Daten natürlich modellieren und verarbeiten mit Neo4j

Der Social Graph von Facebook ist mit Abstand die bekannteste Anwendung für eine Graphendatenbank.

Darüber hinaus gibt es noch weit spannendere Anwendungsfälle wie Spatial Data, Financial Trail, Indexing, und andere. Kombiniert man unterschiedliche Graphen lassen sie sich, mit den aus der Graphentheorie bekannten Algorithmen, gemeinsam auswerten.

Obwohl Graphendatenbanken nicht neu sind, haben sie dank der ganzen NoSQL-Bewegung frischen Aufwind halten. Eine Domäne lässt sich oft leichter schemalos und natürlicher als Graph, anstatt mit vielen normalisierten Tabellen, abbilden. Dies fordert neben einer anderen Denkweise bei den Entwicklern auch Unterstützung aus der Community für die Verbreitung.

Dieser Vortrag führt in das Thema der Graphendatenbanken ein und vermittelt wie man Modelle mit grossen, komplexen und stark vernetzten Daten mit Neo4j umsetzen kann. Anschliessend werden die Themen Querying, Indexierung, Import / Export, Skalierung sowie weitere Tools und APIs betrachtet. Zum Schluss beleuchten wir die Highlights & Challenges beim Einsatz der Technologie.

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