最近在公司实习做的就是优化neo4j图形数据库查询效率的事,公司提供的是一个在Linux上搭建且拥有几亿个节点的数据库.开始一段时间主要是熟悉该数据库的一些基本操作,直到上周才正式开始步入了优化数据库查询效率的阶段,然而庆幸的是在这周就已经把数据库的查询效率优化的可以商用了. 刚开始时,在公司的neo4j数据库中进行关联查询时,有些查询指令甚至长达两小时都未返回待查结果,以致无法满足一般的商业需求.后来经过查阅相关资料,获得了如下几种优化思路: 1:增加索引2:优化neo4j配置文件3:增加服务

目录 一.Response封装 二.外键字段深度查询 1.序列化配置exclude.depth 2.模型层函数.插拔式字段查询 三.listserializer辅助类 一.Response封装 用def自带的response模块返回数据需要data和status等参数,就算有相同的response也需要重新写一遍,这样显得很不方便. 因此我们可以将response模块进行二次封装,减少一些代码的重复书写,这样就可以使我们的工作量变小. 方法: 在应用文件夹中重新写一个response.py文件,

在图数据库中我们经常需要统计节点上的关系数目.一种常见的查询写法是这样的: MATCH (n:Person {name:'Keanu Reeves'})-[]-() RETURN count(*); 上面的查询会返回代表基诺-李维斯的节点(节点标签为Person)上所有关系的总数,包括进入的和流出的关系.如果用PROFILE来看一下查询的执行步骤和成本,结果如下: 我们看到在统计节点拥有的关系数目时,产生8次dbhits,以及执行count()产生的EagerAggregation操作.查询结果

1 应用开发概述 基于数据传输效率以及接口自定义等特殊性需求,我们暂时放弃使用Neo4j服务器版本,而是在Neo4j嵌入式版本的基础上进行一些封装性的开发.封装的重点,是解决Neo4j嵌入式版本EmbeddedGraphDatabase中不能同时创建多个实例指向同一个数据库的问题.如果开发人员使用Neo4j嵌入式版本作为数据库,要想实现多个程序共享一个数据库,这将是一个不可回避的问题.本手册给出的解决方案是“构建一个中间服务层,提供各种接口方法,指向同一个数据库实例:其他客户端程序通过中间服务层

导读 Neo4j 3.0.0 正式发布,这是 Neo4j 3.0 系列的第一个版本.此版本对内部架构进行了全新的设计:提供给开发者更强大的生产力:提供更广阔的部署选择.Neo4j 3.0 被认为是世界上最具伸缩性的基于Java的图片数据库. Neo4j 3.0.0 主要的新特性: 全新设计了内部架构移除了所有节点数量限制,数据库关系和属性都可以被存储和索引提供官方支持语言驱动器 (Java.JavaScipt..NET.Python)新增 Bolt 二进制协议 (面向连接的访问图片协议,支持 J

最近在neo4j java api和rmi的基础上,设计了一套neo4j管理工具,分为server端和client端,中间用rmi进行通信.基本功能包括图数据库基本信息维护管理(创建.编辑.删除.统计等),图数据库数据维护管理(创建节点和关系.编辑节点和关系属性信息.节点标签管理.索引管理.删除管理.路径深度遍历.两点之间路径寻址等),RMI服务管理等功能. 先把部分功能界面贴出来,希望能对别人有所帮助,如果有需要代码的话,给我留言.

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

简介 在众多不同的数据模型里,关系数据模型自80年代就处于统治地位,而且有不少实现,如Oracle.MySQL和MSSQL,它们也被称为关系数据库管理系统(RDBMS).然而,最近随着关系数据库使用案例的不断增加,一些问题也暴露了出来,这主要是因为两个原因:数据建模中的一些缺陷和问题,以及在大数据量和多服务器之上进行水平伸缩的限制.两个趋势让这些问题引起了全球软件社区的重视: 用户.系统和传感器产生的数据量呈指数增长,其增长速度因大部分数据量集中在象Amazon.Google和其他云服务这样的分

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

基于Java图片数据库Neo4j 3.0.0发布 全新的内部架构 Neo4j 3.0.0 正式发布,这是 Neo4j 3.0 系列的第一个版本.此版本对内部架构进行了全新的设计;提供给开发者更强大的生产力;提供更广阔的部署选择.Neo4j 3.0 被认为是世界上最具伸缩性的基于Java的图片数据库. Neo4j 3.0.0 主要的新特性: Neo4j 3.0 新特性架构图 全新设计了内部架构移除了所有节点数量限制,数据库关系和属性都可以被存储和索引提供官方支持语言驱动器 (Java.JavaSc

Django查询优化 Django的查询优化用到两个函数——select_related()和prefetch_related(). select_related()用的是连表join的方式,主要处理一对一和一对多情况下的优化查询 prefetch_related()用的方式是分别查询每张表,然后用Python的方法处理,主要用于多对多情况下的优化查询 这里我们准备一份表结构数据方便下面举例说明 class UserInfo(AbstractUser): """ 用户信息 &

在分析性能欠佳的查询时,应考虑: 1) 应用程序是否正获取超过需要的数据,即访问了过多的行或列. 2) Mysql服务器是否分析了超过需要的行. 如果发现访问的数据行数很大,而生成的结果中数据行很少,那么可以尝试修改,比如使用覆盖索引.更改架构或重写查询让优化器可以以优化的方式执行它. 优化最终集中在减少IO,降低CPU,提高查询速度. 一般应用中数据库通常是IO密集型的,大部分数据库操作中超过90%的时间是由IO操作所占用,所以减少IO访问次数是SQL优化中首要考虑的因素.除了IO外,需要再考

Neo4j 查询例句 MATCH (john {name: 'John'})-[:friend]->()-[:friend]->(fof) RETURN john.name, fof.name MATCH (user)-[:friend]->(follower) WHERE user.name IN ['Joe', 'John', 'Sara', 'Maria', 'Steve'] AND follower.name =~ 'S.*' RETURN user.name, follower

Neo4j 子句 ```MATCH (:Person { name: 'an' })-[r]->(:Persion) RETURN type(r) // 返回关系的类型 如:r 就是 'KNOWS' MATCH (wallstreet { title: 'Wall Street' })<-[:ACTED_IN|:DIRECTED]-(person) RETURN person.name // 使用 “|” 匹配多个关系 ``` 一般情况下,节点之间的关系描述,夹杂空白字符或者是非文字字符的,但

一.索引的结构 关系型数据库中以二维表来表达关系模型,表中的数据以页的形式存储在磁盘上,在SQL SERVER中,数据页是磁盘上8k的连续空间,那么,一个表的所有数据页在磁盘上是如何组织的呢?分两种情况:一是数据页间无序.随机地存储在磁盘上,这样的表叫做堆表:二是数据页间按某个表字段的值有序地存储在磁盘上,这样的表做索引组织表. 索引是什么?从物理结构上可分为两种:聚集索引和非聚集索引.将表中的数据有序地组织起来的索引称为聚集索引,一个表只有一个聚集索引,表上其他的索引都是非聚集索引. 1.1.

Cypher 语句 Cypher是图形数据库Neo4j的声明式查询语言. Cypher语句规则和具备的能力: Cypher通过模式匹配图数据库中的节点和关系,来提取信息或者修改数据. Cypher语句中允许使用变量,用来表示命名.绑定元素和参数. Cypher语句可以对节点.关系.标签和属性进行创建.更新和删除操作. Cypher语句可以管理索引和约束. 运算符 常规运算 DISTINCT, ., [] 算数运算 +, -, *, /, %, ^ 比较运算 =, <>, <, >,

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智

QuerySet 可切片 使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 .它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句. ? 1 >>> Entry.objects.all()[:5]      # (LIMIT 5) >>> Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5) 不支持负的索引(例如Entry.objects.all()[-1]).通常,查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询. 可迭代

近期由于工作需要,需要做一个人口关系大图的存储及检索方案,我们主要的数据对象有:人口(年龄,身份证号码,性别..) :学校信息(学校地址,学校名称,学校级别,学校下边的年级班级..):就职信息(公司名称,公司地址,公司企业信用代码..)以及论文发布信息(论文主题,参与人,发布时间) 问题思考: 针对这类人口关系大图,或者叫图谱的数据一般都是非关系型,而且有多钟关系的存在,比如张三跟李四两个人,可能是同学,同事,老乡,配偶,夫妻,等多种关系,那一般如果采取关系型数据库(oracle)为例,可能就需

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju