第1章：Neo4j簡介與圖數據庫基礎

1.1 圖數據庫概述

• 傳統關系型數據庫與圖數據庫的對比
• 圖數據庫的核心優勢
• 圖數據庫的應用場景

1.2 Neo4j的發展歷史

• Neo4j的起源與演進
• Neo4j的版本迭代
• Neo4j在圖數據庫領域的地位

1.3 圖數據庫的基本概念

• 節點(Node)與關系(Relationship)
• 屬性(Property)與標簽(Label)
• 路徑(Path)與遍歷(Traversal)

1.4 Neo4j的核心特性

• ACID事務支持
• 原生圖存儲與處理
• 可擴展性與高性能

第2章：Neo4j安裝與配置

2.1 Neo4j的部署方式

• 社區版與企業版的區別
• 本地安裝與云服務對比
• Docker容器化部署

2.2 各操作系統下的安裝步驟

• Windows系統安裝指南
• Linux/Unix系統安裝指南
• macOS系統安裝指南

2.3 Neo4j配置詳解

• 內存配置與優化
• 存儲配置與管理
• 網絡與安全配置

2.4 Neo4j Browser與命令行工具

• Neo4j Browser界面介紹
• Cypher Shell使用指南
• 管理工具與插件

第3章：圖數據模型與設計

3.1 圖數據建模基礎

• 圖數據建模的核心原則
• 從業務需求到圖模型的轉換
• 常見的圖模型模式

3.2 節點與關系的設計策略

• 節點粒度的確定
• 關系類型的設計
• 多重關系與方向性

3.3 屬性設計與標簽策略

• 屬性命名與類型選擇
• 標簽的合理使用
• 多標簽組合策略

3.4 圖模型優化與重構

• 性能導向的模型調整
• 查詢友好的模型設計
• 模型演化與版本管理

第4章：Cypher查詢語言基礎

4.1 Cypher語言概述

• Cypher的設計理念
• Cypher與SQL的對比
• Cypher的語法結構

4.2 基本查詢操作

• MATCH與WHERE子句
• RETURN與ORDER BY子句
• LIMIT與SKIP子句

4.3 創建與修改操作

• CREATE與MERGE命令
• SET與REMOVE命令
• DELETE與DETACH DELETE命令

4.4 基礎查詢模式

• 節點查詢模式
• 關系查詢模式
• 路徑查詢模式

第5章：Cypher查詢語言進階

5.1 復雜查詢構建

• 多層關系查詢
• 條件過濾與模式匹配
• 子查詢與復合查詢

5.2 聚合與統計函數

• COUNT、SUM、AVG等聚合函數
• 分組統計與COLLECT函數
• 統計結果的處理與展示

5.3 高級路徑操作

• 可變長度路徑查詢
• 最短路徑算法
• 全路徑與部分路徑

5.4 Cypher性能優化技巧

• 查詢計劃與EXPLAIN
• 索引利用策略
• 查詢重寫與優化

第6章：Neo4j數據導入與導出

6.1 數據導入策略

• 小規模數據的LOAD CSV
• 大規模數據的批量導入
• 增量數據的更新策略

6.2 LOAD CSV詳解

• 文件格式與預處理
• 導入配置與參數
• 錯誤處理與日志

6.3 Neo4j Admin導入工具

• 離線批量導入
• 性能優化與配置
• 常見問題與解決方案

6.4 數據導出與備份

• 查詢結果的導出
• 數據庫備份與恢復
• 數據遷移策略

第7章：Neo4j索引與約束

7.1 索引基礎

• 索引的工作原理
• 索引類型與選擇
• 索引的生命周期管理

7.2 索引創建與管理

• 單屬性索引與復合索引
• 全文索引與空間索引
• 索引狀態監控

7.3 約束類型與應用

• 唯一性約束
• 存在性約束
• 屬性類型約束

7.4 索引與約束的最佳實踐

• 索引策略制定
• 約束使用原則
• 性能影響評估

第8章：Neo4j性能優化

8.1 性能監控與分析

• 內置監控工具
• 查詢日志分析
• 性能瓶頸識別

8.2 查詢優化策略

• 查詢重寫技巧
• 參數化查詢
• 緩存利用

8.3 數據庫配置優化

• 內存配置調優
• 存儲引擎優化
• 并發參數調整

8.4 大規模數據處理策略

• 分批處理技術
• 并行查詢執行
• 結果流處理

第9章：Neo4j集群與高可用性

9.1 Neo4j集群架構

• 因果集群原理
• 讀寫分離策略
• 集群角色與職責

9.2 集群部署與配置

• 集群環境搭建
• 配置參數詳解
• 網絡與安全設置

9.3 集群管理與監控

• 集群健康檢查
• 負載均衡策略
• 故障轉移機制

9.4 災備與數據一致性

• 備份與恢復策略
• 數據一致性保障
• 跨數據中心部署

第10章：Neo4j與其他技術集成

10.1 Neo4j與編程語言集成
- Java與Spring Data Neo4j
- Python與py2neo
- JavaScript與Node.js驅動

10.2 Neo4j與大數據生態
- Neo4j與Hadoop集成
- Neo4j與Spark連接
- 流處理與Kafka集成

10.3 Neo4j與可視化工具
- Neo4j Bloom介紹
- 第三方可視化庫對接
- 自定義可視化開發

10.4 Neo4j與云平臺
- AWS上的Neo4j部署
- Azure與GCP上的Neo4j
- 容器化與Kubernetes編排

第11章：Neo4j實際應用案例

11.1 社交網絡分析
- 用戶關系建模
- 推薦系統實現
- 影響力分析

11.2 知識圖譜構建
- 知識抽取與存儲
- 知識推理與查詢
- 知識圖譜應用

11.3 欺詐檢測系統
- 異常模式識別
- 實時欺詐監控
- 風險評分模型

11.4 供應鏈與物流優化
- 網絡優化模型
- 路徑規劃算法
- 實時調度系統