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  • 什么是Cypher?Cypher是一种声明式图形查询语言,可用于表达性高效的查询更新管理。它旨在同时适合开发人员运营专业人员。Cypher的设计既简单又强大。可以轻松表达高度复杂的数据库查询,使您可以专注于自己的...

    什么是Cypher?

    Cypher是一种声明式图形查询语言,可用于表达性和高效的查询更新和管理。它旨在同时适合开发人员和运营专业人员。Cypher的设计既简单又强大。可以轻松表达高度复杂的数据库查询,使您可以专注于自己的域,而不会迷失在数据库访问中。

    Cypher受到许多不同方法的启发,并以用于表达查询的既定实践为基础。许多关键字(例如WHEREORDER BY)均受到SQL的启发。模式匹配借鉴了SPARQL的表达方法。某些列表语义是从Haskell和Python等语言中借用的。Cypher的结构基于英文散文和简洁的图像,使查询变得容易,无论是写作还是阅读。

    Cypher基于SQL的强大功能-SQL是查询关系数据库的标准。但是,Cypher是专门为图形数据和遍历设计和优化的。尽管语言都没有好或坏,但它们各有长处和目的。

    为什么选择Cypher?

    我们已经知道Neo4j的属性图模型由节点和关系组成,这些节点和关系也可能具有与之关联的属性。但是,节点和关系是构建属性图模型最有价值和功能最强大的部分-模式的简单组件。模式由节点和关系元素组成,可以表示简单或复杂的遍历和路径。

    模式识别是大脑工作方式的基础。因此,人类非常擅长处理模式(例如可视化图表,甚至是内存匹配游戏)。Cypher很大程度上也是基于模式的,旨在识别数据中这些模式的各种版本,使其成为用户学习的一种简单而逻辑的语言。

    Cypher与SQL?

    Cypher就像SQL是一种声明性文本查询语言,但用于图形。

    与SQL不同,Cypher完全是关于表达图形模式的。我们添加了一个特殊子句MATCH来匹配您数据中的这些模式。这些图案是您通常在白板上绘制的图案。

    关系数据库将数据存储在具有固定结构(模式)的表中,每列具有名称,类型,长度,约束等。表之间的引用通过将一个表的主键作为列重复,将另一个表作为外键重复来表示。对于多对多引用,需要JOIN表(或链接表)作为连接表之间的人为构造。

    规范化的关系模型可以直接转换为等效图模型。图模型主要由用例驱动,因此之后将有机会进行优化和模型演化。

    后续文章我们开始讲解Cypher常用语法。

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    - 本期完 -

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  • 1丶SDKAPI各自的定位(意义或概念) 1.API,其实API大家或多或少都听说过的。这里举两个例子你就明白了,JAVA API大伙有用过把,其实API把就是那种拿来就用的东西。API是一组接口,通过特定的通讯规则可以让两...

    1丶SDK和API各自的定位(意义或概念)

    1.API,其实API大家或多或少都有听说过的。这里举两个例子你就明白了,JAVA API大伙有用过把,其实API把就是那种拿来就用的东西。API是一组接口,通过特定的通讯规则可以让两个完全不同的系统互相调用对方的接口,而不需要知道对面接口的功能是怎么实现的。
    2.SDK,如果是API是一组接口,那么SDK就是一组工具。JAVA JDK大伙够熟悉了把。其实JAVA的JDK就是一个SDK。其实SDK是–Software Development Kit英文的缩写,翻译一下就是软件开发工具包。也就是说,SDK是一套完整的开发工具包,里面有完善的工具,库,文档,甚至示例代码等,通过它你可以开完一套完整的程序。就是这么强大。

    2丶讲完概念,那它们又有什么异同呢?

    1.首先他们是包含关系,就好像大鱼吃小鱼一样。你想想Java JDK和Java API的区别你就能明白我在说什么了。是不是很通俗易懂??嘿嘿

    总结:其实只要理解了概念,这两者还是很好区别的。

    ---- 人往往高估了自己短期的成长,而低估了长期的蜕变。你呢?

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  • 一般最普通的两个table的关系就像是一到多,或零到多之类的,这是两个table之间的。 还有一种是一个table,它自己自己连接出了一个...所以麻烦问大家一下,这种“东西”的英文中文名分别叫什么啊? 谢谢!
  • 数据仓库Hive学习笔记 ...1、英文称为Data Warehouse,可简称为DW或DWH。 2、目的:构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support) 3、数据仓库是存数据的,企业的各种数据往里

    Hive系列学习笔记


    1.1 基本概念

    1、英文称为Data Warehouse,可简称为DW或DWH。

    2、目的:构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)

    3、数据仓库是存数据的,企业的各种数据往里面存,主要目的是为了分析有效数据,后续会基于他产出的分析挖掘的数据,或者数据应用需要的数据

    可以理解为:面向分析的存储系统

    1.2 主要特征

    • 面向主题
      数据仓库是面向主题的,数据仓库通过一个个主题域将多个业务系统的数据加载到一起,为了各个主题进行分析而建。

    • 集成的
      数据仓库会将不同源数据库中的数据汇总到一起,数据仓库中的综合数据不能从原有的数据仓库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库前要经过统一与整合。

    • 非易失的
      操作型数据库主要服务于日常的业务操作,使得数据库需要不断的对数据进行更新。在数据仓库中不需要实时更新,而是根据商业每隔一段时间将新的数据导入。数据仓库中的数据一般仅执行查询操作,很少有删除和更新。但是需要定期加载和刷新数据。

    • 时变的
      数据仓库包含各种粒度的历史数据,数据仓库中的数据可能与某个特定日期、星期、月份、季度或者年份有关。数据仓库的目的是通过分析企业过去一段时间业务的经营状况,挖掘其中隐藏的模式。分析的结果只能反映过去的情况,当业务变化后,挖掘出的模式会失去时效性。因此数据仓库的数据需要定时更新。

    1.3 数据库与数据仓库的区别

    其实就是OLTPOLAP的区别

    OLTP

    操作型处理,叫联机事务处理OLTP,也可以称为面向交易的处理系统,针对具体的业务在数据库联机的日常操作。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段,主要用于操作型处理

    OLAP

    分析型处理,叫联机分析处理OLAP,一般针对某些主题的历史数据进行分析

    数据仓库并不是要取代数据库

    • 数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的
    • 数据库一般存储业务数据,数据仓库存储的一般是历史数据
    • 数据库设计是尽量避免冗余,数据仓库是在设计时有意引入冗余,依照分析需求进行设计
    • 数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计

    数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源,为了决策需要而产生的。

    1.4 数据仓库的分层架构

    分为源数据、数据仓库、数据应用三层
    在这里插入图片描述

    源数据层(ODS)

    此层数据无任何更改,不对外开放,为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备

    数据仓库层(DW)

    称为细节层,DW层的数据是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗后的数据

    数据应用层

    前端应用直接读取的数据源,根据报表、专题分析需求而计算生成数据

    数据仓库从各个数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL的过程,ETL是数据仓库的流水线,也可以认为是数据仓库的血液。

    1.5 数仓的元数据管理

    元数据(Meta Data),主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系。

    元数据分为技术元数据业务元数据
    在这里插入图片描述

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    人工智能

    人工智能英文缩写为AI,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支,又是众多学科的一个交叉学科,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等,人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域,比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。

    机器学习

    机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性,其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识,而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。

    机器学习,引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授TomMitchell的经典定义:

    如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”,那么它一定要展现出:利用现有的经验E,不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。

    机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中,语音输入识别、手写输入识别等技术,识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大,达到了将近97%以上,大家可以在各自的手机上体验这些功能,这些技术来自于机器学习技术的应用。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    AI vs 深度学习 vs 机器学习,人工智能的 12 大应用场景
    http://www.duozhishidai.com/article-15385-1.html
    人工智能全景图与发展趋势分析
    http://www.duozhishidai.com/article-15301-1.html
    在网络大时代背景下,人工智能技术是如何应用的
    http://www.duozhishidai.com/article-15277-1.html


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