图数据库第2版中文完整

图数据库通常被用于存储和管理大规模的图形数据，这种数据通常包含多种关系，如实体在图表中的位置、实体之间的连接、实体属性等。与关系型数据库不同，图形数据库不是以表为基础的结构，而是以图形为基础的结构。现在，“图数据库第2版中文完整”已经发布，这本书提供了对图形数据库的深入解析，包括实现和使用技巧等。

本书主要是面向开发人员和数据库管理员，它提供了使用各种图形数据库技术的详细指南和示例代码。可以轻松地学习如何使用图形数据库，从而在自己的应用程序中有效地存储和管理图形数据。

其中的主要内容包括：

1. 图像数据库基础知识

2. 如何使用开源的Neo4j数据库

3. 使用Apache TinkerPop和Gremlin

4. 使用JanusGraph

5. 数据建模技术和最佳实践

6. 图数据库的性能和可扩展性

7. 如何在应用程序中使用图形数据库

以下是使用开源的Neo4j数据库的代码示例：

//导入Neo4j的Java API
import org.neo4j.graphdb.*;
import org.neo4j.graphdb.factory.GraphDatabaseFactory;
import java.io.File;
import static org.neo4j.driver.v1.Values.parameters;

//创建一个名为TestGraph.db的新数据库
File file = new File("TestGraph.db");
GraphDatabaseService graphDb = new GraphDatabaseFactory().newEmbeddedDatabase(file);

//在图中创建几个节点
try (Transaction tx = graphDb.beginTx()) {
    Node node1 = graphDb.createNode();
    node1.setProperty("name", "Alice");
    Node node2 = graphDb.createNode();
    node2.setProperty("name", "Bob");
    Node node3 = graphDb.createNode();
    node3.setProperty("name", "Charlie");
    tx.success();
}

//添加节点之间的关系
try (Transaction tx = graphDb.beginTx()) {
    Node alice = graphDb.findNode(Label.label("Person"), "name", "Alice");
    Node charlie = graphDb.findNode(Label.label("Person"), "name", "Charlie");
    alice.createRelationshipTo(charlie, RelationshipType.withName("KNOWS"));
    tx.success();
}

//查询节点之间的关系
try (Transaction tx = graphDb.beginTx())