NEO4J 图数据库怎样解决STEP BY STEP
NEO4J 图数据库怎样解决STEP BY STEP，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
本来想收笔，开过社交网络在风控中的应用的会后，提到了NEO4J 在更新数据库的时候，会比较慢，当然一般的操作流程是，通过传统数据库查找相关信息后，在根据主键查找NEO4J 的数据，保证查询的速度。隐约记得 NOE4J 是支持索引的，但由于NEO4J 和传统数据库是非常不一致的，所以对索引能否提高查询和更新的速度这方面是需要验证。
本着这个想法，开始做这方面的研究，NEO4J 官方是非常肯定，INDEXES 在一个节点中，是可以加速相关和改善性能的。通过INDEX 在 MATCH WHERE IN 这三种COLUMNS中的应用来提高 NEO4J 的相关方面的速度。
但NEO4J 明显和传统数据库在结构设计上的不同，在创建索引的时候也有所体现.
在图数据库中需要理解三个模块， 节点，关系，标签。
什么是标签，在NEO4J 中 标签可以理解为表，但也不一样，暂时这样理解，因为标签内的节点可以看做一个组
什么是节点： 节点记录着属性，一个节点可以记录多个属性，所以我们理解节点，是行的概念
属性名： 列（不解释了）
这里混乱的就是，表，的概念，按理说一个表有行，而这行信息必然属于这个表，但是在NEO4J 中 节点（行），可以拥有多个标签，也就是这一行可能属于多个表（暂时这样理解，有好的理解方式在改正）。所以就牵扯出关系。
关系就可以理解为传统的主外键之间的联系，但不完全，这里仅仅有关系，没有谁要服从谁的概念。
好吧我知道，说到这里，基本上脑子已经是乱乱的。
下面是一个不和任何传统数据库之间有联想的方式对NEO4J 数据库中的东西进行的总结。
节点，关系和属性是图数据库重要组成部分
节点和关系都包含属性
关系连接节点
属性是键值对
节点用圆圈表示，关系用方向键表示。
关系具有方向：单向和双向。
每个关系包含"开始节点"或"从节点"和"到节点"或"结束节点"
回到具体的工作，下面是一条语句，需要我们
MATCH (e1:Borrower{ApplicationNO_ID:"rt-996899991"}),(e2:borrower) where e1<>e2 and e1.Phone =e2.Phone Merge (e1)-[:`电话=`{Role:'9999999999'}]->(e2)
(数据已经脱敏，都不是真实数据)
大致意思是 E1节点的数据 和 E2 节点的数据去重，然后发现电话相同的情况下，建立一个E1到E2节点的关系，而我们都知道，E1 不等于E2的数据，是要进行 NESTLOOP的操作，必定快不了，而每次更新数据，这么来，必然很慢，实测数据（数据量较少） 在 700-900MS 左右。
NEO4J ，在数据类（表设计）和 查询关系的建立比传统数据库要更烧脑，所以不良好的设计，也会造成问题。
以上已经添加索引了,在 E1 E2 节点中的 PHONE 属性。 但实际上没有帮助，问题在于数据的搜索是节点是所有的属性进行比对，E1 和 E2 中只要有一个属性不同就被挑选出来（这有点类似全行全表扫描），然后还要挑拣出数据中 电话号码相同的情况。然后CREATE 一个关系。
以上这样的逻辑，基本上在大部分数据库中的逻辑查询都是很难搞的。必然牵扯全表扫描。
所以目前两种方法可行， 1 在传统数据库中进行数据的过滤，直接将这样的数据过滤出来，直接插入到 NEO4J中。
2 可以尝试REDIS 将两个节点的数据上传，进行REDIS 之间的KEY VALUE的比对，终究内存数据库比所有数据库的速度都快。
关于NEO4J 图数据库怎样解决STEP BY STEP问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注行业资讯频道了解更多相关知识。
