1. 什么是图数据库

图数据库用图来存储数据，是最接近高性能的一种用于存储数据的数据结构方式之一。

1.1 一个图由无数的节点和关系组成

　　最简单的图是单节点的，一个记录，记录了一些属性。一个节点可以从单属性开始，成长为成千上亿，虽然会有一点点麻烦。从某种意义上讲，将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。

1.2 用 Traversal 进行数据库查询

　　一次 Traversal, 你可以理解为是你通过一种算法，从一些开始节点开始查询与其关联的节点，比如你想找到 “我朋友喜欢但我不喜欢的那首音乐是什么呢？”，又或者 “周星驰和巩俐合作过哪些电影？”等等问题。

1.3 Neo4j是一个图数据库

Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。

它包括如下几个显著特点：
完整的ACID支持
高可用性
轻易扩展到上亿级别的节点和关系
通过遍历工具高速检索数据

其他的图形数据库还包括Oracle NoSQL数据库，OrientDB，HypherGraphDB，GraphBase，InfiniteGraph，AllegroGraph。

2. 图数据库模型

2.1 节点

构成一张图的基本元素是节点和关系。在Neo4j中，节点和关系都可以包含属性

下面让我们认识一个最简单的节点，他只有一个属性，属性名是name,属性值是Marko：

2.2 关系

节点之间的关系是图数据库很重要的一部分。通过关系可以找到很多关联的数据，比如节点集合，关系集合以及他们的属性集合。

一个关系连接两个节点，必须有一个开始节点和结束节点。

因为关系总是直接相连的，所以对于一个节点来说，与他关联的关系看起来有输入/输出两个方向，这个特性对于我们遍历图非常有帮助：

关系在任一方向都会被遍历访问。这意味着我们并不需要在不同方向都新增关系。而关系总是会有一个方向，所以当这个方向对你的应用没有意义时你可以忽略方向。特别注意一个节点可以有一个关系是指向自己的：

　　为了将来增强遍历图中所有的关系，我们需要为关系设置类型。注意 关键字 type 在这可能会被误解，你其实可以把他简单的理解为一个标签而已。

例1：有两种关系的最简单的社会化网络图

2.3. 属性

节点和关系都可以设置自己的属性。属性是由Key-Value键值对组成。
例2：包含两个属性的节点

例3：包含属性的关系

这里Emil->Johan的关系，包含了属性“since:2001”，Emil->Ian的关系，包含了属性”rating:5”

2.4 路径

路径由至少一个节点，通过各种关系连接组成，经常是作为一个查询或者遍历的结果。

最短的路径是0长度的像下面这样：

长度为1的路径如下:

2.5. 遍历（Traversal）

　　遍历一张图就是按照一定的规则，跟随他们的关系，访问关联的的节点集合。最多的情况是只有一部分子图被访问到，因为你知道你对那一部分节点或者关系感兴趣。

Neo4j提供了遍历的API，可以让你指定遍历规则。最简单的设置就是设置遍历是宽度优先还是深度优先。