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
