Neo4j 推出雲端資料庫升級，分析與決策速度加快 100 倍
簡單來說
Neo4j 引入了新功能，支援跨多個 CPU 核心的並發執行緒來執行分析圖查詢。
圖數據庫和分析公司 新4j 今天宣布對其平台進行重大更新，使雲端和自我管理客戶能夠將分析查詢速度提高多達 100 倍。 新的更新旨在促進統一資料庫內的並發事務和分析處理，並自動即時追蹤資料變化，以簡化關鍵決策。
將操作和分析工作負載整合到單一資料庫中是 Neo4j 的最新進展，透過引入並行運行時和變更資料擷取 (CDC) 進一步豐富了這項進展。 這些創新為客戶提供了即時洞察、經濟的資料管理和簡化的架構，預示著速度、效能和敏捷性領域的典範轉移。
該平台引入了新功能，支援跨多個 CPU 核心的並發執行緒來執行分析圖查詢。 該公司表示，它採用了一種稱為基於碎片的並行性的技術，可以優化可擴展性、資源利用率和多任務處理。
「基於少量的平行性是一種平行計算方法，用於將計算任務劃分為更小、更細粒度的工作單元，稱為「少量」或「區塊」。 每小塊都是一個小的、獨立的工作單元，可以由多個處理器或執行緒獨立並行處理，」Neo4j 首席產品長 Sudhir Hasbe 告訴我們 Metaverse Post。 “這種方法在需要訪問整個圖表並且不錨定在圖中的特定實體的圖查詢中特別有用。”
Neo4j 的本機變更資料擷取 (CDC) 旨在自動即時追蹤並通知資料庫內的資料變更。 該公司表示，CDC 與 Kafka 和 Confluence 的 Neo4j Connector 集成，促進其他資料平台和應用程式的變更串流。
「CDC 功能使用戶可以從其圖形資料庫取得即時變更事件。 使用者可以獲得特定節點或關係的增量變更或完整更新。 然後下游系統可以根據需要整合並更輕鬆地使用這些事件，」Neo4j 的 Hasbe 告訴我們 Metaverse Post。 “這將使企業能夠將 Neo4j 與所有其他企業應用程式和系統無縫整合。”
增強的圖資料庫功能
該公司表示，該平台的新嵌入模型可以預測和識別缺失的關係，同時推斷組織知識圖中的新連接，從而增強語義理解。 此外，可以透過尋路演算法簡化複雜的工作流程，識別圖形上節點之間的最佳序列和關鍵路徑。
隨著該版本的發布，該公司宣布增加兩種新的尋路演算法：拓撲排序和最長路徑。
「拓樸排序用於依照關係的方向/流對圖中的節點進行排序。 這對於幫助組織處理供應鏈、庫存管理和軟體專案等複雜系統中的依賴關係非常有用。」Hasbe 解釋道。 「同樣，最長路徑用於尋找圖中成本最高的路徑或『關鍵』路徑。 這可用於涉及複雜系統的各種用例，包括估計具有多個相互依賴的任務和供應鏈資源分配的複雜項目的完成時間。”
知識圖嵌入（KGE）模型是一種機器學習技術，旨在發現知識圖中缺少的連結/連結。 KGE 模型透過將圖表作為輸入、將其轉換為嵌入（數字向量）表示並根據圖結構的其餘部分學習特定關係的形成位置來實現此目的。
Hasbe 補充道：“透過我們對 KGE 的支持，Neo4j 旨在使組織能夠在圖形資料庫中大規模運行經過訓練的 KGE 模型，從而使他們能夠彌合知識差距並從數據中釋放更多見解。” 「這可以增強對依賴企業特定資料的搜尋和產生人工智慧應用程式的語義理解。 使用 KGE 發現新連結可以幫助提高透過查詢知識圖譜獲得的相關性和洞察力，透過未發現的關係來呈現進一步的推論和上下文豐富的信息，從而超越簡單的基於事實的查詢。”
GraphAware 技術長 Christoph Willemson 表示：“Neo4j 的新功能使現代執法機構能夠更靈活地應對關鍵任務事件，從而打擊更多犯罪並更快解決問題。” 「例如，當嫌疑人的電話號碼從高風險事件附近的蜂窩塔發出ping 信號時，我們可以觸發警報並將其發送給前線警官，而該事件附近有VIP 人員，隨身攝像頭的鏡頭顯示了兒童的圖像處於危險中，以及其他事件。”
該公司最近將原生向量搜尋整合到其核心資料庫功能中，為語言模型 (LLM) 和其他生成人工智慧應用提供準確性、可解釋性和透明度。 這些新功能可以在 Neo4j 圖形資料庫和 Neo4j AuraDB 上免費使用，CDC 最初是作為早期存取計劃 (EAP) 公共測試版提供。
「我們相信我們的新功能，特別是並行運行時和 CDC，將使企業能夠從 Neo4j 投資中釋放更多價值。 他們現在可以將 Neo4j 用於更多的分析用例，而這些用例在過去大規模使用時速度很慢，」Hasbe 說道 Metaverse Post。 「CDC 釋放了圖形資料庫中資料的價值，特別是當用作記錄系統時，可以在下游應用程式或系統中做出即時決策。 它們共同鞏固了我們作為運營數據庫記錄系統和分析應用數據庫的市場地位。”
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關於作者
Victor 是一位管理技術編輯/作家 Metaverse Post 涵蓋企業領域內的人工智慧、加密貨幣、資料科學、元宇宙和網路安全。 他擁有五年的媒體和人工智慧經驗，曾在 VentureBeat、DatatechVibe 和 Analytics India Magazine 等知名媒體工作。 身為牛津大學和南加州大學等著名大學的媒體導師，Victor 擁有數據科學和分析碩士學位，他堅定地致力於跟上新興趨勢。 他為讀者提供來自科技和領域的最新、最有洞察力的敘述。 Web3 景觀。
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