Neo4j 推出云数据库升级，分析和决策速度加快 100 倍
简单来说
Neo4j 引入了新功能，支持跨多个 CPU 核心的并发线程来运行分析图查询。
图数据库和分析公司 Neo4j 今天宣布对其平台进行重大更新，使云和自我管理客户能够将分析查询速度提高多达 100 倍。 新的更新旨在促进统一数据库内的并发事务和分析处理，并自动实时跟踪数据变化，以简化关键决策。
将操作和分析工作负载集成到单个数据库中是 Neo4j 的最新进展，通过引入并行运行时和变更数据捕获 (CDC) 进一步丰富了这一进展。 这些创新为客户提供了实时洞察、经济的数据管理和简化的架构，预示着速度、性能和敏捷性领域的范式转变。
该平台引入了新功能，支持跨多个 CPU 核心的并发线程来运行分析图形查询。该公司表示，它采用了一种称为基于碎片的并行性的技术，可以优化可扩展性、资源利用率和多任务处理。
Neo4j 首席产品官 Sudhir Hasbe 表示：“基于碎片的并行是一种并行计算方法，用于将计算任务划分为更小、更细粒度的工作单元，称为‘碎片’或‘块’。每个碎片都是一个小而独立的工作单元，可以由多个处理器或线程独立并行处理。” Metaverse Post。 “这种方法在需要访问整个图并且不锚定在图中的特定实体的图查询中特别有用。”
Neo4j 的本机更改数据捕获 (CDC) 旨在自动实时跟踪和通知数据库内的数据更改。 该公司表示，CDC 与 Kafka 和 Confluence 的 Neo4j Connector 集成，促进其他数据平台和应用程序的更改流式传输。
“CDC 功能使用户可以从其图形数据库获取实时更改事件。 用户可以获得特定节点或关系的增量更改或完整更新。 然后下游系统可以根据需要集成并更轻松地使用这些事件，”Neo4j 的 Hasbe 告诉我们 Metaverse Post。 “这将使企业能够将 Neo4j 与所有其他企业应用程序和系统无缝集成。”
增强的图数据库功能
该公司表示，该平台的新嵌入模型可以预测和识别缺失的关系，同时推断组织知识图中的新连接，从而增强语义理解。 此外，可以通过寻路算法简化复杂的工作流程，识别图形上节点之间的最佳序列和关键路径。
随着该版本的发布，该公司宣布增加两种新的寻路算法：拓扑排序和最长路径。
“拓扑排序用于按照关系的方向/流对图中的节点进行排序。 这对于帮助组织处理供应链、库存管理和软件项目等复杂系统中的依赖关系非常有用。”Hasbe 解释道。 “同样，最长路径用于查找图中成本最高的路径或“关键”路径。 这可用于涉及复杂系统的各种用例，包括估计具有多个相互依赖的任务和供应链资源分配的复杂项目的完成时间。”
知识图嵌入（KGE）模型是一种机器学习技术，旨在发现知识图中缺失的链接/连接。 KGE 模型通过将图作为输入、将其转换为嵌入（数字向量）表示并根据图结构的其余部分学习特定关系的形成位置来实现此目的。
Hasbe 补充道：“通过我们对 KGE 的支持，Neo4j 旨在使组织能够在图形数据库中大规模运行经过训练的 KGE 模型，从而使他们能够弥合知识差距并从数据中释放更多见解。” “这可以增强对依赖于企业特定数据的搜索和生成人工智能应用程序的语义理解。 使用 KGE 发现新链接可以帮助提高通过查询知识图谱获得的相关性和洞察力，通过未发现的关系来呈现进一步的推论和上下文丰富的信息，从而超越简单的基于事实的查询。”
GraphAware 首席技术官 Christoph Willemson 表示：“Neo4j 的新功能使现代执法机构能够更灵活地应对关键任务事件，从而打击更多犯罪并更快解决问题。” “例如，当嫌疑人的电话号码从高风险事件附近的蜂窝塔发出 ping 信号时，我们可以触发警报并将其发送给前线警官，而该事件附近有 VIP 人员，随身摄像头的镜头显示了儿童的图像处于危险中，以及其他事件。”
该公司最近将原生向量搜索集成到其核心数据库功能中，为语言模型 (LLM) 和其他生成人工智能应用程序提供准确性、可解释性和透明度。 这些新功能可以在 Neo4j 图形数据库和 Neo4j AuraDB 上免费使用，CDC 最初作为早期访问计划 (EAP) 公共测试版提供。
“我们相信我们的新功能，特别是并行运行时和 CDC，将使企业能够从 Neo4j 投资中释放更多价值。 他们现在可以将 Neo4j 用于更多的分析用例，而这些用例在过去大规模使用时速度很慢，”Hasbe 说道 Metaverse Post。 “CDC 释放了图形数据库中数据的价值，特别是当用作记录系统时，可以在下游应用程序或系统中做出实时决策。 它们共同巩固了我们作为运营数据库记录系统和分析应用数据库的市场地位。”
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Victor 是一名管理技术编辑/作家 Metaverse Post 涵盖企业领域内的人工智能、加密货币、数据科学、元宇宙和网络安全。他拥有五年的媒体和人工智能经验，曾在 VentureBeat、DatatechVibe 和 Analytics India Magazine 等知名媒体工作。作为牛津大学和南加州大学等著名大学的媒体导师，Victor 拥有数据科学和分析硕士学位，他坚定地致力于跟上新兴趋势。他为读者提供来自科技和领域的最新、最有洞察力的叙述。 Web3 景观。
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