【編者按】你會怎麼選擇資料庫，是關聯式資料庫、xml 資料庫、資源描述框架（rdf），還是圖形資料庫？本文的第1部分深入而生動地**了各種選擇。在第2部分，將深入介紹使用 neo4j 的注意點。文章系國內 itom 管理平台 oneapm 編譯呈現。
下面介紹一些有關執行 neo4j 的實用技巧：
neo4j 是本地 j**a 平台，我們又是 j**a **，用 neo4j 相當合適。嵌入 neo4j 讓我們不用再進行 rest 呼叫，這對於安全來說確實很重要。有關進行 rest 呼叫的進一步危害，請**這段有關 rest 安全漏洞的 j**aone 討論。
嵌入式地執行 neo4j 還為我們大幅降低了複雜性。我們可以直接在程序中呼叫 neo4j api，從而快速了解 cypher 語言，以便執行 cypher 和 j**a api 這兩者的結合體。同時我們再也不需要託管和非託管的擴充套件了。
摸清自己的優勢和所選擇的工具的優勢，這一點極為重要。用工具來做不適當的事，效果會大打折扣。
本地圖形資料庫在關係方面的表現確實很好；在圖形中找到切入點，然後按照需要深入地研究各種關係，這在 neo4j 中快得驚人。但如果想要在單個節點之外進行複雜的多值屬性全文檢索，效果就大打折扣了 —— 但我們選擇圖形資料庫並不是為了做這個。
了解查詢時會發生哪些事情，這一點也極為重要，這能夠優化 cypher 語言。
請看下面這個非常簡單的查詢。我想要找到 franklin country 所有擁有狩獵執照的男性，並且執照上的位址需要和此人的家庭住址相匹配，以便我們確認這是同乙個人。
我有乙個人員節點，乙個執照節點，還有乙個位置節點，每個節點上都有各種不同屬性：
資料庫要做的第一件事就是找到切入點（可能有多個切入點），然後圖形從切入點展開搜尋。尋找切入點通常是個讓人頭痛的問題。為此要使用帶有靜態索引集的基於規則的規劃程式，這一軟體已於近期公升級為基於費用。這雖然還不夠完美，但無疑已經朝著正確的方向前進了一大步。
索引基本上會複製資料庫中的資訊片段，這樣有利於它迅速找到節點。在本例中，只使用資訊片段來確定切入點。雖然不是必須要使用索引，但它確實能派上用場。如果要在特定的節點屬性上進行檢索，在節點上設定乙個索引會是個好辦法，即使這會占用磁碟空間。
索引分為兩種：schema 和 legacy。schema 索引是最新版，使用內部自定義的 neo4j 內建索引，目前是預設設定。
一旦利用 cypher 或 j**a api 建立 schema 索引後，這些索引就會自動由資料庫維護。例如，如果你想在每個帶有「人員」標籤和「性別」屬性的節點上建立索引，當你建立新節點、更改節點值或刪除節點時，資料庫將自動對其進行更新。這時你也可以設定限定條件，比如必須存在屬性或屬性必須是唯一的。
legacy 索引是 lucene 索引，是較早的版本但尚未棄用。可以通過配置檔案、neo4j 屬性檔案、j**a api 或 cypher 來設定 legacy 索引。legacy 索引使用的是 lucene 而非 neo4j 專有索引機制。我們在用 neo4j 時幾乎沒有什麼漏洞，而每次遇到的漏洞基本都和 legacy 索引有關。即使是這樣，有時候這些索引也是必要的。
apache luke 是一款非常不錯的開源工具，使用者可以用它直接檢視和搜尋 lucene 索引。這也幫助我們修復了 legacy 索引中的異常行為。
legacy 索引有兩種用法：自動索引和手動索引。我建議使用自動索引，因為它更容易維護。基本上只要設定一次（可以在配置檔案中設定也可以通過 api 設定），然後設為在特定型別的節點上為特定型別的屬性編寫索引。自動索引還能夠在必要時輕鬆重建索引。
但是使用者無法指定是哪種型別的索引。在 lucene 中，schema 存在不同索引型別，例如字串、區分大小寫，以及數值，這些都是物理上獨立的索引。
如果你在查詢 lucene 時想要使用這些索引，必須要做的第一件事就是告訴 lucene 要使用哪個索引。但如果進行自動索引，neo4j 可以根據你要編寫索引的第乙個物件來選擇使用哪個索引。例如，如果你設定的第乙個索引是藍色，neo4j 就會明白藍色是字串，然後會永久性地將藍色放在字串索引中。
如果你能很好地控制收到的資料，這一索引方式效果會很不錯。但我們的系統沒有這樣。我們從許多不同的**接收資料，所以收到的「blue」（藍色）屬性可能會指年齡。但如果這一屬性是最先收到的，neo4j 就會把年齡作為基於字串的屬性而不是數值屬性來編寫索引，如此一來，之後就沒法按照我希望的方式展開進一步比對和排列了。在這種情況下，只能手動建立索引。
使用自動索引的另乙個好處是，如果目錄無故損壞，很容易就能修復目錄。可以暫停整個資料庫，進入 lucene 索引目錄，刪除此目錄，重啟資料庫，然後 neo4j 會為所有節點重新編寫索引。但如果已經進行了手動索引，你只能返回，然後為所有節點重新編寫索引。
下面一系列幻燈片顯示了範圍查詢：
我想查詢「profile」（個人資訊），所以我把profile放在查詢內容的前面。我想找到收入為特定數值（50500）的所有人群並且只返回最前面的兩個結果。
這段**表明，我已經有了某人的收入索引，規劃程式的限值是 2。nodeindexseek用這一索引來查詢數值，從乙個擁有 22 萬人的樣本資料庫中進行了大約 2800 次資料庫訪問。
在接下來的範圍查詢中，我準備查詢收入低於 50500 的人：
在這次的查詢中，我們執行了nodebylabelscan，由於沒有使用索引，我們進行了多達 43 萬次資料庫訪問。在 neo4j 第 2.3 版之前，schema 索引不支援範圍，所以你必須得用 legacy 索引，然後直接查詢 lucene 索引，才能發揮作用。
第 2.3 版修復了這一問題；現在有了nodeindexseekbyrange，可在 schema 標籤上提供範圍索引：
neo4j 使用增量日誌。如果你刪除了某個節點，最後系統會翻轉節點 id，這樣你就可以重複使用這些數字。我們結合使用了節點標籤和隨機選擇的 uuid，這樣如果你的 api 始終暴露在外，就可以提供額外的安全保障。
資料模型的重要程度至少和查詢相當。下面的說明很有用：可以通過多重關係型別或關係上的屬性來為部分關係建模。兩種方法似乎同樣合理，但它們的效能表現可能大相徑庭。一定要了解一下 graphaware 對這一內容的介紹。其區別在於，一方定義不同型別的person和place之間的關係……
……而另一方則表示有三種不同的屬性型別：
效能表現提公升了八倍。上述 graphaware 的文章深入詳細地解釋了這一概念。
explain和profile絕對是你的良師益友。別擔心 j**a api，而查詢規劃程式還很年輕，在許多情況下都比 cypher 要快。如果你要設定基準，一定要以溫備份資料庫設定基準。這樣就能載入 neo4j 的資料庫快取。
neo4j 擁有強大的支援社群，包括谷歌論壇、slack 協作頻道、stack overflow **和非常出色的支援團隊。
借助下面的樣板**，可以檢查資料庫中的每個節點並修復所有問題。這一示例有時會抓取關係，但你也可以對節點或其他限定條件進行同樣的操作。
不管怎樣，它都能事務性地依次通過資料庫中的所有節點。在本例中，每個事務是 90000 次操作，如果有需要，還可以批量更改整個資料庫：
本文** oneapm 官方部落格
在選擇資料庫的路上，我們遇到過哪些坑？（1）
編者按 你會怎麼選擇資料庫，是關聯式資料庫 xml 資料庫 資源描述框架 rdf 還是圖形資料庫？這篇演講深入而生動地 了各種選擇。本文系國內 itom 管理平台 oneapm 編譯呈現。備註 在去年十月於舊金山舉辦的 graphconnect 大會上，factgem 公司首席技術官 clark r...
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