【云原生专题】基于Docker+Neo4j图数据库搭建企业级分布式应用拓扑图

向右看齐 2023-10-05 23:20 23阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*   *  一、图数据库简介
     *  二、Neo4J环境搭建
     *  三、创建系统架构
     *   *  3.1 系统架构梳理
         *  3.2 系统节点的CRUD
         *  3.3 系统关系的CRUD

### 一、图数据库简介 ###

图数据库是NoSQL领域中的一种，在处理相关联的大数据方面比关系型数据库天然具有优势，近年来在知识图谱、金融风控、社交关系等场景中发挥了重要的角色功能。同时，图数据库在AI领域，天然适合诸如记忆提取、关联推理、归纳探索等场景，成为了人工智能领域不可缺少的部分。

Neo4J是比较通用和常见的图数据库，具有社区版和企业版之分，普通学习使用免费的社区版即可。Neo4J还提供了一个Web访问的可视化执行与查询的界面，类似ElasticSearch一样，非常容易上手。Neo4J配套的DSL语言为Cypher查询语言，可以对数据进行高效地查询，同时语法上类似SQL，方便开发者快速上手。

### 二、Neo4J环境搭建 ###

本文使用Docker来搭建Neo4J环境，需要提前在开发机上装好Docker Desktop。

首先访问DockerHub官网，查询Neo4J官方仓库，将远程镜像拉取到本地，默认情况下拉取的镜像是最新的社区版。

docker pull neo4j

然后现在本地找个目录存放neo4j数据库文件，这里以`E:\docker-volume\neo4j-data`为例，然后按照使用描述，执行启动命令：

docker run --publish=7474:7474 --publish=7687:7687 --volume=E:\docker-volume\neo4j-data:/data neo4j

等待片刻，容器就完成启动了，此时访问`localhost:7474`就能访问到neo4j的主页了，默认登录密码是`neo4j/neo4j`，首次登录后会要求修改默认密码。

### 三、创建系统架构 ###

#### 3.1 系统架构梳理 ####

现有的系统在架构图中都表现为顶点，是一个实体，实体会包含若干属性，来对实体进行表述。比如“订单系统”是图中的一个顶点实体，该系统是用Java编写，首次部署时间是2020年1月1日，系统负责人是张三等等，这些都是这个系统的属性。我们对现有的系统做了下梳理，以表格的形式内容如下：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>系统名称</th> 
   <th>类型</th> 
   <th>首次部署时间</th> 
   <th>系统负责人</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>订单系统</td> 
   <td>Java</td> 
   <td>2020-1-1</td> 
   <td>jack</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>商品系统</td> 
   <td>Python</td> 
   <td>2021-5-1</td> 
   <td>mason</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>淘宝商城</td> 
   <td>APP</td> 
   <td>2021-6-1</td> 
   <td>peter</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>闲鱼</td> 
   <td>小程序（MinPro）</td> 
   <td>2021-8-1</td> 
   <td>steve</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>商家管理平台</td> 
   <td>Web</td> 
   <td>2021-9-1</td> 
   <td>lisa</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>中台MQ</td> 
   <td>MQ</td> 
   <td>2020-9-1</td> 
   <td>jane</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>每日精选</td> 
   <td>公众号（Public）</td> 
   <td>2021-4-25</td> 
   <td>lucy</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

这些系统中，订单系统和商品系统属于中台后端应用，淘宝、咸鱼、每日精选都是前端面向客户的应用，它们都调用中台的后端应用，商家管理平台是内网供作业人员使用的Web应用，也是调用的中台数据，中台每隔5分钟会推送热点商品数据通过MQ给到每日精选。

上面的关系描述不够直观，系统一旦多了，就可能乱的不行，所以我们需要通过图数据库来描述相互之间的关系。

下面，我们就可以基于如上梳理的关系，进行节点和关系的操作了。在操作之前，我们需要清理一下数据库中的内容，防止产生干扰。

MATCH (n) DETACH DELETE n;

#### 3.2 系统节点的CRUD ####

*  增加节点
    
        CREATE (n:Java {name:'订单系统',firstDeploy:'2020-1-1',leader:'jack'});
        CREATE (n:Java {name:'商品系统',firstDeploy:'2021-5-1',leader:'mason'});
        CREATE (n:App {name:'淘宝商城',firstDeploy:'2021-6-1',leader:'peter'});
        CREATE (n:MinPro {name:'闲鱼',firstDeploy:'2021-8-1',leader:'steve'});
        CREATE (n:Web {name:'商家管理平台',firstDeploy:'2021-9-1',leader:'lisa'});
        CREATE (n:MQ {name:'中台MQ',firstDeploy:'2020-9-1',leader:'jane'});
        CREATE (n:Public {name:'每日精选',firstDeploy:'2021-4-25',leader:'lucy'});
    
    执行后，我们执行查询语句：
    
        MATCH (n) RETURN n
    
    得到的图如下：

![img][]

创建系统节点

*  删除节点
    
        MATCH (n) WHERE n.name='闲鱼' DELETE n;
        // 等价于
        MATCH (n:MinPro{name:'闲鱼'}) DELETE n;
 *  删除节点的属性
    
        MATCH (n) WHERE n.name='闲鱼' REMOVE n.leader;
        // 等价于
        MATCH (n:MinPro{name:'闲鱼'}) REMOVE n.leader;
 *  查询节点
    
        // 根据节点的属性进行查询（更接近SQL语法，推荐）
        MATCH (n) WHERE n.name='闲鱼' RETURN n;
        // 等价查询语句如下，增加了节点的类型MinPro，查询结果更加准确
        MATCH (n:MinPro{name:'闲鱼'}) RETURN n;
 *  修改/新增节点属性
    
        MATCH (n) WHERE n.name='闲鱼' SET n.leader='steve';

#### 3.3 系统关系的CRUD ####

*  新增/修改关系（属性）
    
        MATCH (a),(b) where a.name='闲鱼' AND b.name='商品系统' MERGE (a)-[:invoke]->(b) RETURN a,b;
        MATCH (a:MinPro{name:'闲鱼'}),(b:Java{name:'订单系统'}) MERGE (a)-[:invoke]->(b) RETURN a,b;
        MATCH (a),(b) where a.name='淘宝商城' AND b.name='商品系统' CREATE (a)-[:invoke]->(b) RETURN a,b; 
        MATCH (a),(b) where a.name='淘宝商城' AND b.name='订单系统' CREATE (a)-[:invoke]->(b) RETURN a,b;   
        MATCH (a),(b) where a.name='商品系统' AND b.name='中台MQ' CREATE (a)-[:produce]->(b) RETURN a,b; 
        MATCH (a),(b) where a.name='每日精选' AND b.name='中台MQ' CREATE (a)-[:consume]->(b) RETURN a,b; 
        // 也可以对关系增加属性
        // MERGE语句会覆盖现有的关系，达到更新关系及其属性的目的
        MATCH (a),(b) where a.name='商家管理平台' AND b.name='订单系统' MERGE (a)-[:invoke{since:2021-1-1}]->(b) RETURN a,b;
    
    然后执行查询语句：
    
        MATCH (n) RETURN n
    
    得到的图如下：

![img][img 1]

增加系统间的关系

*  删除关系
    
        MATCH (a)-[r:consume]->(b) WHERE a.name='每日精选' AND b.name='中台MQ' DELETE r;
 *  删除关系属性
    
        MATCH (a)-[r:invoke]->(b) WHERE a.name='商家管理平台' AND b.name='订单系统' REMOVE r.since;
 *  增加/更新关系属性
    
        MATCH (a)-[r:invoke]->(b) WHERE a.name='闲鱼' AND b.name='商品系统' set r.since=2021;
 *  查询关系
    
        // 查询所有调用商品系统的关联系统
        MATCH (n)-[r:invoke]->(b) WHERE b.name='商品系统' RETURN n;
        // 查询所有调用商品系统的关联系统及其调用商品系统的关系
        MATCH (n)-[r:invoke]->(b) WHERE b.name='商品系统' RETURN n,r,b;
        // 查询所有和商品系统有关联的系统及其和商品系统的关系
        MATCH (n)-[r]-(b) WHERE b.name='商品系统' RETURN n,r,b;

本文到此结束，下一篇会讲述如何使用SpringBoot+neo4j来实现本次的案例

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