Desenvolvimento de banco de dados gráfico no Neo4j e modelagem Cypher

Eu projeto e construo bancos de dados gráficos no Neo4j para produtos onde as relações entre entidades importam mais do que as próprias entidades. Se você se pega fazendo JOINs em cinco tabelas, assistindo uma consulta demorar um minuto e ainda não consegue responder perguntas como "quem está a dois passos de uma conta suspeita" — isso é um sinal de que um gráfico se encaixa melhor do que tabelas. Eu começo com suas perguntas reais, transformo-as em um esquema limpo de nós e relacionamentos e valido isso com seus próprios dados usando consultas Cypher antes de escrever uma linha de código de aplicação.

Meu trabalho cobre todo o caminho: modelagem de entidades e relacionamentos, escolha de propriedades e índices, ajuste do Cypher para que as travessias permaneçam rápidas à medida que o gráfico cresce, e importação de dados de dumps SQL, CSV ou fluxos de eventos sem perder histórico. Em cima do banco de dados, eu construo uma API limpa para que a aplicação se comunique com o gráfico através de endpoints estáveis, não consultas brutas. Eu lancei motores de recomendação, backends de detecção de fraudes e sistemas de análise de redes, gráficos de conhecimento e sistemas de resolução de identidade onde uma única travessia substitui dezenas de consultas de tabela.

Você recebe um esquema documentado, uma biblioteca de consultas com planos de execução analisados, um pipeline de importação repetível e uma camada de API com testes. Se você não tem certeza se um gráfico é a ferramenta certa, envie-me sua consulta mais pesada e eu mostrarei como ela se parece como uma travessia de gráfico.