Aprendiendo Neo4j 3.x: Técnicas eficaces de modelado de datos, ajuste del rendimiento y visualización de datos en Neo4j

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una buena visión general de Neo4j y Cypher, dirigida principalmente a los principiantes. Aunque empieza con fuerza, le falta profundidad en ciertas áreas y tiene algunos problemas de redacción y calidad de contenido hacia el final. Los revisores aprecian los ejemplos prácticos y la claridad de los capítulos iniciales, pero señalan la necesidad de contenidos más avanzados y de mejores explicaciones para los no desarrolladores.

⬤ Buena introducción a Neo4j y Cypher para principiantes.
⬤ Capítulos iniciales claros con ejemplos de casos útiles y consejos prácticos.
⬤ Entretenido y fácil de leer.
⬤ Cubre una variedad de temas importantes incluyendo modelado de datos y consultas.
⬤ Incluye consejos, ejemplos realistas y recursos externos.

⬤ Le falta profundidad en temas avanzados, especialmente para usuarios que migran de bases de datos relacionales.
⬤ Presenta problemas de redacción (errores de corrección, orden ilógico de los capítulos).
⬤ Asume conocimientos previos en ciertos capítulos, lo que puede confundir a los lectores menos experimentados.
⬤ La calidad del contenido se deteriora hacia el final, observándose errores sintácticos y semánticos.

(basado en 7 opiniones de lectores)

Título original:

Learning Neo4j 3.x: Effective data modeling, performance tuning and data visualization techniques in Neo4j

Contenido del libro:

Ejecute consultas ultrarrápidas en conjuntos de datos de gráficos complejos con la potencia de la base de datos de gráficos Neo4j.

Características principales

⬤ Familiarícese con los sistemas de bases de datos de gráficos y aplíquelos en casos de uso del mundo real.

⬤ Utiliza el lenguaje de consulta Cypher, APOC y otras extensiones de Neo4j para obtener análisis significativos de conjuntos de datos complejos.

⬤ Una guía práctica llena de ejemplos listos para usar sobre consultas, procesamiento de gráficos y visualización de información para construir aplicaciones espaciales más inteligentes.

Descripción del libro

Neo4j es una base de datos de grafos que permite recorrer enormes cantidades de datos con facilidad. El objetivo de este libro es iniciarle rápidamente en el uso de la popular base de datos de grafos Neo4j.

Comenzando con una breve introducción a la teoría de grafos, este libro le mostrará las ventajas de utilizar bases de datos de grafos junto con técnicas de modelado de datos para bases de datos de grafos. Adquirirás experiencia práctica con funciones de uso común y otras menos conocidas para actualizar almacenes de grafos con el lenguaje de consulta Cypher de Neo4j. Además, también aprenderás a crear procedimientos asombrosos utilizando APOC y a ampliar la funcionalidad de Neo4j, permitiendo la integración, el análisis algorítmico y otras capacidades avanzadas de operaciones espaciales sobre los datos.

A lo largo del libro encontrarás ejemplos de implementación sobre las últimas actualizaciones de Neo4j, como índices en gráficos, escalado, mejoras de rendimiento, visualización, técnicas de refactorización de datos, mejoras de seguridad y mucho más. Al final del libro, habrás adquirido las habilidades para diseñar e implementar aplicaciones espaciales modernas, desde graficar datos hasta desentrañar las capacidades del negocio con la ayuda de casos de uso del mundo real.

Lo que aprenderá

⬤ Comprender la ciencia de la teoría de grafos, bases de datos y sus ventajas sobre las bases de datos tradicionales.

⬤ Instalar Neo4j, modelar datos y aprender las prácticas más comunes de recorrer datos.

⬤ Aprender el lenguaje de consulta Cypher y procedimientos a medida para analizar y derivar representaciones significativas de los datos.

⬤ Mejorar las técnicas de grafos con la ayuda de procedimientos precisos en la biblioteca APOC.

⬤ Utilizar extensiones y plugins avanzados de Neo4j para optimizar el rendimiento.

⬤ Comprender cómo las nuevas características de seguridad de Neo4j y la arquitectura de clustering se utilizan para implementaciones a gran escala.