Slide Neo4j tại Ngày hội Phần mềm Tự do Nguồn mở năm 2012

1. Introduction to
Graph Databases
&
Neo4j
@Tuanbq

2. Nội dung chính

3. Các phần chính
1. Graph Database

4. Các phần chính
1. Graph Database
2. Neo4j

5. Graph Database

6. Q: Graph tốt cho cái gì?
A: Tính kết nối dữ liệu cao

7. Q: Graph tốt cho cái gì?
A: Tính kết nối dữ liệu cao
 Giới thiệu, gợi ý(Recommendations)
 Kinh doanh thông minh(BI)
 Điện toán xã hội(Social computing)
 Không gian địa lý(Geospatial)
 Quản lý dữ liệu tổng thể(MDM)
 Quản lý hệ thống
 Tính phả hệ

8.  Các trường hợp sử dụng thực tế:
• A - Access Control List
• B - Những khuyến nghị kịp thời
• C - Hợp tác toàn cầu

9. Xu hướng trong những dữ liệu lớn
và NoSQL

10. Xu hướng trong những dữ liệu lớn
và NoSQL
 Tăng kích thước dữ liệu (dữ liệu lớn)
“Every two days now we create as much information as we
did from the dawn of civilization up until 2003” - Eric
Schmidt

11. Xu hướng trong những dữ liệu lớn
và NoSQL
 Tăng kích thước dữ liệu (dữ liệu lớn)
“Every two days now we create as much information as we
did from the dawn of civilization up until 2003” - Eric
Schmidt
 Kết nối dữ liệu ngày càng tăng(graph data)
ví dụ như text document tới HTML D

12. Xu hướng trong những dữ liệu lớn
và NoSQL
 Tăng kích thước dữ liệu (dữ liệu lớn)
“Every two days now we create as much information as we
did from the dawn of civilization up until 2003” - Eric
Schmidt
 Kết nối dữ liệu ngày càng tăng(graph data)
ví dụ như text document tới HTML D
 Dữ liệu bán cấu trúc(semi-structured data)
Cá nhân hóa dữ liệu với tập hợp con chung

13. Xu hướng trong những dữ liệu lớn
và NoSQL
 Tăng kích thước dữ liệu (dữ liệu lớn)
“Every two days now we create as much information as we
did from the dawn of civilization up until 2003” - Eric
Schmidt
 Kết nối dữ liệu ngày càng tăng(graph data)
ví dụ như text document tới HTML
 Dữ liệu bán cấu trúc(semi-structured data)
Cá nhân hóa dữ liệu với tập hợp con chung
 Cấu trúc – bề ngoài trên nhiều dịch vụ
Từ khối tới mô đun, những ứng dụng phân tán

14. Những loại NoSQL

15. Loại Key-Value
 “Dynamo: Của Amazon có khả năng
lưu trữ Key-Value cao”
 Data model
-Sắp xếp toàn bộ key-value
-Khả năng mở rộng HashMap lớn
-Khả năng chịu lỗi cao(đặc trưng)
 Ví dụ:
-Riak, Redis, Voldemort

16. Điểm mạnh và yếu của key-value
 Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu đơn giản
-Rất thích hợp cho việc nhân rộng
theo chiều ngang
-Khả năng mở rộng
-Luôn sẵn sàng để dùng

17. Điểm mạnh và yếu của key-value
 Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu đơn giản
-Rất thích hợp cho việc nhân rộng
theo chiều ngang
-Khả năng mở rộng
-Luôn sẵn sàng để dùng
 Điểm yếu
-Mô hình dữ liệu đơn giản
-Yếu cho những dữ liệu phức tạp

18. Loại Column-Family
 Google "Bigtable: Một hệ thống lưu trữ
phân tán cho cấu trúc Dữ liệu “
-Column-Family là nhân tố chính
nhái Bigtable
 Data model
-Một bảng lớn với nhiều cột
-Map-reduce for querying/processing
 Ví dụ:
-HBase, HyperTable, Cassandra

19. Điểm mạnh và yếu của Column-Family
 Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu hỗ trợ các dữ liệu bán
cấu trúc
-Naturally indexed (columns)
-Tốt tại nhân rộng ra theo chiều ngang

20. Điểm mạnh và yếu của Column-Family
 Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu hỗ trợ các dữ liệu bán
cấu trúc
-Naturally indexed (columns)
-Tốt tại nhân rộng ra theo chiều ngang
 Điểm yếu
-Không phù hợp cho các dữ liệu kết nối
với nhau

21. Loại Document Database
 Data model
-Tập hợp của các tài liệu
-Một Document là tập hợp của các
key-value
-Index trung tâm có rất nhiều map-
reduce
 Ví dụ:
-CouchDB, MongoDB

22. Điểm mạnh và yếu của Document-DB
 Điểm mạnh
-Đơn giản, mô hình dữ liệu mạnh
mẽ(Giống như SVN)
-Good scale (Đặc biệt nếu được hỗ
trợ sharding)

23. Điểm mạnh và yếu của Document-DB
 Điểm mạnh
-Đơn giản, mô hình dữ liệu mạnh mẽ(Giống như
SVN)
-Good scale (Đặc biệt nếu được hỗ trợ
sharding)
 Điểm yếu
-Không phù hợp cho các dữ liệu kết nối với
nhau
-Query model limited to keys (và indexes)
-Map-reduce cho những truy vấn lớn

24. Loại Graph Database
 Data model
-Nodes & Relationships
-Hypergraph(nhiều cạnh với nhiều
điểm đầu cuối)
 Ví dụ:
-Neo4j, OrientDB, InfiniteGraph,
AllegroGraph

25. in a NOSQL World

26. in a NOSQL World

27. in a NOSQL World

28. in a NOSQL World

29. in a NOSQL World

30. in a NOSQL World

31. in a NOSQL World

32. Điểm mạnh và yếu của Graph-DB
 Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu mạnh mẽ, tổng quát như
RDBMS
-Kết nối dữ liệu nhanh
-Dễ dàng truy vấn

33. Điểm mạnh và yếu của Graph-DB
 Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu mạnh mẽ, tổng quát như
RDBMS
-Kết nối dữ liệu nhanh
-Dễ dàng truy vấn
 Điểm yếu
-sharding(Mặc dù có thể mở rộng
được, cần tiếp tục theo dõi)
-Yêu cầu thay đổi khái niệm(làm sao
để mọi người yêu thích đồ thị hơn?)

34. Các mô hình Graph nổi tiếng

35. Đặc tính Graph-DB

36. So sánh với RDBMS

37. Query a graph with a traversal

38. Query a graph with a traversal

39. Cypher

40. Cypher
 A pattern-matching query language
 Khai báo ngữ pháp với các điều kiện
(giống như SQL)
 Tập hợp, sắp xếp, giới hạn
 Các kết quả xếp thành bảng

41. Cypher

42. NEO4J - the Graph Database

43. Background of Neo4j
 2001 - Windh Technologies, a media asset management company
•CTO Peter with Emil, Johan prototyped a proper graph interface
•first SQL-backed, then revised as a full-stack implementation
•(just like Amazon-Dynamo, Facebook-Cassandra)
 2003 Neo4j went into 24/7 production
 2006-2007 - Neo4j was spun off as an open source project
 2009 seed funding for the company
 2010 Neo4j Server was created (previously only an embedded
DB)
 2011 Fully funded silicon valley start-up - Neo Technology

44. Neo4j is a Graph Database
 A Graph Database:
• a Property Graph with Nodes, Relationships
and Properties on both
• perfect for complex, highly connected data
• reliable with real ACID Transactions
• Scalable: 32 Billion Nodes, 32 Billion
Relationships, 64 Billion Properties
• Server with REST API, or Embeddable on the
JVM
• High-performance with High-Availability (read
scaling)

45. Neo4j language support

46. Neo4j Store
 A rough formula to calculate the
memory needed for the nodes:
number_of_nodes * 9 bytes
and for relationships:
number_of_relationships * 33 bytes
A graph database containing
9,006,704 nodes (pages, titles only)
and 82,537,500 relationships (links).
The whole database takes up 3.8G
on disc.

47. Neo4j Web-Admin
 Dashboard tab

48. Neo4j Web-Admin
 Data tab

49. Neo4j Web-Admin
 The Server Info tab

50. A examples about Neo4j

52. Thank you!
http://neo4j.oss.vn