亮点：

以下产品已包含在最新发布版本中 - 在 /products 目录中可用 - 并与此版本完全兼容。

APOC 5.10.0 ：

为该数据库开发的最受欢迎的社区库，完全支持（包含在 Labs 目录中）。

Bloom 5.x-2.8.1 - ：

一款美观且富有表现力的数据可视化工具，可快速探索和交互 Neo4j 的图数据平台 - 无需编码。请参阅发布说明以获取详细信息。（需要许可证）

Browser 5.9.0 ：

Neo4j Browser是供开发人员与图形交互的工具。它是 Neo4j 图数据库企业版和社区版（包含在 /libs 目录中）的默认界面。

Neo4j Graph Data Science 2.4.2 ：

是连接数据分析和机器学习平台的兼容版本，可帮助您理解大数据中的连接以回答关键问题并改进预测。请参阅发布说明以获取更多详细信息。(GDS Enterprise 需要许可证)

Neo4j Ops Manager 1.7.1:

是一款基于 UI 的工具，可使管理员操作和监视其所有 Neo4j 图数据库管理服务器。现在包括对 Neo4j 的任意版本之间升级的支持。请参阅发布说明以获取详细信息。（包含在企业版中）

语言和图模型

属性类型约束支持列表类型，例如 LIST<STRING NOT NULL>、LIST<INTEGER NOT NULL>。列表类型的内部类型不能为可空。

引入了 <SCALAR TYPE> NOT NULL 变体来表示类型前置表达式，例如 BOOLEAN NOT NULL，以及非属性值类型和简单列表，例如 MAP、NODE、RELATIONSHIP、PATH、LIST<SCALAR TYPE>、ANY、PROPERTY VALUE。

弃用了在 CREATE 中的模式之间引用属性的方式，例如 CREATE (a {p:1}), ({p:a.p})。

规模和可用性

通过将 initial.dbms.cluster.automatically_enable_free_servers 设置为 true（默认为 false）， 可以配置集群自动允许新成员的加入。

可操作性和可观察性

新增度量指标： check_point.flushed_bytes ，显示检查点写入的累积字节数。

新增计数器： dbms.routing.query.count.*，用于记录服务器端路由决策次数。

动态设置：现在可以在不重新启动的情况下更改 server.memory.query_cache.shared_cache_num_entries 和 server.memory.query_cache.per_db_cache_num_entries 设置。

平台和可支持性

支持从 Neo4j 4.4 迁移到 Neo4j 5.10，请遵循此处提供的迁移指南。

任意版本滚动升级提供了流畅的升级体验，并支持从 5.0 到 5.10 的版本，未来将支持 5.x+n。

更新了基于 Debian 的 base image 为 bookworm-slim 。

基于 redhat/ubi8-minimal 的新 Docker 镜像。

问题修复

集群

修复了在自动升级期间发生故障的服务器会尝试摆脱所有 Raft leadership 的问题。

Cypher

修复了 neo4j/neo4j#13194，其中带有内部函数 null 的 toBooleanOrNull 将导致失败。

通过更加类型安全地进行弃用检查，修复了 $13163。

修复了一个错误，即具有大写 NODES() 和 RELATIONSHIPS() 函数的谓词将在 VarExpand/ShortestPath 之后被规划为过滤器，而不是在路径搜索期间直接应用。

如果任何分隔符（a_i）为 null，则 Split(s, [a1, a2, …])。 具体参见：neo4j/neo4j#13196

请参考变更日志以获取完整的更改详情。

微云数聚公司为了更好的服务于国内开发者和用户，现已推出neo4j 5.10.0简体中文版。这一举措不仅提高了平台使用的便捷性，也更加方便中国大陆地区的开发者进行学习、交流和分享。同时，微云数聚公司将持续跟进neo4j的最新动态，并及时发布相应的中文版更新，助力更多国内用户深入探索图数据库的奥秘，创造更多前沿科技和商业应用的可能性。

请戳我：neo4j 5.10.0 简体中文版

https://we-yun.com/doc/neo4j-chs/5.10.0/

亮点：

以下产品已包含在最新发布版本中 - 在 /products 目录中可用 - 并与此版本完全兼容。

APOC 5.9.0 ：

为该数据库开发的最受欢迎的社区库，完全支持（包含在 Labs 目录中）。

Bloom 5.x-2.8.1 - ：

一款美观且富有表现力的数据可视化工具，可快速探索和交互 Neo4j 的图数据平台 - 无需编码。请参阅发布说明以获取详细信息。（需要许可证）

Browser 5.9.0 ：

Neo4j Browser是供开发人员与图形交互的工具。它是 Neo4j 图数据库企业版和社区版（包含在 /libs 目录中）的默认界面。

Neo4j Graph Data Science 2.2.TBD ：

是连接数据分析和机器学习平台的兼容版本，可帮助您理解大数据中的连接以回答关键问题并改进预测。请参阅发布说明以获取更多详细信息。(GDS Enterprise 需要许可证)

Neo4j Ops Manager 1.6.3:

是一款基于 UI 的工具，可使管理员操作和监视其所有 Neo4j 图数据库管理服务器。现在包括对 Neo4j 的任意版本之间升级的支持。请参阅发布说明以获取详细信息。（包含在企业版中）

面向开发人员和数据科学家的 Surface

Browser - 可优雅地处理当某些数据库不可用时的问题。

Browser - 更快的启动和更好的连接处理。

Browser - 改进 sysinfo 框架的一致性。

Browser - 改进调试连接。

核心 API - 针对 org.neo4j.graphdb.schema.ConstraintType 的附加类型。

语言和图形模型

定量路径模式显著扩展了 Cypher 的语言模式匹配能力。现在可以匹配包含任意数量节点和关系的复杂子路径的重复。

属性类型约束：节点和关系属性现在可以限制为特定类型。如何为 STRING 节点属性和 BOOLEAN 关系属性创建类型约束的示例。

CREATE CONSTRAINT nodePropertyStringType FOR (n:Label) REQUIRE n.prop IS :: STRING

CREATE CONSTRAINT relPropertyBooleanType FOR ()-[r:REL_TYPE]-() REQUIRE r.prop IS :: BOOLEAN

类型谓词表达式用于验证变量、字面量、属性或其他 Cypher 表达式的类型，使用类似 n.prop IS :: STRING 的语法。

授予、拒绝和撤销角色和权限将生成通知，指出命令无效。

SHOW 命令以查看所有可用的 Neo4j 权限列表：SHOW SUPPORTED PRIVILEGES

检查是否已过时：SHOW SETTINGS、SHOW FUNCTIONS 和 SHOW PROCEDURES 命令现在在专用的新列中显示过时信息。

规模和可用性

在运行内存页大小为 64K 的操作系统上减少开销。

可操作性和可观察性

将基于时间的事务日志修剪策略与最大大小限制相结合。

当 db.logs.query.annotation_data_as_json_enabled 设置为 true 时， 折叠查询记录器中的嵌套 JSON 对象。

客户端应用程序（例如 Neo4j Ops Manager ）可以请求支持的权限列表，且可对相应权限进行授权。

在执行管理命令时改进错误处理和报告。一些管理命令将返回更准确的状态代码，可能与先前版本返回的代码不同。

平台和可支持性

支持从 Neo4j 4.4 迁移到 Neo4j 5.9，请遵循此处提供的迁移指南。

数据库管理系统会自动升级，一旦所有服务器都达到了要求版本-不再需要调用dbms.upgrade()。

任何版本之间滚动升级提供了简化的升级体验，并支持从5.0到5.9，未来支持5.9+n。

问题修复

集群

修复了作为特定数据库的Seeder服务器无法分配给该数据库的错误。

Cypher

修复了更新后在LIMIT 0或WHERE false之前不会始终应用的错误。

内核

修正了CSV导入程序不强制执行-bad-tolerance值的问题。

修复了neo4j-admin数据库检查的问题，其中提供的带有“.report”扩展名的路径被错误地解释为目录。

恢复了无状态ConfiguredQueryLogger。

安全性

浏览器-防止在读取设置之前短暂存储凭据。

请参考变更日志以获取完整的更改详情。

微云数聚公司为了更好的服务于国内开发者和用户，现已推出neo4j 5.9.0简体中文版。这一举措不仅提高了平台使用的便捷性，也更加方便中国大陆地区的开发者进行学习、交流和分享。同时，微云数聚公司将持续跟进neo4j的最新动态，并及时发布相应的中文版更新，助力更多国内用户深入探索图数据库的奥秘，创造更多前沿科技和商业应用的可能性。

请戳我：

neo4j 5.9.0 简体中文版

https://we-yun.com/doc/neo4j-chs/5.9.0/

亮点

以下产品已包含在发行版中，可在 /products 目录下获得（除非另有说明），并且完全兼容此版本。

• “APOC 5.7.0” – 数据库最受欢迎的社区库，已得到完全支持（包含在 Labs 目录中）。
• “Bloom 5.x-2.7.0” – 一款美观且富有表现力的数据可视化工具，可快速探索和与 Neo4j 的图形数据平台进行交互 – 无需编码。有关详细信息，请参阅发布说明。（需要许可证）
• “Browser 5.6.0” – Neo4j Browser 是开发人员与图形交互的工具。它是 Neo4j 数据库的企业版和社区版的默认接口（包含在 /libs 目录中）。
• “Neo4j Graph Data Science 2.3.3” 是一个兼容的连接数据分析和机器学习平台，可帮助您了解大数据中的连接，回答关键问题并提高预测能力。有关详细信息，请参阅发布说明。（GDS Enterprise 需要许可证。）
• “Neo4j Ops Manager 1.5.3” 是一款基于 UI 的工具，可让管理员操作和观察其 Neo4j 数据库管理服务器。现在包括对 Neo4j 的任意升级的支持。有关详细信息，请参阅发布说明 （包含在企业版中）。

开发人员和数据科学家界面

• Browser 已添加用于框架通知的代码。
• Browser 已添加 :debug-connectivity 框架以帮助调试 bolt 连接。
• Browser 已将节点的文本表显示与 Cypher Shell 对齐。

语言和图形模型

• 引入了两种新的约束类型：关系属性唯一性和关系键。分别可以使用 CREATE CONSTRAINT FOR ()-[r:TYPE]-() REQUIRE r.prop IS UNIQUE 和 CREATE CONSTRAINT FOR ()-[r:TYPE]-() REQUIRE r.prop IS REL KEY 创建。
• 独立计划包含子查询的谓词：规划器现在将为包括子查询的一些查询生成更好（更快）的计划。
• 在 CALL IN TRANSACTIONS 中引入了错误和状态输出。
• 引入了一个新的事务超时状态。
• 弃用 Cypher 查询选项 connectComponentsPlanner – 它将在下一个主要版本中被删除。
• 弃用状态代码 Neo.ClientNotification.Statement.SuboptimalIndexForWildcardQuery – 它将在下一个主要版本中被删除。

可操作性和可观察性

• 在 ALTER DATABASE 管理命令中添加了 WAIT 。
• 为运行大量数据库的客户端改进了内存性能，有一个新的共享缓存（替代数据库使用的各个缓存）；使用 server.memory.query_cache.sharing_enabled 启用。使用共享缓存时，数据库可能会争夺缓存空间，但可能不会观察到彼此的条目。共享缓存的大小由 server.memory.query_cache.shared_cache_num_entries 配置。
• 在 Cypher Shell 中适应 :param 和 :params 到基于 Cypher 映射的语法，例如 :param {a: 1, b: 1+1}。现有的箭头语法仍然受支持。

平台和可支持性

• 支持从 Neo4j 4.4 迁移到 Neo4j 5.7，请按照迁移指南进行操作。
• 任意到任意版本滚动升级提供了简化的升级体验，并支持从任何 5.x 到 5.7，将来还将支持 5.x+n。

安全性

• 升级 Jettison 版本到 1.5.4 以修复 CVE-2023-1436 。
• 如果在 dbms.security.authentication_providers 或 dbms.security.authorization_providers 中列出了安全提供程序但无法使用 ，则记录警告。

修复

浏览器

• 修复了计划视图下载分辨率非常低的错误。

集群

• 修复了在实例具有 initialmodeconstraints 时，rafted 系统数据库无法通过种子验证的错误。

复合 /Fabric

• 修复了从复合数据库中的过程中创建虚拟实体的错误。

Cypher

• 修复了使用复合索引和重复搜索词的查询（例如 a.p1 IN [1, 1, 1] AND a.p2 = 3）可能返回不正确结果的错误。
• 修复了在 Cypher Shell 中取消查询（ctrl+c）时出现的错误。
• 修复了在具有多个关系的合并子句中重复使用变量名时出现的错误。
• 修复了当 ORDER BY 中有字面量时出现错误消息“Unexpected error: out of bounds for object”的错误。
• 修复了寻找空数组会导致空结果的错误，即使在索引中存在匹配项。

内核

• 修复了将数据库的临时只读设置变为某些 Lucene 索引的永久设置的问题。
• ‘neo4j-admin report’ 现在可以正确捕获 Kubernetes 风格的配置。
• 修复了完全在线备份期间索引中可能会丢失一些数据的错误。数据仍然存在于存储中，但索引不一致。受影响的索引类型是 FULLTEXT 或 TEXT，数据仅在备份客户端中丢失，服务器仍然具有正确的数据。
• 修复了恢复临时占用比必要更多的内存的问题，使得在恢复非常大的事务时更容易耗尽堆内存。

打包

• 由环境变量设置的 JVM 附加配置现在将停止覆盖默认的 JVM 配置。
• 尝试加载无效的 NEO4J_PLUGINS 值将产生有用的错误消息。例如，NEO4J_PLUGINS='[“gds”]’ 现在将返回：“gds” 不是已知的 Neo4j 插件。选项是：apoc apoc-core bloom graph-algorithms graph-data-science graphql n10s streams

安全性

• 修复了删除远程别名时不会正确清除访问权限的错误，导致具有具有该特权的角色的任何用户都无法授权的问题。

有关更改的完整详情，请参阅更改日志。

目前「 Neo4j 5.7.0 简体中文版」现已同步发布！ 想尝鲜的同学可直戳下面链接：

https://we-yun.com/blog/prod-56.html

https://we-yun.com/blog/prod-56.html

图数据库的发展日新月异，短短三年时间，国内外涌现出多款图数据库系统，然而在DBEngine排名中，Neo4j依然稳居第一。本书将陪伴你漫步“图”的世界，领略“图”的风采，玩转大数据时代新的利器——图数据库Neo4j。

“图数据库”即便对业内人士而言，也是一个陌生的词汇。单这个“图”字，便会使人联想到图形、图片或图像。 那么，图数据库究竟是什么？优势在哪儿？可以用它来干什么？

图数据库是一个新型的数据库系统。大家以前可能听到过MySQL、Oracle等数据库，但随着社交、金融、零售等行业的发展，亟需一种新型的数据库来支撑这些新的业务。现实社会织起了一个庞大而复杂的关系网，比如天天有人给你打电话要你买房子，他们是通过什么技术来找到你的呢？就是通过一些关系运算。如果使用传统的数据库会很难处理，而采用图数据库来处理它，会更高效、更方便。在科技领域里有一个六度空间理论，简单地说，就是世界上任何两个人最多只需通过6个关系就一定能够找到对方。用图数据库就可以把这个理论变成现实。所以，称它为一种新型的数据库完全不为过，它能支持海量、复杂、多变数据的关系运算，而且运算性能非常高。

和传统数据库比起来，图数据库的优势在哪儿呢？

首先，图数据库可以说是应专门处理这种复杂关系网的“运”而生的。虽然传统的数据库也能处理，但其效率极其低下，功能扩展也很困难，要花的时间将很长，而用图数据库就能方便、高效地解决这个问题；更重要的是，就连非技术人员都能看得懂。如果用传统数据库来构建，其模型非常复杂、烦琐，相比而言，用图数据库，就非常直观、浅显、简单。

图数据库的应用领域非常广，在社交、零售、金融等领域都有广泛的应用案例。比如说社交，一个最典型的应用就是领英。领英在国际上的知名度和应用的广度相当于我们中国的微信。领英一个最重要的功能就是能够把你朋友的朋友的朋友推荐给你，这是进行了关系运算的结果。另外一个就是零售商品的实时推荐，比如沃尔玛，你在它的网站上点击了几个商品后，它就能揣测出你可能对哪些商品感兴趣，就会立马把你感兴趣的商品推荐给你。用图数据库来计算这种推荐会更快捷。现在国外用得很多，但是在我们国内才刚刚开始。随着图数据库的应用，不久的将来我们就可以享受到更为实时、准确、方便的推荐。

总之，图数据库能高效地处理各种复杂的关系网络，在许多领域有着广泛的应用。它是基于图论而实现的新型数据库系统，擅长处理大量的、复杂的、互联的、多变的网状数据，其效率远远高于传统的关系数据库。

现在在世界上很多著名的公司都在使用图数据库。比如，领英用它来管理社交关系，实现朋友推荐，构建了一个非常强大的人脉网络；沃尔玛用它连接“商品关联”和“买家习惯”两个子网，实现了零售商品的实时推荐，给买家带来更好的购物体验；思科用它做主数据管理，将企业内部的组织架构、产品订购、社交网络、IT网络等有效地管理起来；惠普用它管理复杂的IT网络；全球财富100强的前75家公司都在用图数据库，用户涵盖了物流、交通、电信、制造业、广告、打印、文化传媒和医疗等各个领域和行业。我们2015年开始研究图数据库，当时国内知道图数据库的人还寥寥无几。令人意想不到的是，才短短7年多时间，国内竟然有很多领域都用上了图数据库，涉及的领域包括金融、社交、智能制造、物流、医药等。毋庸置疑，其发展速度将远超我们的想象。 然而遗憾的是，目前市面上有关图数据库的中文书籍屈指可数，即便有也是直接从英文原版翻译而成。随着图数据库在中国的推广和普及，大家都渴求有一本国人原创的权威指南，能系统、全面地涵盖图数据库的原理和使用方法等方方面面内容。因此，我们决定集中组织国内对图数据库有深入研究的专家，共同编写一套原创的中文版图数据库技术丛书。

本书内容包括：

第 1 章   Neo4j 图数据库基础。介绍图数据库概念以及Neo4j的体系结构。本章可以作为初学者的入门部分。有经验者可以略过，直接阅读后续章节。

第 2 章   Neo4j 基础入门。引导读者初步使用Neo4j，包括Neo4j的安装部署、操控平台的使用、引导实例。

第 3 章   Neo4j 之 Cypher 。详细介绍Cypher语法，它是Neo4j引擎的接口语言，掌握好它是用好 Neo4j 的关键，也是使用中常备的参考资料。

第 4 章   Neo4j 程序开发。详细讨论如何将Neo4j与开发平台、编程语言之间进行集成，并提供相应的开发实例。

第 5 章   Neo4j 数据库管理。介绍Neo4j数据库管理相关的内容，主要包括：部署、监控、安全管理、运维与优化、备份与恢复、数据库管理相关工具等基本知识和基本操作。

第 6 章   存储过程库 APOC 。主要介绍Neo4j存储过程基本原理以及多个常用存储过程的使用方法。

第 7 章   图数据科学库 GDS 。主要介绍Neo4j图形数据科学库中的主要概念。该库的目标是：“为Neo4j提供高效实现的并行通用图形算法版本，以Cypher过程的形式公开”。

第 8 章   集群技术与 Fabric 。对Neo4j集群的概念进行讲解以及如何去搭建各种类型的集群，还有Fabric新特性的讲解。

第 9 章   Neo4j 应用案例。介绍Neo4j在多个业务场景中的应用实例，包括每个实例的业务分析、图建模、查询分析，并提供了实例源码。

第 10 章   Neo4j 高级应用。介绍高级索引、Docker环境部署、与大数据平台的数据交互、消息总线应用、区块链应用、Neo4j与自然语言处理等高级话题。

感谢的话：

「精通 Neo4j 」是继 《 Neo4j 权威指南》之后又一本倾注了编委团队大量心血的好书。本书的编写历经了一些波折，但最终还是在编委团队的齐心协力下定稿。在此，除了要感谢本书编委团队成员外，更需要感谢本书上一版本编委们打下的良好基础，他们是：张帜（张老师）、庞国明（小明）、胡佳辉（家辉）、苏亮（小亮）、杨志（大志）、于松林（松林）。

然而，Neo4j实在发展太快了，我们的书怎么也跟不上它的新版本。在你看到本书时候，相信Neo4j又有了不少新的版本。好在Neo4j已经比较成熟，书中介绍的语法及例子绝大部分不会过时，在Neo4j新版本下大部分情况下本书介绍的语法和示例都能使用。

希望本书能对所有读者以及图数据库爱好者有所帮助！！！

#图数据库系列丛书

#GraphDB

#Neo4j

https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-apoc-procedures/releases/tag/4.4.0.10

有任何问题，欢迎各位用户与我们取得联系。 

在现在的世界里，每天被创建、复制和存储的数据量均持续呈指数增长，因此Neo4j旨在帮助世界理解数据，尤其是当数据之间的关系至关重要时。 Neo4j 允许您从来自不同数据源的多层数据中提出复杂的问题，挖掘隐藏的线索，以支持新的应用场景和业务模型需求。

重点投入领域：

性能和可扩展性：

作为图数据库领域的先驱和领导者，Neo4j 的查询性能比关系型数据库高出 1000 倍，尤其是在关系至关重要的场景下。

开发人员和数据科学家的经验：

Neo4j 可让开发人员和数据科学家使用其喜欢的语言和工具轻松的在Neo4j图数据平台上构建应用程序、探索连接数据。

可靠性：

Neo4j 符合世界顶级公司的安全标准和可靠性要求。通过将世界排名第一的图数据平台性能带到云中，并将云操作的规则融入使其变成自主管理产品，而消除了运行Neo4j图数据库的各种阻力。

更新：

进一步扩大性能领先优势，具有无限的可扩展性：

自治集群：

Neo4j 5为全球型集群提供了一个云就绪架构，可在不扩展集群的情况下为您的数据和数据库数量提供横向扩展。 它会自动将主副本和辅助副本放置到集群中最优化的服务器，从而减少手动工作并优化您的基础架构容量利用率。

Neo4j 5允许您使用 Cypher 快速创建一张包含其他数据库或分片的Fabric复合图，在自治集群中使用 Fabric 跨集群中的数据库执行查询，甚至是远程集群中的数据库，而无需单独的 Fabric 代理。

Neo4j 5允许您将批量数据增量合并到现有数据库中，从而大大减少数据加载时间并为加载大型数据集提供更好的灵活性。

K邻查询是一种深度查询类型，它涉及大量且可变的跳数（其中 K 是跳数），以查找所有唯一节点，通常结合聚合函数来计算属性。 在 Neo4j 5中，通过广度优先查询优化，从而实现极快的响应时间； 例如，8跳查询的响应时间提高了1000倍。

开发者经验：更加简单而强大的查询

图规律匹配改进和查询计划优化：

MATCH 子句更易于编写和阅读，因为用户现在可以在路径中内联表达关系过滤器并利用更复杂的标签表达式。 查询计划已经过优化，可以更快地执行某些类型的Cypher查询。

-FULLTEXT 现在可对列表和字符串数组进行索引以提高文本搜索结果的质量

Neo4j一直支持在云端部署，并且可以通过AuraDB和AuraDS的形式来获得Neo4j服务。 Neo4j 5为自主管理的Neo4j带来了更多云操作规则和期望，并实现了自我管理Neo4j和Aura之间的无缝连接。

云优先、持续支持更新：

任意滚动升级：

备份与还原：

neo4j 4.4.10  简体中文版的内核基于 neo4j 4.4.10（最新版），界面基于 neo4j-browser 4.4.6（最新版）。

简体中文版除保持原英文版所有功能外，还扩展支持显示属性（如图片、颜色、大小、粗细）、智能查询等功能，并支持将包含图片的查询结果保存为 png 或 svg 文件。详见《Neo4j 4.x 简体中文版指南》

欢迎 线上试用 和 下载（社区版免费使用）。

您在使用过程中若发现任何问题（如功能缺陷、错译、漏译等），敬请随时发邮件或微信告知。 

谢谢！

微云数聚技术部

email: zhizh@we-yun.com

微信: gzhizh

图数据库生产力的最快途径

Neo4j 是全球领先的图数据库，目前已可在任何生产环境（本地、混合或云）中进行部署。

作为可信度、可扩展性、安全度最高而实现性能及数据一致性的数据库产品，Neo4j 4.4减少了在导入巨大数据集时对内存的需求从而使得其在数据处理方面实现了巨大进步。 除此之外，用户还将体验到一系列新的优势包括：数据库升级的零停机时间、无需中间件或使用语言驱动程序即可加快应用程序开发的云原生 API、通过基于云的身份提供无缝身份验证的单点登录 (SSO) 等。

开发者体验

Neo4j 使开发人员能够完全控制他们的应用程序与数据库的交互方式，包括：

* 强大的数据管道，可将批量和流式数据无缝加载到 Neo4j 中；

* 通过使用 Docker 映像支持ARM架构以便于在 Mac 上进行开发；

* 使用 Kafka Connect 插件从 Kafka 等来源流式传输数据

* 机器学习以改进预测，从而推动更好的决策、创新等

Neo4j 的高响应速度、高适用性、及弹性架构提供了最大的可扩展性和性能，让开发人员能进一步加速构建图数据库应用程序。

Cypher CALL {...} IN TRANSACTIONS

使用 Cypher 管理大量数据。

这个新的 Cypher 语句通过使开发人员能够从一个事务中启动一个或多个事务，在数据处理方面提供了巨大的收益，并在导入巨大数据集时减少了内存需求。 随着事务的执行和结果集的计算，可以使用第一次操作的结果启动新事务。 可以使用 Cypher 的 CALL IN TRANSACTIONS 定期提交这些新事务，提供一种更有效的方式来处理巨大事务。该语句也适用于所有 Neo4j AuraDB 产品线。

原生云API

通过原生云API将应用连接至Neo4j。

开发人员可以使用 HTTP(S) 和服务器端路由将他们的应用程序直接连接到 Neo4j，无需中间件或语言驱动程序。 这简化了开发人员在云中的体验并有助于加速应用程序开发，因为开发人员不再需要了解 Bolt 协议或路由表。

更多关于HTTP信息。

可扩展性、可用性及成本降低

Neo4j 的高性能分布式集群架构可根据用户在现实世界中的数据和业务需求进行扩展，最大限度地降低成本和硬件，同时最大限度地提高连接数据集的性能和可用性。 Neo4j可在任何地方运行，支持混合、私有云、直接迁移或云原生环境需求。

零停机远程数据库管理（即将推出）

Cypher 的 REMOTE DATABASE 和 DATABASE ALIAS 命令使DBA能够纵向、横向扩展及升级数据库 — 无需重新启动 Neo4j 图数据库、应用程序或客户端 — 在迁移时添加、重命名或扩展新的数据库。

更多关于Neo4j扩展性信息。

更快的查询和导入

专为托管云和企业而构建，更快的查询和导入可帮助用户实现强大的事务保证、跨越数万亿个关系的性能、每秒数百万跳、无限弹性以及每秒数以千计的事务写入和毫秒级延迟。

在 Neo4j 4.4 中，我们引入了进一步的增强功能，可以使用原生文本索引实现可靠的快速查询和事务。

原生文本索引

原生文本索引让基于文本的匹配速度得到了显著提升，这有利于数据导入和运行时查询。 使用 ENDS WITH 或 CONTAINS 或 LIMIT 加速文本匹配来获得更快的返回结果数量。

运行信任

当今的企业正在快速推动转型成果，并且对可扩展、功能强大的备份和恢复解决方案的要求从未如此强烈。

在 Neo4j 4.4 中，我们添加了一些重要功能以进一步加强企业级安全性和操作灵活性。

浏览器、Bloom以及Neo4j图数据库单点登录（SSO）

通过基于云身份提供商进行身份验证的用户不再需要登录他们的应用程序。

通过该功能，用户和机构不再需要分别登录浏览器和 Bloom。 应用程序开发人员可以使用他们的企业身份提供者将 SSO 与 Neo4j 集成到他们的应用程序中。

SSO 让用户通过 Azure Active Directory、Google Auth、Okta、Keycloak 和其他支持 OIDC 的身份提供商在Neo4j Bloom、浏览器和Neo4j图数据库之间无缝协作。

将数据库标记为“只读”

用户及应用程序可在维护工作中继续使用读取服务。

现在可以将某个数据库标记为“只读”，以便在维护期间可以让用户和应用程序仍保持可访问状态。 例如，用户可以在制作数据库碎片整理副本的同时继续生成报告。

用户模拟

确保图数据库应用程序被安全地部署和使用。

添加用户模拟可以更轻松地更快地设计和开发图数据库应用程序。 微服务和n层应用程序可以应用“最低权限”安全最佳实践。 这通过在现有连接的上下文中模拟不同的用户来减少创建新连接的消耗。

本周周末爆发出的Apache Log4j2漏洞对市面上广大服务、软件都带来了巨大的隐患，我们也在第一时间就此和Neo4j原厂进行了沟通。 根据Neo4j官方的反馈，现提供了以下解决方案。

受到影响的Neo4j版本包括（使用log4j2）：

• Neo4j 4.2及4.2之后推出的所有版本

关于Neo4j 4.2版本开始使用log4j2说明：

https://github.com/neo4j/neo4j/blob/4.2/pom.xml#L140

未受影响的Neo4j版本包括（使用slf4j-log4j12）：

• Neo4j 3.5 Database Server (Enterprise & Community Editions) 
• Neo4j 4.0 Database Server (Enterprise & Community Editions) 
• Neo4j 4.1 Database Server (Enterprise & Community Editions) Cypher Shell
• Neo4j Drivers
• Neo4j Connector for Apache Kafka
• Neo4j Connector for Apache Spark
• SDN6
• SDN
• OGM
• Neo4j Graph Data Science
• Neo4j GraphQL Library (neo4j-graphql, the NodeJS implementation)

解决方案：

对于已部署Neo4j 4.2及以上版本的用户，可以通过设置以下参数来解决（conf/neo4j.conf）：

dbms.jvm.additional=-Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true

dbms.jvm.additional=-Dlog4j2.disable.jmx=true

更改设置完成后，需要重启服务。

以上方案一样适用于Neo4j Desktop。

Neo4j Sandbox及Neo4j AuraDB已通过升级解决，Docker镜像则已通过禁用jmx设置进行了更新。 

近期，Neo4j也将在下一个更新的版本中解决相关问题。 

如有任何其他问题，欢迎大家和我们取得联系～

微云数聚技术团队

2021年12月13日

活动议程：

欢迎致辞 - 迈克尔·亨格，Neo4j总监
Neo4j 中国介绍 - 侯海龙，Neo4j销售总监

图数据平台和使用案例 -侯海龙， Neo4j销售总监
图数据库技术解析及实践 - 张帜老师，微云数聚创始人

茶歇

了解图数据科学 - 丁可，武晓今，金昕，Neo4j高级售前顾问
产品演示 - 丁可，武晓今，金昕，Neo4j高级售前顾问

现场答疑

活动时间：

活动地点：

金茂北京威斯汀大饭店 - 中国北京市朝阳区东三环北路7号（北京）

上海淳大万丽酒店 - 中国上海市浦东新区迎春路719号（上海）

期待和大家见面～！

点我报名！

或直接联系我们以获取更多信息

使用要点：

1. 下载安装：https://we-yun.com/wizard
2. 示例数据：https://we-yun.com/wizard/sample
3. 在 Excel 文件中增加 Task 页，或在 MySQL 库中增加 xxx_task 表，详见示例数据
4. 在界面上设置好自己的 Neo4j 服务器地址、用户名和密码

Neo4j 软件

Neo4j 驱动程序

Java	6.1.0
JavaScript	6.0.1
Python	6.2.0
.Net	6.1.2
Go	6.1.0

Neo4j 技术文档

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《Neo4j 权威指南》专属下载

2018 Neo4j 中国聚会

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关系搜介绍

    关系搜 - 开箱即用的知识图谱 (PPT)

    大数据直观展现复杂关系 (国统大数据沙龙)

图数据库介绍

    图数据库 - 大数据时代的新利器 (IBM OpenPower 峰会 PPT)

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    图数据库——大数据时代的高铁 | 今日头条

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Neo4j简体中文版 — 为中国企业量身定制的图数据库

微云数聚研制的《Neo4j简体中文版》，是专为中国企业量身打造、符合中国用户习惯的图数据库系统产品。其特点如下：

• 与Neo4j英文版同步发布

• 继承英文版全部功能

• 简体中文界面

• 数据驱动显示呈现，支持节点的图片显示、可用数据驱动节点、连线的颜色、节点的大小、连线的粗细等

• 智能查询，不懂Cypher语言也能进行查询

• 提供Neo4j导入精灵，支持将Excel、MySQL和Oracle等数据简便地导入到Neo4j，支持批量执行Cypher语句。

演示：

版本	注释
Neo4j 简体中文版 5.x	Neo4j 最新版，【友情提示】认证方式请选择不认证
Neo4j 简体中文版 3.1	《Neo4j 权威指南》配套版本

关系搜 — 开箱即用的知识图谱引擎

微云数聚的最新产品《关系搜》，是基于图数据库和微云数聚系列专利技术研制而成的通用的多元模糊关系搜索引擎，在社交、征信、知识图谱、安全、传媒等各个领域有着广泛的应用前景。其特点如下：

• 通用:可以接入任何领域各种类型的对象及其之间的关系数据；用户查询时不用指定对象的类型；不用编程序，开箱即用，也可进行二次开发

• 多元:可以在单一的输入框中一次输入及查询多个（无限）对象之间的关系

• 模糊: 可以输入对象的部分或完整的关键词进行查询

• 联想:关键词可分段式联想输入，将关键词组合搜索并比较分析获得多个对象之间关系

演示：

应用案例	搜索字符串举例
影视搜	霸王别姬，大红灯笼高高挂
A股信息	五矿稀土,五矿发展
中药搜	恶寒，身疼，呕吐

Neo4j 4.2 简体中文版指南

图数据库五大应用案例

1. 欺诈检测
2. 实时推荐引擎
3. 主数据库管理
4. 网络和IT运营
5. 身份和访问管理

• 浏览器尽可能使用最后一次使用的数据库而不是默认的数据库
• 修复了当输入值非法时长度和尺寸函数返回 1 而不是抛出错误的问题

有关所有更改的完整列表，请参阅更改日志。在此处查找《 4.2 操作手册》。

简体中文版除了包含 Neo4j 4.2.6 所有功能外，还增加了如下特性：

• 英文版：https://neo4j.com/download 或 https://we-yun.com 产品页
• 中文版：https://we-yun.com 产品页

正式官宣！ 微云数聚荣获2020 Neo4j Graphie Award奖项！！！

什么是Graphie Award奖项

Graphie Award奖项的设立旨在表彰全球最具创新性的图形技术应用，并鼓励发生在各个行业的数据关联应用案例。该奖项面向于Neo4j全球客户、合作伙伴、初创项目、技术开发人员、数据专家等。

微云数聚获奖理由

作为Neo4j在中国地区的第一个合作伙伴，也是唯一一个战略合作伙伴（Premier Partner），微云数聚自2016年成立以来，一直致力于图数据库技术及应用的研究、推广和宣传。通过组织举办如Neo4j China Meet up等各类技术研讨活动；自主完成并发布Neo4j本地化版本（对应了Neo4j历史推出的各个版本，目前已更新至Neo4j 4.2），撰写并出版图数据库系列丛书；微云数聚努力将Neo4j图数据库技术带到中国地区，并成功帮助各行业内领先企业完成了Neo4j图数据库的应用及部署。该奖项不但是对微云数聚在中国地区作出的杰出贡献进行肯定，也是对微云数聚技术能力和对国内Neo4j客户支持服务的认可～！

图数据库的未来

自2016年开始，我们可以看到图数据库技术在国内从初期“图数据库是什么？是处理图像用的吗”已经发展到现在的“怎么更好更有效率的扩展管理多个图以适用于不用业务部门或场景”。随着数据时代的发展，我们也相信图数据库会应用到更多的行业并获取成功。微云数聚也会持续为帮助更多国内企业更好的利用图数据库这一工具让业务变的更加高效、智能，数据资产获得更高的价值这一目标而努力！

有些产品的发布属于开天辟地，有些产品则属于播种与收获；随着前期创新带来的好处越来越被认可，未来的收获也将可期。

大约一年前，Neo4j发布了Neo4j 4.0（一个被誉为图形技术领域里程碑式飞跃）并进一步奠定了其世界领先图数据库的地位。

Neo4j 4.0的发布占据了各大头条，它标志着图形数据库已逐渐成为各大企业所采用的主流技术 - 一个真正的多数据库，多用途系统，能对企业安全性和可伸缩性进行保证，同时（进一步）为开发人员提供了更活跃的API，并更加紧密的集成到了开发人员的生态系统。

Neo4j 4.2标志着在性能、可操作性和安全性方面关键功能的完成

现在，我们很高兴宣布Neo4j 4.2的发布。 虽然它可能不如4.0发布时的震撼，但我们认为该版本是Neo4j走向成熟的重要一步。

- 首先，性能提升是该版本至关重要的一点，提升覆盖了所有堆栈。

- 包括将OLTP优化运行时的实现扩展到所有读取操作在内的性能提升。

- 我们的Cypher Planner也得到了增强，可以更好地处理带有多个匹配子句的复杂查询。

- 同时，解析器的效率提高了10倍，为具有大量查询的工作负载带来了巨大的益处。

- 这些提升在数据规模方面对我们全球的客户产生了极大的价值，尤其目前随着客户数据规模的快速增长，效率提升可以让他们轻松扩展规模以覆盖更多应用场景。

不能空谈性能而忽略实施与运营

因此，我们的第二个改进领域则围绕在可操作性上。

在看到越来越多客户均开始部署多实例、多户的场景后，Neo4j 4.2具备了更细化备份/还原和更好的权限可移植性（不仅用于还原和恢复，还使负载平衡和重新架构更加容易） 。

“过滤储存副本”功能允许基于节点标签或关系属性的部分图迁移，该功能允许客户更好的体验Neo4j 4.x版本中编织架构的分片功能。

同时，Neo4j的无与伦比的工具生态系统将继续并持续保持领先地位，帮助客户团队进行数据库监视，ETL，应用程序开发和查询。

大规模图数据管理需符合企业相关规定

第三，我们对安全功能进行了增强。 Neo4j是唯一实现基于角色访问控制的图数据库（该功能已在Neo4j 4.0中加入）。

现在，Neo4j 4.2将覆盖范围扩展到内部和用户定义的过程和功能，从而使图系统在管理企业中不同角色、不同业务场景变得更易于操作，由此满足客户在安全性，角色分离和合规性方面的规定及需求。

访问有关索引和约束的信息，现在也将受到访问控制的约束。 

更重要的是，Neo4j 4.2是Neo4j迄今为止发布过的最为稳定、经过实战测试的版本。

随着我们以Neo4j Aura™形式迁移到完全托管的云服务中后，我们已经在数月的时间内对100多个生产环境运行了Neo4j 4.2，并扩展了测试基础架构以使其匹配，以使客户可以放心将Neo4j 4.2作为其下一个更新版本或初安装版本。

结论

Neo4j 4.2现已提供下载，并集成到Neo4j Desktop中以提供最快的入门体验，同时也支持其他部署选项。

在接下来的几周和几个月中，我们将会持续更新有关Neo4j 4.2的最新信息以帮助更多客户了解有关此版本的更多信息以及Neo4j对未来的发展方向。欢迎大家和我们分享您的问题或观点，如果您在近期或未来有任何升级到Neo4j 4.2的计划，我们非常乐意对您提供帮助及支持。

    docker run --publish=7474:7474 --publish=7687:7687 neo4jchina/neo4j-chs:3.5.17

Neo4j 4.0 简体中文版下载地址：ftp://download.we-yun.com/neo4j-chs/4.0.1/

Neo4j 4.0 详细报道：重大版本Neo4j 4.0 已经发布

一、需求分析

中国正面临着一场前所未见的疫情。各种交通工具已成为病毒传播的一种主要途径。春节期间回家探亲、返城复工又不得不乘坐飞机、火车、长途客车、公共汽车、地铁、轮船、出租车等交通工具，难免有与病毒患者同行的机会。关于确诊病人乘坐过的飞机、火车等情况，各级政府和新闻机构有许多报导。如何从大量的报导中查出自己乘坐过的交通工具是否有确诊病例乘坐过？这就亟需一个便利的查询工具。

近期有 很多技术志愿者纷纷推出了各种“同行查询”工具，但尚未见到既能快速查询、又能直观展现传播途径的工具。《疫情搜》就是为满足这个实际需求研发而成的。

二、功能设计

想知道你是否曾经与病毒患者同坐过飞机、火车、地铁或同到过某个地点吗？只需点击 http://v.we-yun.com:2020 输入地名（如“北京”，“北京，武汉”、“北京，武汉，上海”等）、航班、车次或车牌等即可迅速查到。 友情提示： 首次进入较慢，请耐心等待一下。

查询举例：

1、输入“ 北京“，查询与北京相关的涉疫情航班、车次、车牌

数据库：图数据库 Neo4j Enterprise 3.5.14，单实例

插件：apoc-3.5.0.6-all.jar

应用层：关系搜 3.5.14

四、数据源

网站： https://2019ncov.nosugartech.com

数据： https://2019ncov.nosugartech.com/data.json

五、建模

设立飞机、火车、长途、公交、轮船、出租、场所和地点共8种（对象）节点，前7种（对象）节点与地点有出发和到达（关系）连线。

// 删除全文索引
call db.indexes() yield type, indexName where type='node_fulltext' and indexName='名称'
call db.index.fulltext.drop(indexName) return *;
// 创建全文索引
call db.index.fulltext.createNodeIndex("名称",["地点","飞机","火车", "地铁", "长途", "公交", "出租", "轮船", "场所"],["名称"]);
CREATE CONSTRAINT ON (p:地点) ASSERT p.名称 IS UNIQUE;
// 清除数据
match (n:地点) detach delete n;
// 导入传播数据
WITH "https://2019ncov.nosugartech.com/data.json" AS url 
CALL apoc.load.json(url) YIELD value
UNWIND value.data AS item 
//创建事件节点
with item, 
     ['飞机', '火车', '地铁', '长途', '公交', '出租', '轮船', '场所'][item.t_type-1] as type,
     ['航班', '车次', '线号', '车牌', '车牌', '车牌', '船次', '名称'][item.t_type-1] as no_name 
call apoc.merge.node([type], {id:item.id}, 
    {
        名称:item.t_no + case when item.t_no_sub='' then '' else ' ' + item.t_no_sub end,
        类型:type,
        日期:item.t_date, 
        开始时间:item.t_start,
        结束时间:item.t_end,
        出行类型:type,
        出行描述:item.t_memo,
        车厢:item.t_no_sub,
        出发站:item.t_pos_start,
        到达站:item.t_pos_end,
        线索来源:item.source,
        线索人:item.who,
        更新时间:item.updated_at,
        image:'http://we-yun.com/image/交通工具/'+type+'.png'
    },
    {}) yield node 
//创建开始节点
with item, node where item.t_pos_start<>''
merge (p1:地点 {名称:item.t_pos_start}) 
//创建结束节点
with item, node, p1 where item.t_pos_end<>'' and  item.t_pos_start<>item.t_pos_end 
merge (p2:地点 {名称:item.t_pos_end}) 
// 创建出发和到达关系
merge (p1)-[r1:出发]->(node)-[r2:到达]->(p2)
return count(r2);
// 设置节点显示属性
with [
        { color: '#FFE081', `border-color`: '#9AA1AC', `text-color-internal`: '#FFFFFF'},
        { color: '#C990C0', `border-color`: '#b261a5', `text-color-internal`: '#FFFFFF'},
        { color: '#F79767', `border-color`: '#f36924', `text-color-internal`: '#FFFFFF'},
        { color: '#57C7E3', `border-color`: '#23b3d7', `text-color-internal`: '#FFFFFF'},
        { color: '#F16667', `border-color`: '#eb2728', `text-color-internal`: '#FFFFFF'},
        { color: '#D9C8AE', `border-color`: '#c0a378', `text-color-internal`: '#604A0E'},
        { color: '#8DCC93', `border-color`: '#5db665', `text-color-internal`: '#604A0E'},
        { color: '#ECB5C9', `border-color`: '#da7298', `text-color-internal`: '#604A0E'},
        { color: '#4C8EDA', `border-color`: '#2870c2', `text-color-internal`: '#FFFFFF'},
        { color: '#FFC454', `border-color`: '#d7a013', `text-color-internal`: '#604A0E'},
        { color: '#DA7194', `border-color`: '#cc3c6c', `text-color-internal`: '#FFFFFF'},
        { color: '#569480', `border-color`: '#447666', `text-color-internal`: '#FFFFFF'}
    ]
    as nodeSettings 
MATCH (n:地点)
with nodeSettings, n, apoc.node.degree(n, '<') as cnt_in, apoc.node.degree(n, '>') as cnt_out 
with nodeSettings, n, cnt_in, cnt_out,  
     case when cnt_out=0 then 11 when cnt_out<5 then 3 else 10 end as index 
set n.diameter=80+cnt_out*100/500, n+=nodeSettings[index], 
    n.传出次数=cnt_out, 
    n.传入次数=cnt_in, 
    n.caption=n.名称+'('+cnt_in+","+cnt_out+')';

七、特别鸣谢：

感谢 《新型冠状病毒肺炎确诊患者同行程查询工具》https://2019ncov.nosugartech.com 的作者整理和无私分享数据！

感谢庞国明先生推荐 数据源，以及他研究病毒传播模型带給我研发《疫情搜》的灵动！

想知道你是否曾经与病毒患者同坐过飞机、火车、地铁或同到过某个地点吗？只需点击

http://v.we-yun.com:2020

输入地名（如“北京”，“北京，武汉”、“北京，武汉，上海”等）、航班、车次或车牌等即可迅速查到。友情提示：首次进入较慢，请耐心等待一下。

查询举例：

一、输入“北京“，查询与北京相关的涉疫情航班、车次、车牌

二、输入“北京，武汉“，查询与北京与武汉相关的涉疫情航班、车次、车牌

三、输入“北京，武汉，上海“，查询与北京、武汉和上海相关的涉疫情航班、车次、车牌

但是，最近有许多读者和开发者反映，在 Neo4j 3.5 版本上，导入精灵不能正常工作。出现如下报错：

有关调用实时(JIT)调试而不是此对话框的详细信息，请参见此消息的结尾。************** 异常文本 **************System.Exception: Received an unexpected HTTP status when executing the request.The response status was: 401 UnauthorizedThe response from Neo4j (which might include useful detail!) was: {"errors" : [ {
	"code" : "Neo.ClientError.Security.Unauthorized",
	"message" : "Invalid username or password."} ]}在 Neo4jClient.GraphClient.Connect(NeoServerConfiguration configuration)在 ToNeo4j.Neo4jDriver20..ctor(String server, String username, String password)在 ToNeo4j.Importer..ctor(IReader reader, String server, String userame, String password)在 ToNeo4j.MainForm.btExcel_Click(Object sender, EventArgs e)在 System.Windows.Forms.Control.OnClick(EventArgs e)在 System.Windows.Forms.Button.OnClick(EventArgs e)在 System.Windows.Forms.Button.OnMouseUp(MouseEventArgs mevent)在 System.Windows.Forms.Control.WmMouseUp(Message& m, MouseButtons button, Int32 clicks)在 System.Windows.Forms.Control.WndProc(Message& m)在 System.Windows.Forms.ButtonBase.WndProc(Message& m)在 System.Windows.Forms.Button.WndProc(Message& m)在 System.Windows.Forms.Control.ControlNativeWindow.OnMessage(Message& m)在 System.Windows.Forms.Control.ControlNativeWindow.WndProc(Message& m)在 System.Windows.Forms.NativeWindow.Callback(IntPtr hWnd, Int32 msg, IntPtr wparam, IntPtr lparam)

经查，这是导入精灵对新版本的兼容性问题所导致的密码问题。我们将在新版本中解决这个兼容性问题。在新版本发布之前，给大家提供一个解决办法：找到 neo4j.conf 文件，将

#dbms.security.auth_enabled=false

中的 # 去掉，变为：

dbms.security.auth_enabled=false

重新启动就好了。