neo4j最大數據量

A. 如何將大規模數據導入Neo4j

我一般先用軟體Stat/Transfer轉換成stata格式。或者你先把EXCEL文件存為fixed format格式的TXT文件，再去stata里import

B. 大數據常用哪些資料庫

通常資料庫分為關系型資料庫和非關系型資料庫，關系型資料庫的優勢到現在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等資料庫，這些資料庫支持復雜的SQL操作和事務機制，適合小量數據讀寫場景；但是到了大數據時代，人們更多的數據和物聯網加入的數據已經超出了關系資料庫的承載范圍。

大數據時代初期，隨著數據請求並發量大不斷增大，一般都是採用的集群同步數據的方式處理，就是將資料庫分成了很多的小庫，每個資料庫的數據內容是不變的，都是保存了源資料庫的數據副本，通過同步或者非同步方式保證數據的一致性，每個庫設定特定的讀寫方式，比如主資料庫負責寫操作，從資料庫是負責讀操作，等等根據業務復雜程度以此類推，將業務在物理層面上進行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題，企業數據在不斷的擴增中，後面就採用分庫分表的方式解決，對讀寫負載進行分離，但是這種實現依舊存在不足，且需要不斷進行資料庫伺服器擴容。
NoSQL資料庫大致分為5種類型

1、列族資料庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個

（1）Cassandra：Cassandra是一個列存儲資料庫，支持跨數據中心的數據復制。它的數據模型提供列索引，log-structured修改，支持反規范化，實體化視圖和嵌入超高速緩存。

（2）HBase：Apache Hbase源於Google的Bigtable，是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個非關系型數據存儲，它卸下資料庫管理的工作。開發者使用Web服務請求存儲和查詢數據項

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數據存儲，基於Google的BigTable設計，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一個開源、可擴展的資料庫，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結構化數據存儲的應用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別，能通過REST和Managed API訪問。

2、鍵值資料庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個

（1）Riak：Riak是一個開源，分布式鍵值資料庫，支持數據復制和容錯。（2）Redis：Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復制、事務，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時限。

（3）Dynamo：Dynamo是一個鍵值分布式數據存儲。它直接由亞馬遜Dynamo資料庫實現；在亞馬遜S3產品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：來自Oracle的鍵值NoSQL資料庫。它支持事務ACID（原子性、一致性、持久性和獨立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（6）Voldemort：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（7）Aerospike：Aerospike資料庫是一個鍵值存儲，支持混合內存架構，通過強一致性和可調一致性保證數據的完整性。

3、文檔資料庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個

（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當下最人氣的NoSQL資料庫。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個使用JSON的文檔資料庫，使用Javascript做MapRece查詢，以及一個使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文檔資料庫基於JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一個基於.NET語言的面向文檔資料庫。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL資料庫用來存儲基於XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。

4、圖資料庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個

（1）Neo4j：Neo4j是一個圖資料庫；支持ACID事務（原子性、獨立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一個圖資料庫用來維持和遍歷對象間的關系，支持分布式數據存儲。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結合使用了內存和磁碟，提供了高可擴展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、內存數據網格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個開源數據分布平台，它允許開發者在資料庫集群之上共享和分割數據。

（2）Oracle Coherence：Oracle的內存數據網格解決方案提供了常用數據的快速訪問能力，一致性支持事務處理能力和數據的動態劃分。

（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內存管理解決方案。這項產品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop連接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個分布式數據管理平台，也是一個分布式的數據網格平台，支持內存數據管理、復制、劃分、數據識別路由和連續查詢。

（5）Infinispan：Infinispan是一個基於Java的開源鍵值NoSQL數據存儲，和分布式數據節點平台，支持事務，peer-to-peer 及client/server 架構。

（6）GridGain：分布式、面向對象、基於內存、SQL+NoSQL鍵值資料庫。支持ACID事務。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces內存數據網格能夠充當應用的記錄系統，並支持各種各樣的高速緩存場景。

C. neo4j怎麼找出度入度最多的圖

先，先簡要介紹一下Neo4j。Neo4j是由Java和Scala寫成的一個NoSql資料庫，專門用於網路圖的存儲。更詳細的內容可見。作為一個圖形資料庫，Neo4j有以下優點：
更快的資料庫操作。當然，有一個前提條件，那就是數據量較大，在MySql中存儲的話需要許多表，並且表之間聯系較多（即有不少的操作需要join表）。
數據更直觀，相應的SQL語句也更好寫（Neo4j使用Cypher語言，與傳統SQL有很大不同）。
更靈活。不管有什麼新的數據需要存儲，都是一律的節點和邊，只需要考慮節點屬性和邊屬性。而MySql中即意味著新的表，還要考慮和其他表的關系。
資料庫操作的速度並不會隨著資料庫的增大有明顯的降低。這得益於Neo4j特殊的數據存儲結構和專門優化的圖演算法。

D. Neo4j的查詢速度為何這么慢這能商用嗎

neo4j剛啟動數據是冷的需要預熱

使用bin/neo4j-shell進入neo4j命令行界面，執行以下語句預熱：

MATCH(n)
OPTIONALMATCH(n)-[r]->()
RETURNcount(n.prop)+count(r.prop);

索引問題

首先explain以下，看是否使用了索引，如果沒有要添加索引，看下圖：

歡迎下載，人脈通

仍有問題請搜索「一起smart」或「iqismart」，去提問

E. Neo4j類似的軟體有哪些

GraphScope、NetworkX、JanusGraph、TigerGraph、Dgraph這些都是，比如GraphScope的代碼可以在GitHub上面查看，它是阿里達摩院研發的一站式圖計算系統，應該還是比較權威。

F. neo4j能達到最好的效果

比如說社區網站，用戶之間的關系有朋友關系，親友關系，同事關系等，把每個人看作是一個結點，用戶與用戶之間的關系看作是一條邊，這樣整個社區就像一張大的圖一樣。
用圖論的方法查找用戶之間的關系網是很方便的，查詢速度也極快，它可以查出通過朋友可能認識的人（二度人脈），甚至三度人脈及多度人脈，還可以查出兩個用戶間最短路徑。
如果是這樣的需求用neo4j作資料庫效果非常好

G. 圖計算引擎Neo4j和Graphscope有什麼區別

Neo4j是單機系統，主要做圖資料庫。GraphScope是由阿里巴巴達摩院智能計算實驗室研發的圖計算平台，是全球首個一站式超大規模分布式圖計算平台，並且還入選了中 國科學技術協會「科創中 國」平台。Graphscope的代碼在github.com/alibaba/graphscope上開源。SSSP演算法上,GraphScope單機模式下平均要比Neo4j快176.38倍，最快在datagen-9.2_zf數據集上快了292.2倍。

H. neo4j 中數據存在哪裡

Neo4j是一個用Java實現、完全兼容ACID的圖形資料庫。 數據以一種針對圖形網路進行過優化的格式保存在磁碟上。