Neo4j可视化图形数据库的工具，内含15种工具

素颜马尾好姑娘i 2023-09-26 21:34 57阅读 0赞

在我们深入研究工具之前，了解现有工具的类别很重要。所有可视化工具包都是根据特定目的构建的，因此您必须确保工具的目的符合您的需要。

我将所有图形可视化工具分为四大类：

1.  **开发工具**，帮助开发人员处理图表。
2.  **探索工具**，帮助分析师探索数据关系。
3.  **分析工具**，用于揭示趋势和差异。
4.  **报告工具**，用于创建和组织数据报告。

#### 1. [Neo4j][]浏览器（开发工具） ####

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该[Neo4j的浏览器][Neo4j 1]可能与Neo4j的工作时，你会碰到的第一件事情。作为数据库开发人员运行 [Cypher][] 查询的工具，浏览器允许您以图形或表格格式呈现查询结果。尽管可视化能力有限，但我每天都使用它来快速设计和优化 Cypher 查询。

主要特征：

1.  易于上手，但可视化和样式选择有限。
2.  直接查看图形数据，但需要（技术）密码知识。
3.  非常适合快速查询开发，但不能保存/嵌入/共享可视化。

#### 2. Neo4j Bloom（探索与分析工具） ####

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[Neo4j Bloom][]是一个交互式探索 Neo4j 图的工具。Neo4j 浏览器主要由开发人员使用，而 Bloom 更适合[数据分析师][Link 1]——那些想要动态可视化大图的人。Bloom 支持基于文本的搜索，允许对密码知之甚少的人调查 Neo4j 图。

主要特征：

1.  “点击式”图形探索。
2.  具有自定义样式的大型图形的高性能视图。
3.  使用可视化界面编辑您的 Neo4j 图形。
4.  存储和共享图透视图。
5.  渲染不同的图形布局。

#### 3. Neovis.js（开发工具） ####

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[neovis.js][]是一个 JavaScript 库，可帮助开发人员从 Neo4j 数据构建图形可视化。包装流行的库[Vis.js][]，它提供了 Cypher 和浏览器中可定制的图形可视化之间的桥梁。

1.  用于绘制 Neo4j 图形的 JavaScript 库（基于 Vis.js）。
2.  直接连接到 Neo4j 实例以获取实时数据。
3.  基于标签、属性或社区的用户指定样式属性。
4.  为节点配置悬停/单击功能。

#### 4.Popoto.js（开发工具） ####

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[popoto.js][]是另一个社区驱动的 JS 库，用于创建可嵌入的可视化。popoto.js 基于广泛使用的 D3.js 库，支持大量可视化。它还包含一个用于 Neo4j 的交互式和可定制的可视化查询构建器。网上有大量关于如何使用 popoto 以及如何使用自定义样式扩展它的[示例][Link 2]。

主要特征：

1.  具有直接 Neo4j 连接的交互式可视 Cypher 查询构建器。
2.  可嵌入到网页中，并提供各种[示例][Link 2]。
3.  由广泛使用的 D3.js 可视化库提供支持。
4.  通过扩展自定义样式。

#### 5. KeyLines（开发工具） ####

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[KeyLines][]是一个企业库，用于在 JavaScript 中构建图形可视化。与 neovis.js 和 popoto.js 相比，KeyLines 具有更多的[功能][Link 3]列表（布局、样式、分组、过滤），并且可以在大型图形上运行。KeyLines 是一种企业专用产品，可为其他一些独立的图形探索工具（例如 GraphAware Hume）提供支持。

主要特征：

1.  用于高级图形可视化的 JavaScript 库。
2.  支持基于时间的分析、地理空间图分析、社交网络分析。
3.  支持地理（地图）可视化。
4.  自定义图形布局（分组）和样式。
5.  高性能 WebGL 渲染。

#### 6. CytoScape（开发工具） ####

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[CytoScape][]是一种最初为可视化生物网络而构建的工具，但它最近在各种网络分析用例中得到了使用。该工具有两种风格：

*  CytoScape Desktop（一个独立的基于 Java 的可视化工具）
 *  CytoScape.js（用于图形可视化的开源 Javascript 库）

CytoScape.js 是*迄今为止*最广泛的可用于可视化图形的开源库——支持图形布局、高级样式、事件处理等等。

尽管 Neo4j 支持不是 CytoScape Desktop 的核心功能，但存在几个[插件][Link 4]可以直接从您的 Neo4j 数据库构建可视化。

主要特征：

1.  高度优化的图形渲染。
2.  使用布局自动或手动定位节点。
3.  自定义样式。
4.  可轻松嵌入到 Web 应用程序中。
5.  开源，易于扩展自定义功能。

#### 7.yWorks Neo4j Explorer（探索工具） ####

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该[yWorks Neo4j的浏览器][yWorks Neo4j]是用于探测Neo4j的数据库中的免费，基于Web的工具。该工具由 yWorks 构建，该公司是广泛使用的 yFiles JS 库背后的公司，用于演示 yWorks 框架对图形数据的功能。它由两个主要组件组成：

*  “架构视图”，用于查看 Neo4j 数据库中节点标签和关系类型的结构。
 *  用于搜索和浏览图表的“资源管理器视图”。

对于那些希望通过简单直观的界面开始图形探索的人来说，yWorks 资源管理器是一个很好的选择，但与（付费）企业产品相比，它的选项有限。

主要特征：

1.  可视化和探索 Neo4j 数据库架构。
2.  修改数据库模式——隐藏和显示模型的一部分。
3.  以不同的布局（有机、分层、径向）查看 Neo4j 模式。
4.  基于图的基本节点/关系属性搜索。
5.  基于关系类型和节点标签的图探索。
6.  节点的样式以及与颜色、形状和图像的关系。

可以在[此处][Link 5]的博客文章中找到更多详细信息 。

#### 8. Linkurious Enterprise（探索与分析工具） ####

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[Linkurious Enterprise][]是一种本地图*探索和分析工具*。它是一种功能丰富的工具，旨在供数据分析师使用，通常用于调查用例，例如检测洗钱、网络威胁和其他犯罪活动。Linkurious 支持用于图形搜索和分析以及图形操作的大量功能列表。

主要特征：

1.  交互式图形探索。
2.  常见用例的预定义工作流。
3.  基于图的节点/关系属性搜索。
4.  在团队中存储和共享图形视角。
5.  动态图形编辑和渲染不同图形布局的能力。

#### 9. GraphAware Hume（探索与分析工具） ####

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[Hume][]是GraphAware 开发的*图探索和分析工具*。它支持完整的“图工作流”——从构建知识图 (ETL) 到基于文本的搜索，以及数据科学应用程序。

Hume 的核心是一个强大的图形可视化工具。基于图的搜索是 Hume 的一个主要功能，它创建了一个工作流，其中搜索图和探索齐头并进。Hume 允许定义自定义用户操作，让您为数据分析师创建量身定制的体验。Hume 用于各种业务领域，例如国家安全、市场营销、推荐引擎和知识引擎。

主要特征：

1.  一个构建知识图谱的平台，重点关注 NLP。
2.  交互式图形探索和搜索。
3.  与 Neo4j 图数据科学集成。
4.  各种图形布局、自定义样式和节点分组。
5.  作为 iframe 的可嵌入可视化。
6.  自定义探索操作。
7.  SSO 支持，强烈关注 RBAC 和安全功能。
8.  本机虚拟关系、观点和基于时间的过滤。

### **10. Kineviz GraphXR（分析工具）** ###

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[KineViz][]是一种企业图形分析工具，能够在两个或三个维度上呈现巨大的图形（> 100,000 个元素）。KineViz 支持使用 Cypher 从 CSV、JSON 或 Neo4j 加载数据。其图形分析功能包括多种算法，包括路径查找和社区检测。[KineViz 用户指南 中][KineViz _]提供了所有 KineViz 功能的详细说明。

1.  进行时间序列、地理空间和社交网络分析。
2.  对大型复杂数据集进行统计分析。
3.  在各种 3D 和 2D 布局中可视化 100,000 多个节点。
4.  以各种格式协作、导出和报告数据。

#### 11.Graphistry（分析工具） ####

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[Graphistry][]是一个图形分析工具，能够在浏览器中可视化巨大的图形。它是可用于渲染大图的最佳工具之一，支持 100,000 到 1,000,000 个节点和关系的 GPU 渲染。数据可以直接从 Neo4j 加载到 Graphistry 中，也可以通过开源[Python 库][Python]加载。

主要特征：

1.  巨大图形可视化的 GPU 加速渲染。
2.  基于图的聚类、过滤和搜索。
3.  为图形分析定义可重用的工作流程。
4.  在网站、仪表板和笔记本中嵌入可视化。
5.  在组织内共享可视化。

#### 12. Tom Sawyer 的观点（分析和报告工具） ####

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[Perspectives][]是一个独立的（基于 Java 和 .NET）企业级图形可视化工具。Perspectives 是一个图形可视化 SDK，并带有用于构建应用程序的 GUI。它支持各种图形布局以及报告类型（地图、图表、时间线、表格等）。图聚类和流计算也可以直接从 Perspectives 界面执行。

主要特征：

1.  用于构建图形可视化的独立工具包。
2.  各种图形布局和样式选项。
3.  用于分析的集成图算法。
4.  灵活的基于图形的搜索和过滤。

### 13.Graphileon（报告工具） ###

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[Graphileon][]是一个仪表板开发环境，专为可视化图形数据而构建。它允许您使用来自 Neo4j 和各种其他图形数据库的数据轻松设计、构建和共享仪表板。Graphileon 提供广泛的功能集，可用作原型工具、应用程序框架或呈现图形数据库内容的好方法。

主要特征：

1.  报告包含网络、表格、表单、图表、地图、时间线、日历等的 Neo4j 数据库。
2.  通过功能和触发器组织仪表板中的交互。
3.  使用不同的布局、图标、颜色和形状来设计您的可视化。
4.  将可视化保存为图表或图像。
5.  在其他应用程序中嵌入仪表板和图表。
6.  团队内仪表板的访问控制和共享。

Graphileon 有个人版（免费使用）和企业版，后者包含附加功能。

#### 14. 图表（报告工具） ####

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[Charts][]是一个 Neo4j 实验室项目，旨在直接从 Neo4j 数据库生成图表。图表可以从 Neo4j 桌面安装或从浏览器访问[https://charts.graphapp.io][https_charts.graphapp.io]。使用 Cypher，您可以使用[Nivo][]（一个用于 React 的数据可视化库）即时创建大量可视化。它还带有一个很棒的可视化 Neo4j 查询构建器，可帮助 Cypher 的新手快速编写查询。

主要特征：

1.  绘制图表并将它们组织到仪表板中。
2.  在 Neo4j Desktop 中保存和加载仪表板。
3.  支持 20 多种可视化类型。
4.  交互式 Cypher 查询构建器，用于编写查询以填充您的可视化。

查看[此帖子][Link 6]以了解有关图表的更多信息。

#### 15. NeoDash（报告工具） ####

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[NeoDash][]是一个图形应用程序/网络应用程序，可在几分钟内从 Neo4j 数据构建仪表板。通过 Bolt 直接连接到 Neo4j，它从 Cypher 查询结果填充报告。查询结果可以呈现为表格、图形、条形图等，用户可以交互选择报表参数。通过覆盖查询参数可以使用基本样式选项。

主要特征：

1.  用于构建仪表板的图形应用程序和 Web 应用程序。
2.  将查询结果可视化为具有自定义样式的表格、图形、条形图。
3.  交互式选择查询参数。
4.  将可视化与 Markdown 文本混合使用您的图形数据创建一个“动态文档”。
5.  将仪表板加载并保存为 JSON。

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[一文了解最全Neo4j 可视化图形数据库的工具，内含15种工具。\_neo4j可视化工具\_极客小普冲呀的博客-CSDN博客][Neo4j _15_neo4j_-CSDN]

[Neo4j]: https://so.csdn.net/so/search?q=Neo4j&spm=1001.2101.3001.7020
[876db2ee35381d6db2277b1bad8a8e09.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/876db2ee35381d6db2277b1bad8a8e09.png
[Neo4j 1]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//neo4j.com/developer/neo4j-browser/
[Cypher]: https://so.csdn.net/so/search?q=Cypher&spm=1001.2101.3001.7020
[475484fb148a2ae6fb7c682b03525dcc.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/475484fb148a2ae6fb7c682b03525dcc.png
[Neo4j Bloom]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//neo4j.com/product/bloom/
[Link 1]: https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%88&spm=1001.2101.3001.7020
[704235c4d81a43eb7f9f0fc5e1a1de81.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/704235c4d81a43eb7f9f0fc5e1a1de81.png
[neovis.js]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/neo4j-contrib/neovis.js/
[Vis.js]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//visjs.org/
[360f3aa68dd46ad04d536d744985bcff.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/360f3aa68dd46ad04d536d744985bcff.png
[popoto.js]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.popotojs.com/
[Link 2]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Nhogs/popoto-examples
[b1cd7bb2a4a9ca57cf317cb3a469a10c.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b1cd7bb2a4a9ca57cf317cb3a469a10c.png
[KeyLines]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cambridge-intelligence.com/keylines/
[Link 3]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cambridge-intelligence.com/keylines/features/
[0543b6a7c54ab5acf86de7c6eafbcffe.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0543b6a7c54ab5acf86de7c6eafbcffe.png
[CytoScape]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cytoscape.org/
[Link 4]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//apps.cytoscape.org/apps/cytoscapeneo4jplugin
[ac2ce668f4a24f1d082615842fe0ac94.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ac2ce668f4a24f1d082615842fe0ac94.png
[yWorks Neo4j]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.yworks.com/neo4j-explorer/
[Link 5]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.yworks.com/blog/neo4j-Custom-Visualization-Solutions
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[Linkurious Enterprise]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//linkurio.us/
[0263c81b632772e04079a34c34b22a4d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0263c81b632772e04079a34c34b22a4d.png
[Hume]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//graphaware.com/products/hume/
[87ba2d74df42e87c93690e172c2a4809.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/87ba2d74df42e87c93690e172c2a4809.png
[KineViz]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kineviz.com/
[KineViz _]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kineviz.com/s/GraphXR_User_Guide_v2_2_1.pdf
[a0aa93b11f7677ff3fd6c77d73838ae8.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a0aa93b11f7677ff3fd6c77d73838ae8.png
[Graphistry]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.graphistry.com/
[Python]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/graphistry/pygraphistry
[0eeb1b8057301b53a6d5735377f34d9e.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0eeb1b8057301b53a6d5735377f34d9e.png
[Perspectives]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.tomsawyer.com/perspectives/
[bbd176e068a2e03defc90e82aa39e6b0.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/bbd176e068a2e03defc90e82aa39e6b0.png
[Graphileon]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//graphileon.com/
[f83114c66607b005a3296ef0a74cfe05.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f83114c66607b005a3296ef0a74cfe05.png
[Charts]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/neo4j-labs/charts
[https_charts.graphapp.io]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//nielsdejong.nl/neo4j%2520projects/2021/04/08/charts.graphapp.io
[Nivo]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//nivo.rocks/
[Link 6]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//medium.com/neo4j/creating-charts-from-your-graphs-2f5b4e86fd6c
[b9f13c0adf1eb27ab984837831387e75.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b9f13c0adf1eb27ab984837831387e75.png
[NeoDash]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/nielsdejong/neodash
[Neo4j _15_neo4j_-CSDN]: https://blog.csdn.net/PUSHIAI/article/details/123984657