述。
Original: https://blog.csdn.net/Piteover/article/details/123280944
Author: Piteover
Title: Neo4j 入门学习 1 基础知识模块
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