Was mir an Neo4j am besten gefällt, ist, wie natürlich es komplexe Beziehungen modelliert, insbesondere für eine Anwendung wie unsere, die miteinander verbundene Daten über Kunst, Künstler, Orte, Länder und andere Entitäten speichert. In einer Graphdatenbank repräsentieren Knoten Entitäten (wie Künstler oder Kunstwerke) und Beziehungen (wie "erschaffen" oder "ausgestellt") ermöglichen eine sehr intuitive Darstellung, wie diese Elemente miteinander verbunden sind. Dies macht das Abfragen komplexer Muster, wie das Finden aller Künstler, die eine bestimmte Kunstbewegung beeinflusst haben, oder das Verfolgen der Ausstellungen eines bestimmten Kunstwerks an verschiedenen Orten, effizient und unkompliziert. Was sind die Hauptpunkte, die es mehr mögen: - Dass Neo4j Abfragen für das Durchlaufen von Beziehungen optimiert, wie "Welche Kunstwerke wurden von Künstlern an einem bestimmten Ort geschaffen?", was die Antwort schneller macht als in traditionellen relationalen Datenbanken. - Wir mögen, dass man den Graphen leicht mit neuen Beziehungen oder Attributen erweitern kann, wenn der Datensatz wächst. - Außerdem können wir tiefer in unseren Daten suchen und bedeutungsvollere Verbindungen zwischen unseren historischen Daten finden, wie Trends in Kunststilen oder wie Künstler sich gegenseitig über Regionen hinweg beeinflusst haben, oder die mehreren Beziehungen mehrerer Künstler für einen bestimmten Ort oder Kunst. Die Flexibilität und Leistung von graphbasierten Abfragen kommen wirklich zur Geltung, wenn man es mit hoch relationalen Daten zu tun hat, wie historischen und kulturellen Informationen.

GDS hebt sich als die beste Wahl für die Durchführung von Modellierung und fortgeschrittener Analytik nativ innerhalb der Graph-Umgebung hervor. Darüber hinaus bringt jede Veröffentlichung Leistungsaktualisierungen, Funktionsverbesserungen für bestehende Algorithmen und Techniken sowie Ergänzungen neuer Techniken im Toolkit. Die Fähigkeit, graph-native analytische Aufgaben durch APIs wie die Python neo4j-Bibliothek auszuführen, erleichtert auch die plattformübergreifende/umgebungsübergreifende Arbeit.

Die Einfachheit der Erstellung von Graphen und der Graphvisualisierung mit der Neo4j-Plattform.