1、什么是Neo4j
Neo4j是由java实现的开源NOSQL图数据库
数据库分为关系型和非关系型两种类型。
其中非关系型又分为Graph(图形),Document(文档),Cloumn Family(列式)，以及Key-Value Store(KV),
这四种类型数据库分别使用不同的数据结构进行存储。因此它们所适用的场景也不尽相同。
特点：
1、界面友好: 前端D3.js
2、查询语言: Cypher
3、ACID事务
A、体系结构：
Neo4j最初的动机是为了更好的描述实体之间的联系
1、免索引邻接
(1)免索引邻接使用遍历物理关系的方法查找，比起全局索引代价要小的多
(2)当索引建立后，反向遍历时，索引就会失效
所以免索引邻接机制，使得图库上关系查询效率非常高
B、存储结构：
节点和关系都是采用固定长度存储。
(1)节点(Node)
包含一个和多个属性(properties),标签(Label)
长度: 9字节
存储文件名：neostore.nodestore.db
格式：Node:inUse+newRelId+newPropId
inUse: 1表示该节点呗正常使用，0表示该节点被删除
nextRelId: 该节点的下一个关系ID
nextPropId: 该节点的下一个属性ID
示例数据：
Node[0,used=true,rel=9,prop=-1]
Node[1,used=true,rel=1,prop=0]
Node[2,used=true,rel=2,prop=2]
Node[3,used=true,rel=2,prop=4]
数据解释：
Node[12,used=true,rel=11,prop=22]采用固定字节长度的记录可以快速地查询到存储文件中的节点。
如果有个ID为100的节点。我们知道该记录在存储文件的第900个字节。基于这种查询方式，查询成本是O(1)
(2)关系(Relationship)
包含起始节点(startNode)和终止节点(endNode),一个和多个属性，标签，一个类型
长度: 33字节
存储文件名: neostore.relationshipstore.db
格式: Relationship:inUse+firstNode+secondNode+relType+firstPreRelId+firstNextRelId+secondPrevRelId+secondNextRelId+nextPropId
inUse:,nextPropId: 作用同上。
firstNode: 当前关系的起始节点。
secondNode: 当前关系的终止节点。
relType: 关系的类型。
firstPrevRelId & firstNextRelId: 起始节点的前一个和后一个关系的ID。
secondPrevRelId & secondNextRelId: 终止节点的前一个和后一个关系ID。
数据解释：
Relationship[0,used=true,source=1,target=0,type=0,sPrev=1,sNext=-1,tPrev=3,tNext=-1,prop=1]
Relationship[0,used=true,source=2,target=1,type=1,sPrev=2,sNext=-1,tPrev=-1,tNext=0,prop=3]
(3)属性(property)
长度：9字节
存储文件名：neostore.propertystore.db.index
格式：property:inUse+propCount+keyBlockId
属性索引的值部分存储的是指向动态内存的记录或者内联值，短字符串和短数组会直接内联在属性存储记录中。当长度超过属性记录中propBlock长度限制之后
会存储到其他的动态存储文件中
C、遍历方式
从一个给定节点定位关系链中第一个关系的位置，然后计算它在关系存储的偏移量获取，使用关系ID乘关系的固定大小即可定位存储文件中的正确位置
在关系记录中，搜索第二个字段可以找第二个节点的ID，用节点固定大小乘节点ID可以得到节点在存储中的正确位置
D、存储优化
尽量将短字符的属性直接存储在属性文件中，压缩和内联存储
Neo4j的安装
批量导入工具的使用
Cypher语句
java工具github：spring-data-neo4j