neo4j可以用于发论文吗

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不可以，在Neo4j中，节点和关系都可以包含属性。节点经常被用于表示一些实体，依赖关系也一样可以表示实体。

硕士论文开题报告模板4500字

本课题来源于作者在学习和实习中了解到的两个事实，属于自拟课题。

其一，作者在2011年7月在XXX公司调研，了解到现如今各行业都面临着数据量剧增长，并由此带来业务处理速度缓慢，数据维护困难等问题。为了应对此挑战，很多企业开实施大数据发展战略。现如今的大数据发展战略可以概括为两类，一类是垂直扩展。即采用存储容量更大，处理能力更强的设备，此种方式成本较大，过去很多大公司一直采用此种方法处理大数据。但自从2004年Google发布关于GFS，MapReduce和BigTable三篇技术论文之后，云计算开始兴起，2006年Apache Hadoop项目启动。随后从2009年开始，随着云计算和大数据的发展，Hadoop作为一种优秀的数据分析、处理解决方案，开始受到许多 IT企业的关注。相较于垂直扩张所需的昂贵成本，人们更钟情于采用这种通过整合廉价计算资源的水平扩展方式。于是很多IT企业开始探索采用Hadoop框架构建自己的大数据环境。

其二，作者自2013年4月在XXX实习过程中进一步了解到，因为关系数据库在存储数据格式方面的局限，以及其Schema机制带来的扩展性上的不便，目前在大部分的大数据应用环境中都采用非结构化的数据库，如列式存储的Hbase，文档型存储的MangoDB，图数据库neo4j等。这些非结构化数据库因为可扩展性强、资源利用率高，高并发、响应速度快等优势，在大数据应用环境中得到了广泛的应用。但此种应用只解决了前端的业务处理，要真正利用大数据实现商务智能，还需要为决策支持系统和联机分析应用等提供一数据环境——数据仓库。为此，导师指导本文作者拟此题目，研究基于Hadoop框架的数据仓库解决方案。

二、研究目的和意义：

现如今，数据已经渗透到每一个行业，成为重要的生产因素。近年来，由于历史积累和和数据增长速度加快，各行业都面临着大数据的难题。事实上，大数据既是机遇又时挑战。合理、充分利用大数据，将其转变为海量、高增长率和多样化的信息资产，将使得企业具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化等能力。因此，很多IT企业都将大数据作为其重要的发展战略，如亚马逊、FaceBook已布局大数据产业，并取得了骄人的成绩。事实上，不止谷歌、易趣网或亚马逊这样的大型互联网企业需要发展大数据，任何规模的企业都有机会从大数据中获得优势，并由此构建其未来业务分析的基础，在与同行的竞争中，取得显著的优势。

相较于大型企业，中小企业的大数据发展战略不同。大公司可以凭借雄厚的资本和技术实力，从自身环境和业务出发，开发自己的软件平台。而中小企业没有那样的技术实力，也没有那么庞大的资金投入，更倾向于选择一个普遍的、相对廉价的解决方案。本文旨在分析大数据环境下数据库的特点，结合当下流行的Hadoop框架，提出了一种适用于大数据环境的数据仓库的解决方案并实现。为中小企业在大数据环境中构建数据仓库提供参考。其具体说来，主要有以下三方面意义：

首先，目前主流的数据库如Oracle、SQL Server都有对应自己数据库平台的一整套的数据仓库解决方案，对于其他的关系型数据库如MySQL等，虽然没有对应数据库平台的数据仓库解决方案，但有很多整合的数据仓库解决方案。而对于非结构化的数据库，因其数据模型不同于关系型数据库，需要新的解决方案，本文提出的基于Hive/Pentaho的数据仓库实现方案可以为其提供一个参考。

其次，通过整合多源非结构化数据库，生成一个面向主题、集成的.数据仓库，可为大数据平台上的联机事务处理、决策支持等提供数据环境，从而有效利用数据资源辅助管理决策。

再次，大数据是一个广泛的概念，包括大数据存储、大数据计算、大数据分析等各个层次的技术细节，本文提出的“大数据环境下的数据仓库解决方案及实现“丰富了大数据应用技术的生态环境，为大数据环境下的数据分析、数据挖掘等提供支撑。

三、国内外研究现状和发展趋势的简要说明：

本文研究的主体是数据仓库，区别于传统基于关系型数据库的数据仓库，本文聚焦大数据环境下基于非结构数据库的数据仓库的构建与实现。因此，有必要从数据仓库和大数据环境下的数据库两方面进行阐述。

(一) 数据仓库国内外研究现状

自从Bill Inmon 在1990年提出“数据仓库”这一概念之后，数据仓库技术开始兴起，并给社会带来新的契机，逐渐成为一大技术热点。目前，美国30%到40%的公司已经或正在建造数据仓库。现如今随着数据模型理论的完善，数据库技术、应用开发及挖掘技术的不断进步，数据仓库技术不断发展，并在实际应用中发挥了巨大的作用。以数据仓库为基础，以联机分析处理和数据挖掘工具为手段的决策支持系统日渐成熟。与此同时，使用数据仓库所产生的巨大效益又刺激了对数据仓库技术的需求，数据仓库市场正以迅猛的势头向前发展。

我国企业信息化起步相对较晚，数据仓库技术在国内的发展还处于积累经验阶段。虽然近年来，我国大中型企业逐步认识到利用数据仓库技术的重要性，并已开始建立自己的数据仓库系统，如中国移动、中国电信、中国联通、上海证券交易所和中国石油等。但从整体上来看，我国数据仓库市场还需要进一步培育，数据仓库技术同国外还有很大差距。为此，我国许多科技工作者已开始对数据仓库相关技术进行深入研究，通过对国外技术的吸收和借鉴，在此基础上提出适合国内需求的技术方案。

(二) 非结化数据库国内外研究现状

随着数据库技术深入应用到各个领域，结构化数据库逐渐显露出一些弊端。如在生物、地理、气候等领域，研究面对的数据结构并不是传统上的关系数据结构。如果使用关系数据库对其进行存储、展示，就必须将其从本身的数据结构强行转换为关系数据结构。采用此种方式处理非结构数据，不能在整个生命周期内对非关系数据进行管理，并且数据间的关系也无法完整的表示出来。在此背景下，非结构化数据库应运而生。相较于关系数据库，非结构数据库的字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成。如此，它不仅可以处理结构化数据，更能处理文本、图象、声音、影视、超媒体等非结构化数据。近年来，随着大数据兴起，非结构数据库开始广泛应用，以支持大数据处理的多种结构数据。

目前，非结构化的数据库种类繁多，按其存储数据类型分，主要包含内存数据库、列存储型、文档数据库、图数据库等。其中，常见的内存数据库有SQLite，Redis，Altibase等;列存储数据库有Hbase，Bigtable等;文档数据库有MangoDB，CouchDB，RavenDB等;图数据库有Neo4j等。近年来，我国非结构数据库也有一定发展，其中最具代表的是国信贝斯的iBASE数据库。可以预见在不久的将来，伴随这大数据的应用，非结构数据库将会得到长足的发展和广泛的应用。

四、主要研究内容和要求达到的深度：

本文研究的方向是数据仓库，并且是聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设，其主要内容包括以下几点：

1. 非结构数据库的数据仓库解决方案：本文聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设，因为大数据环境下的数据仓库建设理论文献很少，首先需要以研究关系数据库型数据仓库的解决方案为参考，然后对比关系数据库和非结构数据库的特点，最后在参考方案的基础上改进，以得到适合非结构数据库环境的数据仓库解决方案。

2. 非结构数据库和关系数据库间数据转换：非结构数据库是对关系数据库的补充，很多非结构数据库应用环境中都有关系数据库的身影。因此，非结构数据库和关系数据库间数据转换是建立非结构数据库需要解决的一个关键问题。

3. 基于非结构数据库的数据仓库构建：本文拟采用手礼网的数据，分析其具体的数据环境和需求，为其构建基于非结构数据库的数据仓库，主要包括非结构数据库的数据抽取，Hive数据库入库操作和Pentaho前台数据展现等。

五、研究工作的主要阶段、进度和完成时间：

结合研究需要和学校教务管理的安排，研究工作主要分以下四阶段完成：

第一阶段：论文提纲：20XX年6月——7月

第二阶段：论文初稿 ：20XX年8月——10月

第三阶段：论文修改：20XX年11月——2014年3月

第四阶段：最终定稿：20XX年4月

六、拟采用的研究方法、手段等及采取的措施：

在论文提纲阶段，本文拟采用调查统计的方法，收集目前大数据环境下数据库应用情况，着重统计各类型数据库的应用比例。同时采用文献分析和个案研究的方法研究数据仓库构建的一般过程和对应的技术细节，并提出解决方案。在论文初稿和修改阶段，本文拟通过实证研究，依据提纲阶段在文献分析中收集到的理论，基于特定的实践环境，理论结合实践，实现某一具体数据仓库的构建。最后采用定性和定量相结合的方法，详细介绍大数据环境下数据库和数据仓库的特点，其数据仓库实现的关键问题及解决方案，以及数据仓库个例实现的详细过程。

七、可能遇见的困难、问题及拟采取的解决办法、措施：

基于本文的研究内容和特点分析，本文在研究过程中最有可能遇到三个关键问题。

其一，非结构数据库种类繁多，每类数据库又对应有不同的数据库产品，由于当下非结构数据库没有统一标准，即便同类数据库下不同产品的操作都不尽相同，难以为所有非结构数据库提出解决方案。针对此问题，本文拟紧贴大数据这一背景，选择当下大数据环境中应用最多的几类数据库的代表性产品进行实现。

其二，虽然经过二十年的发展，数据仓库的理论已日趋完善，但大数据是近几年才发展起来的技术热点，大树据环境下的数据仓库建设理论文献很少。针对此问题，本文拟参考现有的成熟的关系数据库环境下数据仓库构建方案和非结构化数据仓库理论，研究适合非结构数据库的数据仓库构建方案，请导师就方案进行指导，然后再研究具体技术细节实现方案。

其三，基于大数据环境的数据仓库实现是本文重要的组成部分，要完成此部分的工作需要企业提供数据支持，但现在数据在企业当中的保密级别都很高，一般企业都不会将自己的业务数据外传。针对此问题，本文拟采用企业非核心业务数据进行数据仓库实现。

八、大纲

本文的基本构想和思路，文章拟分为导论、大数据环境下的数据库介绍、大数据下数据仓库关键问题研究、基于XX电子商务的大数据下数据仓库实现、结论五部分。

导论

一、研究背景

二、国内外研究现状述评

三、本文的主要内容与研究思路

第一章 大数据环境下的数据库介绍

第一节 大数据对数据库的要求

第二节 关系数据库和非结构数据库比较

第三节 大数据下常用非结构数据库介绍

小结

第二章 大数据下数据仓库关键问题研究

第一节 非结构数据模型和关系数据模型的转换

第二节 基于多源非结构数据库的数据抽取

第三节 数据类型转换

第四节 数据仓库前端展示

第三章 大数据下数据仓库实现方案

第一节 大数据环境介绍

第二节 实现方案

第二节 Hive介绍

第三节 Pentaho介绍

第四章 基于XX电子商务的大数据下数据仓库实现

第一节 需求分析

第二节 模型设计

第三节 概要设计

第四节 基于Hive的数据入库操作实现

第五节 基于Pentaho的数据仓库前端展示实现

结论

近年来，全球大数据进入加速发展时期，数据量呈现指数级爆发式增长，而这些大量数据中不同个体间交互产生的数据以图的形式表现，如何高效地处理这些图数据成为了业界及其关心的问题。很过用普通关系数据无法跑出来的结果，用图数据进行关联分析会显得异常高效。提到处理图数据，我们首先想到NetworkX，这是网络计算上常用的Python包，可提供灵活的图构建、分析功能。但是我们使用NetworkX跑大规模图数据时，不仅经常碰到内存不足的问题，而且分析速度很慢，究其原因，是NetworkX只支持单机运行。通过网上搜索，新发现了一个名为GraphScope的系统不仅号称兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署运行，性能更优。针对GraphScope和NetworkX的处理能力，我们参考图计算中常用的测试框架LDBC，通过一组实验来对比下二者的性能。一、实验介绍为了比较两者的计算效率，先用阿里云拉起了配置为8核CPU，32GB内存的四台ECS，设计了三组比较实验，分别是NetworkX单机下的计算性能，GraphScope单机多worker的计算性能以及GraphScope分布式多机多worer的计算性能。数据上，我们选取了SNAP开源的图数据集twitter，来自 LDBC数据集的datagen-7_5-fb,datagen-7_7-zf和datagen-8_0-fb作为实验数据，以下是数据集的基本信息：· Twitter: 81,307个顶点，1,768,135条边· Datagen-7_5-fb： 633,432个顶点，34,185,747条边，稠密图· Datagen-7_7-zf： 13,180,508个顶点，32,791,267条边，稀疏图· Datagen-8_0-fb： 1,706,561个顶点，107,507,376条边，这个数据集主要测试两个系统可处理的图规模能力实验设计上我选择常用的SSSP、BFS、PageRank、WCC算法，以及较高复杂度的All Pair shortest Path length算法，以载图时间，内存占用和计算时间这三个指标为依据，对两个系统进行计算性能的比较。NetworkX是一个单机系统，在实验中只考虑NetworkX在单机环境下的运行时间；GraphScope支持分布式运行，故进行两个配置，一个是单机4worker，另外一个配置是4台机器，每台机器4个worker。二、实验结果首先，GraphScope的载图速度比NetworkX显著提升。在前三个图数据集中，无论是GraphScope的单机多worker模式，还是GraphScope的分布式模式，载图速度都比NetworkX快：GraphScope单机模式载图速度平均比NetworkX快5倍，最高纪录——在datagen-7_5-fb上比NetworkX快了6倍。分布式模式下GraphScope的载图时间比NetworkX平均快了27倍，最高纪录——在datagen-7_7-zf数据集上比NetworkX快了63倍。在datagen-8_0-fb数据集上，NetworkX因内存溢出无法载图，GraphScope单机多worker和GraphScope分布式载图时间分别为142秒和秒。 表一：载图时间对比载图时间NetworkXGraphScope单机GraphScope分布式其次，GraphScope的内存使用效率比NetworkX显著提升。在datagen-8_0-fb数据集上，NetworkX在32G的内存上无法载完图，而GraphScope仅需要24G的内存即可载入在datagen-8_0-fb数据集。表二：内存占用对比内存占用NetworkXGraphScopedatagen-7_5-fb14G6Gdatagen-7_7-zf28G18Gdatagen-8_0-fbOOM24G再次，GraphScope的计算速度比NetworkX显著提升。SSSP算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快22倍，最快在datagen-7_7-zf数据集上快了32倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快103倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了182倍。表三： SSSP计算时间对比（单位：秒）SSSPNetworkXGraphScope单机GraphScope分布式算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快13倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了22倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快16倍，最快在datagen-7_5-fb数据集上快了28倍。表四： BFS计算时间对比（单位：秒）BFSNetworkXGraphScope单机GraphScope分布式算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快62倍，最快twitter数据集上快了80倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快65倍，最快在twitter数据集上快了71倍。另外，PageRank计算过程中，NetworkX在datagen-7_7-zf上内存溢出，没有完成计算，GraphScope单机多worker模式和分布式模式计算时间分别为25秒和22秒；表五：PageRank计算时间对比（单位：秒）PageRankNetworkXGraphScope单机GraphScope分布式算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快44倍，最快在datagen-7_7-zf数据集上快了104倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快76倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了194倍。表六： WCC计算时间对比（单位：秒）WCCNetworkXGraphScope单机GraphScope分布式在复杂度极高的All pair shortest path length算法上，NetworkX在twitter图上即内存溢出，无法计算。GraphScope在分布式模式下完成了twitter图的All pair shortest path length计算，耗时76分钟。表七： All Pair Shortest Path Length（单位：秒）APSPNetworkXGraphScope单机GraphScope分布式三、总结从实验结果可以看到，在同等条件下，无论在载图时间、内存占用和计算时间上，GraphScope都要大大优于NetworkX，性能优化可以达到几十倍甚至上百倍。6979阿强关注000@网络算法工具 networkX igraph 的性能问题alston_ethannical的博客 24@网络算法工具 networkX igraph 的性能问题 问题的提出 当我用 50万数据去跑 networkX 开发出来的算法时，遇到了一个计算性能的问题,这个问题时很慢。 寻找答案 发现 networkX再性能方面比较差。当节点上万，边上十万的时候，新能慢的问题就会显现出来 为了解决图算法问题，该怎么办呢 遇到问题，首先定义问题的边界。也就是 先找到限制问题的条件。然后缩小问题范围。我要解决的问题是：在解决图算法相关的问题时，如何能够快速计算出结果。但是目前的算法时用networks实现的。问题的根源是开源！一文了解阿里一站式图计算平台GraphScope阿里云开发者 2767简介：随着大数据的爆发，图数据的应用规模不断增长，现有的图计算系统仍然存在一定的局限。阿里巴巴拥有全球最大的商品知识图谱，在丰富的图场景和真实应用的驱动下，阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发并开源了全球首个一站式超大规模分布式图计算平台GraphScope，并入选中国科学技术协会“科创中国”平台。本文详解图计算的原理和应用及GraphScope的架构设计。一 什么是图计算图数据对一组对象（顶点）及其关系（边）进行建模，可以直观、自然地表示现实世界中各种实体对象以及它们之间的关系。在大数据场景下，社交网络、交一文了解阿里一站式图计算平台GraphScope_阿里云云栖号10-2GraphScope 提供了各类常用的分析算法,包括连通性计算类、社区发现类和 PageRank、中心度等数值计算类的算法,后续会不断扩展算法包,在超大规模图上提供与 NetworkX 算法库兼容的分析能力。此外也提供了丰富的图学习算法包,内置支持 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