第1章：Neo4j简介与图数据库基础

1.1 图数据库概述

• 传统关系型数据库与图数据库的对比
• 图数据库的核心优势
• 图数据库的应用场景

1.2 Neo4j的发展历史

• Neo4j的起源与演进
• Neo4j的版本迭代
• Neo4j在图数据库领域的地位

1.3 图数据库的基本概念

• 节点(Node)与关系(Relationship)
• 属性(Property)与标签(Label)
• 路径(Path)与遍历(Traversal)

1.4 Neo4j的核心特性

• ACID事务支持
• 原生图存储与处理
• 可扩展性与高性能

第2章：Neo4j安装与配置

2.1 Neo4j的部署方式

• 社区版与企业版的区别
• 本地安装与云服务对比
• Docker容器化部署

2.2 各操作系统下的安装步骤

• Windows系统安装指南
• Linux/Unix系统安装指南
• macOS系统安装指南

2.3 Neo4j配置详解

• 内存配置与优化
• 存储配置与管理
• 网络与安全配置

2.4 Neo4j Browser与命令行工具

• Neo4j Browser界面介绍
• Cypher Shell使用指南
• 管理工具与插件

第3章：图数据模型与设计

3.1 图数据建模基础

• 图数据建模的核心原则
• 从业务需求到图模型的转换
• 常见的图模型模式

3.2 节点与关系的设计策略

• 节点粒度的确定
• 关系类型的设计
• 多重关系与方向性

3.3 属性设计与标签策略

• 属性命名与类型选择
• 标签的合理使用
• 多标签组合策略

3.4 图模型优化与重构

• 性能导向的模型调整
• 查询友好的模型设计
• 模型演化与版本管理

第4章：Cypher查询语言基础

4.1 Cypher语言概述

• Cypher的设计理念
• Cypher与SQL的对比
• Cypher的语法结构

4.2 基本查询操作

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

4.3 创建与修改操作

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

4.4 基础查询模式

• 节点查询模式
• 关系查询模式
• 路径查询模式

第5章：Cypher查询语言进阶

5.1 复杂查询构建

• 多层关系查询
• 条件过滤与模式匹配
• 子查询与复合查询

5.2 聚合与统计函数

• COUNT、SUM、AVG等聚合函数
• 分组统计与COLLECT函数
• 统计结果的处理与展示

5.3 高级路径操作

• 可变长度路径查询
• 最短路径算法
• 全路径与部分路径

5.4 Cypher性能优化技巧

• 查询计划与EXPLAIN
• 索引利用策略
• 查询重写与优化

第6章：Neo4j数据导入与导出

6.1 数据导入策略

• 小规模数据的LOAD CSV
• 大规模数据的批量导入
• 增量数据的更新策略

6.2 LOAD CSV详解

• 文件格式与预处理
• 导入配置与参数
• 错误处理与日志

6.3 Neo4j Admin导入工具

• 离线批量导入
• 性能优化与配置
• 常见问题与解决方案

6.4 数据导出与备份

• 查询结果的导出
• 数据库备份与恢复
• 数据迁移策略

第7章：Neo4j索引与约束

7.1 索引基础

• 索引的工作原理
• 索引类型与选择
• 索引的生命周期管理

7.2 索引创建与管理

• 单属性索引与复合索引
• 全文索引与空间索引
• 索引状态监控

7.3 约束类型与应用

• 唯一性约束
• 存在性约束
• 属性类型约束

7.4 索引与约束的最佳实践

• 索引策略制定
• 约束使用原则
• 性能影响评估

第8章：Neo4j性能优化

8.1 性能监控与分析

• 内置监控工具
• 查询日志分析
• 性能瓶颈识别

8.2 查询优化策略

• 查询重写技巧
• 参数化查询
• 缓存利用

8.3 数据库配置优化

• 内存配置调优
• 存储引擎优化
• 并发参数调整

8.4 大规模数据处理策略

• 分批处理技术
• 并行查询执行
• 结果流处理

第9章：Neo4j集群与高可用性

9.1 Neo4j集群架构

• 因果集群原理
• 读写分离策略
• 集群角色与职责

9.2 集群部署与配置

• 集群环境搭建
• 配置参数详解
• 网络与安全设置

9.3 集群管理与监控

• 集群健康检查
• 负载均衡策略
• 故障转移机制

9.4 灾备与数据一致性

• 备份与恢复策略
• 数据一致性保障
• 跨数据中心部署

第10章：Neo4j与其他技术集成

10.1 Neo4j与编程语言集成
- Java与Spring Data Neo4j
- Python与py2neo
- JavaScript与Node.js驱动

10.2 Neo4j与大数据生态
- Neo4j与Hadoop集成
- Neo4j与Spark连接
- 流处理与Kafka集成

10.3 Neo4j与可视化工具
- Neo4j Bloom介绍
- 第三方可视化库对接
- 自定义可视化开发

10.4 Neo4j与云平台
- AWS上的Neo4j部署
- Azure与GCP上的Neo4j
- 容器化与Kubernetes编排

第11章：Neo4j实际应用案例

11.1 社交网络分析
- 用户关系建模
- 推荐系统实现
- 影响力分析

11.2 知识图谱构建
- 知识抽取与存储
- 知识推理与查询
- 知识图谱应用

11.3 欺诈检测系统
- 异常模式识别
- 实时欺诈监控
- 风险评分模型

11.4 供应链与物流优化
- 网络优化模型
- 路径规划算法
- 实时调度系统