最近在公司实习做的就是优化neo4j图形数据库查询效率的事，公司提供的是一个在Linux上搭建且拥有几亿个节点的数据库。开始一段时间主要是熟悉该数据库的一些基本操作，直到上周才正式开始步入了优化数据库查询效率的阶段，然而庆幸的是在这周就已经把数据库的查询效率优化的可以商用了。刚开始时，在公司的neo4j数据库中进行关联查询时，有些查询指令甚至长达两小时都未返回待查结果，以致无法满足一般的商业需求。

neo4j清空所有数据命令如下：MATCH (n)OPTIONAL MATCH (n)-[r]-()DELETE n,r删除一个节点DELETE如下一个节点，删除这个节点可以有两种方法，通过 id 属性，或者 name 属性。1.1通过 name 属性删除这一个节点，如下所示：MATCH (n:TEST1{name:'temp'})delete n1.2通过 id 属性 删除这一个节点，如下所示：

scons是一个Python写的自动化构建工具，可以用来编译代码，和make作用相似1、安装pythonPython的默认安装地址是：/usr/local/lib设置设置python3为默认python（即建立一个软连接，类似win下的快捷方式），进入/usr/bin文件夹，ln -s python3 python安装PIP，一个python的包管理器apt-get install python3

原理要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。 spark-deep-learning也是如此，尝试和Tensorflow进行整合。那么如何进行整合呢？ 我们知道Tensorflow其实是C++开发的，平时训练啥的我们主要使用python API。Spark要和TensorFlow 进行整合，那么有三种方式：走Tensorflow的Java API走Tensorfl...

Neo4j是一个世界领先的开源图形数据库，由Java编写。图形数据库也就意味着它的数据并非保存在表或集合中，而是保存为节点以及节点之间的关系。Neo4j的数据由下面3部分构成：节点边属性Neo4j除了顶点（Node）和边（Relationship），还有一种重要的部分——属性。无论是顶点还是边，都可以有任意多的属性。属性的存放类似于一个HashMap，Key为一个字符串，而Value必须...

（1）存储系统架构目前大规模的知识图谱一般采用图数据库做为最基本的存储引擎。图数据库的优点在于其天然的能表示知识图谱结构，图中的节点表示知识图谱的对象，图中的边表示知识图谱的对象关系；但是其缺点是图数据库的更新比较复杂，对于复杂查询的支持不够。所以要使用以图数据库为主，结合其他系统的方式来存储知识图谱。由于图谱每天数据都会有变化，使用hadoop这种适合批量离线处理的系统做为离线更新系统，为了..

Cypher语句介绍：Cypher是一种声明式图查询语言，表达高效查询和更新图数据库。例子：声明式编程是一种编程范式，即构建计算机程序的结构和元素的一种风格，它表达了计算的逻辑而没有描述其控制流程。常用的声明性语言包括数据库查询语言（例如SQL，XQuery），正则表达式，逻辑编程，函数式编程和配置管理系统。命令式编程以明确的步骤实现算法。match 相当于SQL selectcypher查询语言