1、什么是Neo4j
　　Neo4j是由java实现的开源NOSQL图数据库
　　数据库分为关系型和非关系型两种类型。
　　其中非关系型又分为Graph(图形),Document(文档),Cloumn Family(列式)，以及Key-Value Store(KV),
　　这四种类型数据库分别使用不同的数据结构进行存储。因此它们所适用的场景也不尽相同。

　　特点：
　　　　1、界面友好: 前端D3.js
　　　　2、查询语言: Cypher
　　　　3、ACID事务

　　A、体系结构：
　　Neo4j最初的动机是为了更好的描述实体之间的联系
　　1、免索引邻接
　　　　(1)免索引邻接使用遍历物理关系的方法查找，比起全局索引代价要小的多
　　　　(2)当索引建立后，反向遍历时，索引就会失效
　　　　所以免索引邻接机制，使得图库上关系查询效率非常高

　　B、存储结构：
　　　　节点和关系都是采用固定长度存储。

　　　(1)节点(Node)
　　　　包含一个和多个属性(properties),标签(Label)
　　　　长度: 9字节
　　　　存储文件名：neostore.nodestore.db
　　　　格式：Node:inUse+newRelId+newPropId
　　　　inUse: 1表示该节点呗正常使用，0表示该节点被删除
　　　　nextRelId: 该节点的下一个关系ID
　　　　nextPropId: 该节点的下一个属性ID

　　　　示例数据：
　　　　Node[0,used=true,rel=9,prop=-1]
　　　　Node[1,used=true,rel=1,prop=0]
　　　　Node[2,used=true,rel=2,prop=2]
　　　　Node[3,used=true,rel=2,prop=4]
　　数据解释：
　　　　Node[12,used=true,rel=11,prop=22]采用固定字节长度的记录可以快速地查询到存储文件中的节点。
　　　　如果有个ID为100的节点。我们知道该记录在存储文件的第900个字节。基于这种查询方式，查询成本是O(1)

　　(2)关系(Relationship)
　　　　包含起始节点(startNode)和终止节点(endNode),一个和多个属性，标签，一个类型
　　　　长度: 33字节
　　　　存储文件名: neostore.relationshipstore.db
　　　　格式: Relationship:inUse+firstNode+secondNode+relType+firstPreRelId+firstNextRelId+secondPrevRelId+secondNextRelId+nextPropId
　　　　inUse:,nextPropId: 作用同上。
　　　　firstNode: 当前关系的起始节点。
　　　　secondNode: 当前关系的终止节点。
　　　　relType: 关系的类型。
　　　　firstPrevRelId & firstNextRelId: 起始节点的前一个和后一个关系的ID。
　　　　secondPrevRelId & secondNextRelId: 终止节点的前一个和后一个关系ID。

　　数据解释：
　　　　Relationship[0,used=true,source=1,target=0,type=0,sPrev=1,sNext=-1,tPrev=3,tNext=-1,prop=1]
　　　　Relationship[0,used=true,source=2,target=1,type=1,sPrev=2,sNext=-1,tPrev=-1,tNext=0,prop=3]

　　(3)属性(property)
　　长度：9字节
　　存储文件名：neostore.propertystore.db.index
　　格式：property:inUse+propCount+keyBlockId
　　属性索引的值部分存储的是指向动态内存的记录或者内联值，短字符串和短数组会直接内联在属性存储记录中。当长度超过属性记录中propBlock长度限制之后
　　会存储到其他的动态存储文件中

　　C、遍历方式
　　从一个给定节点定位关系链中第一个关系的位置，然后计算它在关系存储的偏移量获取，使用关系ID乘关系的固定大小即可定位存储文件中的正确位置
　　在关系记录中，搜索第二个字段可以找第二个节点的ID，用节点固定大小乘节点ID可以得到节点在存储中的正确位置

　　D、存储优化
　　　　尽量将短字符的属性直接存储在属性文件中，压缩和内联存储

　　Neo4j的安装

　　批量导入工具的使用

　　Cypher语句

　　java工具github：spring-data-neo4j