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| 本文来自于cnblogs，本文主要介绍了属性图的组成部分，属性图模型的基本概念，图形中遍历的路径，Neo4j的模式等，希望能对您有所帮助。 |
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在深入学习图形数据库之前，首先理解属性图的基本概念。一个属性图是由顶点（Vertex），边（Edge），标签（Lable），关系类型和属性（Property）组成的有向图。顶点也称作节点（Node），边也称作关系（Relationship）；在图形中，节点和关系是最重要的实体，所有的节点是独立存在的，为节点设置标签，那么拥有相同标签的节点属于一个分组，一个集合；关系通过关系类型来分组，类型相同的关系属于同一个集合。关系是有向的，关系的两端是起始节点和结束节点，通过有向的箭头来标识方向，节点之间的双向关系通过两个方向相反的关系来标识。节点可有零个，一个或多个标签，但是关系必须设置关系类型，并且只能设置一个关系类型。Neo4j图形数据库的查询语言是Cypher，用于操作属性图，是图形语言中事实上的标准。
一、图形数据库的基本概念
Neo4j创建的图（Graph）基于属性图模型，在该模型中，每个实体都有ID（Identity）唯一标识，每个节点由标签（Lable）分组，每个关系都有一个唯一的类型，属性图模型的基本概念有：
实体（Entity）是指节点（Node）和关系（Relationship）；路径（Path）是指由起始节点和终止节点之间的实体（节点和关系）构成的有序组合；
每个实体都有一个唯一的ID；
每个实体都有零个，一个或多个属性，一个实体的属性键是唯一的；
每个节点都有零个，一个或多个标签，属于一个或多个分组；
每个关系都只有一个类型，用于连接两个节点；
标记（Token）是非空的字符串，用于标识标签（Lable），关系类型（Relationship Type），或属性键（Property
Key）；
标签：用于标记节点的分组，多个节点可以有相同的标签，一个节点可以有多个Lable，Lable用于对节点进行分组；
关系类型：用于标记关系的类型，多个关系可以有相同的关系类型；
属性键：用于唯一标识一个属性；
属性（Property）是一个键值对（Key/Value Pair），每个节点或关系可以有一个或多个属性；属性值可以是标量类型，或这标量类型的列表（数组）；
二、图形示例
在下面的图形中，存在三个节点和两个关系共5个实体；Person和Movie是Lable，ACTED_ID和DIRECTED是关系类型，name，title，roles等是节点和关系的属性。
实体包括节点和关系，节点有标签和属性，关系是有向的，链接两个节点，具有属性和关系类型。
1，实体
在示例图形中，包含三个节点，分别是：
包含两个关系，分别是：
两个关系类型：ACTED_IN和DIRECTED，
两个关系：连接name属性为Tom Hank节点和Movie节点的关系，连接name属性为Forrest
Gump的节点和Movie节点的关系。
其中一个关系如下图：
2，标签（Lable）
在图形结构中，标签用于对节点进行分组，相当于节点的类型，拥有相同标签的节点属于同一个分组。一个节点可以拥有零个，一个或多个标签，因此，一个节点可以属于多个分组。对分组进行查询，能够缩小查询的节点范围，提高查询的性能。
在示例图形中，有两个标签Person和Movie，两个节点是Person，一个节点是Movie，标签有点像节点的类型，但是，每个节点可以有多个标签。
3，属性（Property）
属性是一个键值对（Key/Value），用于为节点或关系提供信息。一般情况下，每个节点都由name属性，用于命名节点。
在示例图形中，Person节点有两个属性name和born，Movie节点有两个属性：title和released，
关系类型ACTED_IN有一个属性：roles，该属性值是一个数组，而关系类型为DIRECTED的关系没有属性
三、遍历（Traversal）
遍历一个图形，是指沿着关系及其方向，访问图形的节点。关系是有向的，连接两个节点，从起始节点沿着关系，一步一步导航（navigate）到结束节点的过程叫做遍历，遍历经过的节点和关系的有序组合称作路径（Path）。
在示例图形中，查找Tom Hanks参演的电影，遍历的过程是：从Tom Hanks节点开始，沿着ACTED_IN关系，寻找标签为Movie的目标节点。
遍历的路径如图：
四、图形数据库的模式
Neo4j的模式（Schema）通常是指索引，约束和统计，通过创建模式，Neo4j能够获得查询性能的提升和建模的便利；Neo4j数据库的模式可选的，也可以是无模式的。
1，索引
图形数据库也能创建索引，用于提高图形数据库的查询性能。和关系型数据库一样，索引是图形数据的一个冗余副本，通过额外的存储空间和牺牲数据写操作的性能，来提高数据搜索的性能，避免创建不必要的索引，这样能够减少数据更新的性能损失。
Neo4j在图形节点的一个或多个属性上创建索引，在索引创建完成之后，当图形数据更新时，Neo4j负责索引的自动更新，索引的数据是实时同步的；在查询被索引的属性时，Neo4j自动应用索引，以获得查询性能的提升。
例如，使用Cypher创建索引：
CREATE INDEX
ON :Person(firstname)
CREATE INDEX ON :Person(firstname, surname) |
2，约束
在图形数据库中，能够创建四种类型的约束：
节点属性值唯一约束（Unique node property）：如果节点具有指定的标签和指定的属性，那么这些节点的属性值是唯一的
节点属性存在约束（Node property existence）：创建的节点必须存在标签和指定的属性
关系属性存在约束（Relationship property existence）：创建的关系存在类型和指定的属性
节点键约束（Node Key）：在指定的标签中的节点中，指定的属性必须存在，并且属性值的组合是唯一的
例如，使用Cypher创建约束：
CREATE CONSTRAINT
ON (book:Book) ASSERT book.isbn IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT ON (book:Book) ASSERT exists(book.isbn);
CREATE CONSTRAINT ON ()-[like:LIKED]-() ASSERT
exists(like.day);
CREATE CONSTRAINT ON (n:Person) ASSERT (n.firstname,
n.surname) IS NODE KEY; |
3，统计信息
当使用Cypher查询图形数据库时，Cypher脚本被编译成一个执行计划，执行该执行计划获得查询结果。为了生成一个性能优化的执行计划，Neo4j需要收集统计信息以对查询进行优化。当统计信息变化到一定的赋值时，Neo4j需要重新生成执行计划，以保证Cypher查询是性能优化的，Neo4j存储的统计信息包括：
The number of nodes with a certain label.
Selectivity per index.
The number of relationships by type.
The number of relationships by type, ending or starting
from a node with a specific label.
默认情况下，Neo4j自动更新统计信息，但是，统计信息的更新不是实时的，更新统计信息可能是一个非常耗时的操作，因此，Neo4j在后台运行，并且只有当变化的数据达到一定的阈值时，才会更新统计信息。
Neo4j keeps the statistics up to date in two different
ways. For label counts for example, the number is
updated whenever you set or remove a label from a
node. For indexes, Neo4j needs to scan the full index
to produce the selectivity number. Since this is potentially
a very time-consuming operation, these numbers are
collected in the background when enough data on the
index has been changed.
Neo4j把执行计划被缓存起来，在统计信息变化之前，执行计划不会被重新生成。通过配置选项，Neo4j能够控制执行计划的重新生成：
dbms.index_sampling.background_enabled：是否在后台统计索引信息，由于Cypher查询的执行计划是根据统计信息生成的，及时更新索引的统计数据对生成性能优化的执行计划非常重要；
dbms.index_sampling.update_percentage：在更新索引的统计信息之前，索引中有多大比例的数据被更新；
cypher.statistics_divergence_threshold：当统计信息变化时，Neo4j不会立即更新Cypher查询的执行计划；只有当统计信息变化到一定的程度时，Neo4j才会重新生成执行计划。
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