Neo4j पर ग्राफ डेटाबेस विकास और Cypher मॉडलिंग

मैं Neo4j पर ग्राफ डेटाबेस डिजाइन और निर्माण करता हूँ उन उत्पादों के लिए जहाँ संस्थाओं के बीच संबंध संस्थाओं की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण होते हैं। यदि आप पांच तालिकाओं के बीच JOIN करते हुए, एक मिनट तक एक क्वेरी को धीमा होते हुए देखते हैं, और फिर भी "कौन संदिग्ध खाते से दो कदम दूर है" जैसे सवालों का जवाब नहीं दे पाते — तो यह एक संकेत है कि ग्राफ तालिकाओं की तुलना में बेहतर फिट है। मैं आपके असली सवालों से शुरू करता हूँ, उन्हें नोड्स और संबंधों के एक साफ स्कीमा में बदलता हूँ और इसे आपके अपने डेटा पर Cypher क्वेरियों के साथ मान्य करता हूँ इससे पहले कि एप्लिकेशन कोड की एक पंक्ति लिखूं।

मेरा काम पूरे पथ को कवर करता है: संस्थाओं और संबंधों का मॉडलिंग, गुण और अनुक्रमणिका का चयन, ग्राफ के बढ़ने पर ट्रैवर्सल को तेज रखने के लिए Cypher को ट्यून करना, और SQL डंप, CSV या इवेंट स्ट्रीम से डेटा आयात करना बिना इतिहास खोए। डेटाबेस के शीर्ष पर मैं एक साफ API बनाता हूँ ताकि एप्लिकेशन ग्राफ से स्थिर एंडपॉइंट्स के माध्यम से बात करे, कच्ची क्वेरियों के माध्यम से नहीं। मैंने सिफारिश इंजन, धोखाधड़ी पहचान बैकएंड और नेटवर्क विश्लेषण प्रणाली, ज्ञान ग्राफ और पहचान समाधान प्रणाली लॉन्च की हैं जहाँ एकल ट्रैवर्सल दर्जनों तालिका क्वेरियों को बदलता है।

आपको एक दस्तावेजीकृत स्कीमा, विश्लेषित निष्पादन योजनाओं के साथ क्वेरियों का एक पुस्तकालय, एक दोहराने योग्य आयात पाइपलाइन और परीक्षणों के साथ एक API परत मिलती है। यदि आप सुनिश्चित नहीं हैं कि ग्राफ सही उपकरण है, तो मुझे आपकी सबसे भारी क्वेरी भेजें और मैं आपको दिखाऊंगा कि यह ग्राफ ट्रैवर्सल के रूप में कैसा दिखता है।