Розробка графових баз даних на Neo4j і моделювання Cypher

Я проектую й будую графові бази даних на Neo4j для продуктів, де зв'язки між сутностями важливіші за самі сутності. Якщо ви ловите себе на JOIN'ах через п'ять таблиць, дивитесь, як запит повільно йде хвилину, й все одно не можете відповісти на питання типу «хто в двох кроках від підозрілого акаунту» — це верна ознака, що граф підійде краще таблиць. Я починаю з ваших реальних питань, перетворюю їх у чисту схему з вузлів і зв'язків і перевіряю її на ваших же даних запитами Cypher ще до першого рядка додатка.

Моя робота закриває весь шлях: моделювання сутностей і відносин, вибір властивостей й індексів, тюнінг Cypher для обходів, які залишаються швидкими в міру зростання графа, й імпорт даних з SQL-дампів, CSV або потоків подій без втрати історії. Поверх бази я складаю акуратний API, щоб додаток спілкувався з графом через стабільні ендпоінти, а не через сирі запити. Я запускав рушії рекомендацій, бекенди для антифроду й аналізу мереж, графи знань і системи розрішення особистості, де один обхід замінює десятки табличних виборок.

Ви отримуєте задокументовану схему, бібліотеку запитів із розібраними планами виконання, повторюваний конвейер імпорту й шар API з тестами. Якщо ви не впевнені, що граф — правильний інструмент, пришліть мені ваш найважчий запит, і я покажу, як він виглядає у вигляді обходу за зв'язками.