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data/1.Neo4j 初阶/1.图数据库基本概念/1.数据库的分类一览/graph.md

+# 什么是图Graph
+
+图（Graph）是指图数据结构，用顶点（Vertex或Node）来表示事物，用边（Edge或Relationship）来表示事物之间的关联关系，这样展示了事物和它们之间的关联。
+
+节点Node：用来表示事物的实体：
+
+- 节点可以用标签来标记，代表它们在你的业务领域中的不同角色。（例如，`Person`）。
+- 节点可以保存任意数量的键值对或属性。（例如，`name`）
+- 节点标签还可以将元数据（例如索引或约束信息）附加到某些节点。
+
+关系Relationship：提供了两个节点实体（例如，Person`LOVES`Person）之间的定向的、命名的连接。
+
+- 关系总是有一个方向、一个类型、一个开始节点和一个结束节点，它们可以有属性，就像节点一样。
+- 节点可以拥有任意数量或类型的关系，而不会牺牲性能。
+- 虽然关系必须有方向，但它们可以在任何方向上导航。
+
+
+
+请问，下列哪一个选项是图数据库里的“图”？
+
+## 答案
+
+网络终端的流量关系
+
+## 选项
+
+### A
+
+手机里的照片
+
+### B
+
+Excel里展示的柱状图
+
+### C
+
+网络终端的流量关系
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data/1.Neo4j 初阶/1.图数据库基本概念/2.什么是图数据库及使用场景/config.json

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-  "keywords": [],
+  "keywords": ["图数据结构", "七桥问题", "一笔画", "关联关系", "原生图存储", "属性图", "顶点", "节点", "边", "关系"],
   "children": [],
   "export": [
     "graphdatabase.json",

data/1.Neo4j 初阶/1.图数据库基本概念/2.什么是图数据库及使用场景/graphdatabase.md

 # 什么是图数据库
 
+我们生活在一个相互连接的世界中，大多数领域需要处理丰富的关联以了解真正发生的事情，通常事物之间的关联与事物本身一样重要。
+
+图数据库解决了我们许多人每天都要面对的重大挑战。现代数据问题通常涉及与异构数据的多对多关系，这些关系需要：
+
+- 导航深层层次结构，
+- 找到事物之间的隐藏联系，以及
+- 发现项目之间的相互关系。
+
+无论是社交网络、支付网络还是交通路线网络，你都会发现一切都是相互关联的关系图。当我们要问关于现实世界的问题时，很多问题都是*关于关系*而不是关于单个数据元素的。

data/1.Neo4j 初阶/1.图数据库基本概念/3.Neo4j 图数据平台概览/config.json

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-    "keywords": []
+    "keywords": ["Neo4j图数据平台", "OLTP", "OLAP", "融合数据库"]
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data/3.Neo4j 高阶/1.图数据科学和机器学习/config.json

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-    "keywords": []
+    "keywords": ["图数据科学", "Graph Data Science", "GDS", "图算法", "图嵌入", "图机器学习"]
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data/3.Neo4j 高阶/2.Neo4j DBA/config.json

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+    "keywords": ["生产环境的Neo4j", "Neo4j服务端部署", "Neo4j数据库运维", "Neo4j DBA"]
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data/3.Neo4j 高阶/3.图的行业应用/config.json

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-    "keywords": []
+    "keywords": ["图的行业应用", "图数据应用架构设计", "图数据平台行业解决方案"]
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