【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

本文主要是介绍【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，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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 eo4j-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
eo4j-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：

系统名称 类型 首次部署时间 系统负责人 订单系统 Java 2020-1-1 jack 商品系统 Python 2021-5-1 mason 淘宝商城 APP 2021-6-1 peter 闲鱼 小程序（MinPro） 2021-8-1 steve 商家管理平台 Web 2021-9-1 lisa 中台MQ MQ 2020-9-1 jane

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：

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：

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;

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